本工作论文的目的是研究人工智能,并帮助介绍人工智能 (AI) 系统在航空领域的挑战。它还试图介绍人工智能在减少人类工作量或提高航空和网络安全安全性等领域的潜力。人工智能有可能在不久的将来引起航空业的显着增长。此外,人工智能系统对航空原始数据的分析和处理可能是实现更安全的全球航空的关键。
安全管理由民航利益相关方通过安全管理系统实施。这是全球航空安全管理链中最后也是最重要的环节。虽然国家可以通过共享基于综合风险评估的信息来实现安全管理,但各个组织必须(也是唯一能够)识别特定于其运营的风险并实施风险缓解策略以降低这些风险的组织。冰岛的 SPAS 根据基于行业的风险评估和风险分析确定了安全优先事项,但每个组织都必须评估自己的风险并采取相应行动。各组织必须充分注意本计划中确定的安全优先事项,将其作为自身风险管理流程的一部分。管理广泛分布于国际民航组织区域组织,例如欧洲航空安全局 (EASA)、国家政府和航空组织。
16. 摘要 越来越多地需要将无人机系统 (UAS) 用于一系列目前超出书面法规范围的新应用,包括出租车服务、包裹递送、农作物喷洒等。现行《联邦法规法典》第 14 章第 107 部分限制了 UAS 的航空公司应用。特别是,14 CFR 第 107 部分法规没有明确涉及 14 CFR 第 121 部分(即航空公司运营)和 14 CFR 第 135 部分(即通勤航空运营)。无人驾驶操作中的机组人员和人员配备要求已得到广泛研究,对此进行注释是本文件的重点,但 UAS 应用和 UAS 自动化的近期和持续发展导致机组人员的角色和职责发生变化。这份带注释的参考书目将有助于为从最后一英里到高空长航时操作的未来法规提供信息,以便这些 UAS 的新应用可以安全地集成到国家空域系统 (NAS) 中。本注释书目旨在汇总机组人员和人员配备文献,为航空公司运营中有关 UAS 操作员的未来法规提供参考。它涵盖了有关机组人员和人员配备、自动化、培训、测试以及值班和休息要求的一系列文献。文章是通过搜索与无人驾驶操作和机组人员和人员配备要求相关的关键词从 PsycINFO、Google Scholar 和联邦航空管理局 (FAA) 技术图书馆数据库收集的。七十六篇文章被确定为与本文献综述相关。文章包括实证研究、荟萃分析、文献综述和组织指南。本注释书目分为两个主要部分:无人机系统和载人操作,并附有相关小标题。这些小标题是根据一般发现生成的,即机组人员和人员配备需求应由运营需求决定,而 UAS 自动化的快速发展导致机组人员的角色发生变化。标准化 UAS 操作员机组人员和人员配备要求将支持 UAS 安全有效地融入 NAS。对于美国联邦航空局和行业利益相关者来说,这仍然是一项重要举措。
16. 摘要 越来越多地需要将无人机系统 (UAS) 用于一系列目前超出书面法规范围的新应用,包括出租车服务、包裹递送、农作物喷洒等。现行《联邦法规法典》第 14 章第 107 部分限制了 UAS 的航空公司应用。特别是,14 CFR 第 107 部分法规没有明确涉及 14 CFR 第 121 部分(即航空公司运营)和 14 CFR 第 135 部分(即通勤航空运营)。无人驾驶操作中的机组人员和人员配备要求已得到广泛研究,对此进行注释是本文件的重点,但 UAS 应用和 UAS 自动化的近期和持续发展导致机组人员的角色和职责发生变化。这份带注释的参考书目将有助于为从最后一英里到高空长航时操作的未来法规提供信息,以便这些 UAS 的新应用可以安全地集成到国家空域系统 (NAS) 中。本注释书目旨在汇总机组人员和人员配备文献,为航空公司运营中有关 UAS 操作员的未来法规提供参考。它涵盖了有关机组人员和人员配备、自动化、培训、测试以及值班和休息要求的一系列文献。文章是通过搜索与无人驾驶操作和机组人员和人员配备要求相关的关键词从 PsycINFO、Google Scholar 和联邦航空管理局 (FAA) 技术图书馆数据库收集的。七十六篇文章被确定为与本文献综述相关。文章包括实证研究、荟萃分析、文献综述和组织指南。本注释书目分为两个主要部分:无人机系统和载人操作,并附有相关小标题。这些小标题是根据一般发现生成的,即机组人员和人员配备需求应由运营需求决定,而 UAS 自动化的快速发展导致机组人员的角色发生变化。标准化 UAS 操作员机组人员和人员配备要求将支持 UAS 安全有效地融入 NAS。对于美国联邦航空局和行业利益相关者来说,这仍然是一项重要举措。
