Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ результатов исследований по проблеме прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий 17
1.1 Теоретические исследования в области прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий 17
1.1.1 Оценки авиационных происшествий на основе построения точных математических моделей 18
1.1.2 Применение экспертных оценок для анализа безопасности полетов.. 19
1.1.3 Статистические оценки вероятности авиационных происшествий... 21
1.1.4 Логико-вероятностная модель развития авиационного происшествия 22
1.1.5 Исследование уязвимости системы в задаче оценки вероятности авиационного события
1.2 Прогностический метод управления безопасностью полетов 32
1.3 Причинная модель безопасности полетов на воздушном транспорте... 34
1.4 Прогнозирование и предупреждение происшествий в других отраслях повышенного риска 37
Выводы по главе 1 40
Глава 2 Разработка метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий наоснове анализа «дерева факторов опасности» 41
2.1 Разработка метода анализа «дерева факторов опасности» 41
2.2 Разработка процедуры построения «дерева факторов опасности» 46
2.3 Апробация метода анализа «дерева факторов опасности» 52
2.3.1 Актуальность проблемы выкатывания самолетов за пределы взлетно-посадочной полосы з
2.3.2 Разработка «дерева факторов опасности» одного из сценариев выкатывания самолета за пределы взлетно-посадочной полосы 55
Выводы по главе 2 67
Глава 3 Разработка информационного обеспечения «дерева факторов опасности» 69
3.1 Метод оценки вероятности проявления факторов опасности в полете по результатам анализа данных полетной информации 69
3.2 Разработка метода оценки достоверности прогноза скорости и направления ветра на аэродроме 77
3.3 Метод оценки вероятности принятия экипажем ошибочных решений 83
3.4 Метод оценки условных вероятностей «дерева факторов опасности».. 85
Выводы по главе 3 87
Глава 4 Практическое применение разработанного метода в авиакомпании 88
4.1 Разработка автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий 88
4.2 Модуль «Оперативный прогноз» АСППАП 90
4.3 Процедура выполнения оперативного прогноза 92
4.4 Развитие метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий в системе АСППАП 95
Выводы по главе 4 97
Заключение 98
Список использованных источников
- Оценки авиационных происшествий на основе построения точных математических моделей
- Разработка процедуры построения «дерева факторов опасности»
- Разработка метода оценки достоверности прогноза скорости и направления ветра на аэродроме
- Развитие метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий в системе АСППАП
Введение к работе
Актуальность исследования. Несмотря на достигнутые успехи в области обеспечения безопасности полетов, продолжают иметь место авиационные происшествия (АП). По итогам 2011-2012 гг. Россия заняла одно из первых мест по количеству авиационных катастроф.
По данным Международной организации гражданской авиации (ИКАО), увеличение объемов воздушных перевозок в последние годы сопровождается ростом количества авиационных происшествий. Эта тенденция подтверждает прогнозы специалистов компании «Boeing», которые отмечают, что при продолжающемся снижении относительного показателя количества авиационных происшествий на 1 млн. полетов, в будущем возможно увеличение количества авиационных происшествий, если не будут реализованы дополнительные меры по их предупреждению.
На актуальность исследования по теме диссертации указывают также результаты анализа современного состояния и проблем развития транспорта в России, изложенные в «Транспортной стратегии Российской Федерации до 2030 года». Среди главных проблем развития транспортной отрасли отмечены «…недостаточный уровень транспортной безопасности…» и необходимость «… снижения количества аварий и катастроф...», что может быть решено в гражданской авиации прогнозированием и предупреждением авиационных происшествий.
Задача прогнозирования и предупреждения АП до настоящего времени не решена в полном объеме. Используемые в авиакомпаниях методы управления безопасностью полетов в основном направлены на профилактическую работу с произошедшими авиационными событиями и на выявление опасных тенденций в технике пилотирования летного состава, в техническом состоянии воздушных судов. Недостаточно разработаны прогностические методы управления безопасностью полетов.
Таким образом, разработка метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий актуальна для повышения уровня безопасности полетов гражданской авиации.
Степень разработанности вопроса. Вопросами прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий занимаются различные организации: ИКАО, Международная ассоциация воздушного транспорта (ИАТА), Всемирный фонд безопасности полетов и другие. В России значительных вклад в решение вопросов безопасности полетов внесли работы ГосНИИ ГА, ГЦБПВТ, МГТУ ГА, авиакомпаний «Аэрофлот», «Трансаэро», «Сибирь», «Волга-Днепр» и других организаций, а также труды ученых и исследователей в области безопасности полетов, таких как Воробьев В.В., Гипич Г.Н., Гузий А.Г., Зубков Б.В., Куклев Е.А., Рухлинский В.М. и другие.
В выполненных к настоящему времени исследованиях недостаточно разработаны методы, позволяющие оценить вероятность АП определенного типа и выявить наиболее значимые факторы опасности в конкретных условиях полета. Указанный недостаток определил цель и задачи данного исследования.
Объектом исследования является система управления безопасностью полетов в авиакомпании.
Предметом исследования является прогностический метод управления безопасностью полетов.