I CAO 已制定了 GADSS 操作概念,并于 2017 年 6 月发布。GADSS 的发布将加强商用飞机机组人员和乘客以及 SAR 响应人员的航空安全。我们的想法是不再在海上丢失飞机,并能够找到飞机。2019 年版的 IAMSAR 手册包含适用于某些飞机的 GADSS 一般指导。第一阶段于 2018 年 1 月 1 日开始,频率为 37.5 kHz 的水下定位装置 (ULD) 连接到飞机飞行记录器;频率为 8.8 kHz 的 ULD 连接到飞机框架。第二阶段于 2018 年 11 月 8 日开始,用于飞机跟踪功能,即每 15 分钟自动报告一次位置。下一阶段将于 2021 年 1 月 1 日开始,实施自主遇险跟踪 (ADT) 功能,至少每分钟报告一次位置更新。
战术空中和陆地部队小组委员会主席、俄亥俄州代表迈克尔·R·特纳先生的开幕词特纳先生。听证会将开始。小组委员会今天开会,听取有关国防部航空安全事故审查和监督程序的证词。我谨欢迎我们尊敬的证人小组。我们有陆军作战准备中心指挥官兼陆军安全主任戴维·J·弗朗西斯准将、海军安全中心指挥官马克·莱维特海军少将以及空军安全主管兼空军安全中心指挥官约翰·T·劳赫少将。我要感谢你们所有人今天的出席,我们期待你们的证词。这次听证会继续小组委员会对航空现代化和战备情况的持续监督。正如我之前所说,我们正在经历一场军事战备危机,这是由于多年持续不断的作战行动和不断推迟的现代化、缺乏训练时间和设备老化造成的。仅在过去 3 个月内发生的航空事故数量就令人震惊,这表明损害程度有多深,以及修复和重建我们能力的任务有多艰巨。根据《军事时报》最近的一项调查,从 2013 财年到 2017 财年,航空事故增加了近 40%,一些飞机的事故几乎翻了一番。就在上周末,嘉手纳航空的一架 F-15 飞机
航空安全中的人为因素 (HFH) 重点在于确定人为错误的原因,预测人为错误如何影响性能,并采取对策减少或消除其影响。课程内容遵循 FAA 咨询通告 120-51E 中推荐的主题以及 ICAO 人为因素摘要第 3 号中推荐的主题。重点是从飞行员的角度,但适用于航空运营的所有阶段。该课程主要依靠参与、案例研究、演示、自我评估和实践练习。
几十年来,人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术已融入美国人的生活结构。从农业到医药、购物和社交网络(仅举几个领域),AI 和 ML 正在无形中几乎不知不觉地改变个人和社会运作的性质和质量。尽管利用 AI 和 ML 功能起步缓慢,但随着对科学的理解不断加深和必要信息基础设施的指数级增长,这种利用也在不断增长。AI 和 ML 能力的增长意味着 AI 和 ML 将应用于数量不断增加的任务,以提高性能和效率。本观点使用运输安全管理局 (TSA) 的电子行李
不仅要提供可靠的运输服务,还要避免和防止事故。事故是一种特定的、通常是不可预测的和意外的事件,不一定有明显的原因,但对人和环境有明显的负面影响。安全是系统的一种属性,旨在确保事故不会发生。如果在事故发生之前识别出可能导致事故的情况并采取行动,则可以避免违反安全规定。此外,在现代社会中,几乎所有事物都是相互关联的,计算技术的进步和对具有丰富功能的软件的日益依赖使网络安全成为安全考虑的另一个方面。在工业计算机系统中,特别是在运输系统中,必须主要考虑网络安全以确保安全。这与商业、银行、保险等业务系统形成对比。例如,网络安全是唯一的关键问题。虽然运输业的每个部分在整个图景中都发挥着重要作用,但本文重点介绍在航空领域提供安全和网络安全所需的技术和程序方法。本文的其余部分结构如下。下一节讨论航空计算机安全的基本概念。第 3 节介绍网络安全及其与安全的关系。第 4 节和第 5 节分别讨论了机载系统和地面系统的安全和网络安全问题,它们是同一问题的两个方面。第 6 节概述了无人系统安全和保障的最新发展,第 7 节讨论了认证问题,第 8 节提出了结论和未来的挑战。
无论对飞机进行何种类型的维护,都应使用说明为完成维护活动的航空技术人员提供指导,并概述要执行和完成的维护项目。但是,使用说明并不能保证正确和正确地完成维护活动,因为说明可能有误,并且/或者维护人员可能会误解、曲解或不正确地遵循概述的程序。由此产生的维护错误可能会导致飞机事故,正如中西部航空 5481 航班所表明的那样。为了了解与书面维护说明相关的人为因素如何导致飞机事故,研究人员使用人员 (P)、环境 (E)、行动 (A)、资源 (R) - PEAR - 框架,定性分析了 2003 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间在美国第 121 部分或第 135 部分运营下发生的 12 起飞机事故,这些事故的促成因素或因果因素是维护说明相关错误。详细的事故信息(包括事故原因)取自美国国家运输安全委员会 (NTSB) 提供的飞机事故报告。研究结果表明,维护活动(特别是维护说明的充分性和正确使用)在很大程度上受到人为因素的影响,例如整体 o