Целью исследования является разработка и обоснование метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий на основе исследования сценариев развития авиационных происшествий, оценки их вероятностей и выявления наиболее значимых факторов опасности в конкретных условиях эксплуатации воздушного судна.
Цель диссертационного исследования достигается решением следующих задач:
анализ результатов выполненных исследований по проблеме прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий, определение ограничений разработанных подходов по данной теме и путей их совершенствования;
разработка метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий на основе анализа «дерева факторов опасности»;
разработка и обоснование информационного обеспечения «дерева факторов опасности»;
внедрение разработанного метода в деятельность авиакомпании.
Методы исследования диссертационной работы основаны на применении системного анализа, математического моделирования, математической статистики и теории вероятностей.
Информационная база исследования включает в себя:
статистические данные авиакомпании «Волга-Днепр»;
данные из книг, журнальных статей, научных докладов и отчётов, материалов научных конференций, семинаров;
ежегодные анализы безопасности полетов в России и в мире;
материалы расследований авиационных событий;
официальные документы – федеральные законы, постановления Правительства РФ, документы ИКАО, документы авиакомпании «Волга-Днепр»;
результаты собственных расчётов.
Научная новизна результатов исследования, полученных лично автором, заключается:
-
В усовершенствовании метода анализа «дерева» отказов применительно к проблематике прогнозирования авиационных происшествий: введены коэффициенты, отражающие неопределенность и случайность развития авиационных происшествий, введено новое понятие – «дерево факторов опасности», разработана процедура построения «дерева факторов опасности».
-
В разработке и обосновании метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий на основе анализа «дерева факторов опасности», позволяющего оценивать вероятность авиационного происшествия определенного типа и выявлять наиболее значимые факторы опасности в конкретных условиях эксплуатации воздушного судна.
-
В разработке модели прогнозирования авиационных происшествий одного из сценариев выкатывания самолета за пределы взлетно-посадочной полосы (ВПП) на посадке.
-
В разработке и апробации метода оценки достоверности прогнозов скорости и направления ветра на конкретном аэродроме по результатам анализа полетной информации.
Перечисленные выше научные результаты выносятся на защиту.
Достоверность результатов исследования подтверждается относительной сходимостью выполненных по разработанному методу прогнозов авиационных происшествий с результатами других исследований и статистическими данными; непротиворечивостью разработанного метода используемой практике предупреждения техногенных происшествий в других отраслях и положениям современной науки.
Практическая значимость исследования заключается в следующем:
применение разработанной модели одного из сценариев выкатывания самолета за пределы взлетно-посадочной полосы позволяет предупредить до 50% возможных авиационных происшествий данного типа, связанных с посадкой при значительном перелете расчетной зоны приземления;
применение метода расчета отклонения фактического значения попутной составляющей ветра от значения, получаемого экипажем от метеослужб аэропорта, позволяет оценить вероятность превышения заданного допуска, повысить информационную осведомленность экипажа о неблагоприятных ветровых условиях и предупредить до 30% авиационных происшествий на посадке, связанных с фактором ветра.
Реализация результатов работы. Разработанный метод прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий реализован в программном обеспечении модуля «Оперативный прогноз» в Автоматизированной системе прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий в авиакомпании «Волга-Днепр», а также в виде рекомендаций Государственного центра «Безопасность полетов на воздушном транспорте» для применения в авиакомпаниях.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационное исследование выполнено в соответствии с позицией паспорта специальности 05.22.14 «Эксплуатация воздушного транспорта», п.3 «Системы и процессы: … предупреждения авиационных происшествий …».
Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на ХХ Международной конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» в 2012 г. (г. Москва); на III Международной научно-практической конференции «Системы управления жизненным циклом изделий авиационной техники: актуальные проблемы, исследования, опыт внедрения и перспективы развития» в 2012 г. (г. Ульяновск); шестой Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» в 2012 г. (г. Москва); XLVII Научных чтениях памяти К. Э. Циолковского в 2012 г. (г. Калуга); Международном симпозиуме «Самолетостроение России. Проблемы и перспективы» в 2012 г. (г. Самара); тринадцатом Всероссийском симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий» в 2012 г. (г. Москва); Международной научно-технической конференции «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества» в МГТУ ГА в 2011 г. (г. Москва); Международной научно-практической конференции «Управление большими системами» в ИМПУ РАН в 2011 г. (г. Москва).
Научные работы, включающие результаты диссертационного исследования, заняли первые места во Всероссийских конкурсах: «Молодые ученые транспортной отрасли» (2011 г.), «Национальное достояние России» (2012 г.), «Молодежь и будущее авиации и космонавтики» (2012 г.).
Диссертационное исследование выполнено автором при работе над проектом по разработке Автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий в авиакомпании «Волга-Днепр» совместно с Ульяновским государственным университетом на основании Постановления Правительства РФ № 218.
Публикации результатов исследования. По материалам исследований, представленных в диссертации, написано и опубликовано 12 печатных работ, из них 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК России для опубликования материалов диссертационных работ на соискание ученой степени.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка использованных источников из 103 наименований и приложений. Общий объем диссертации составляет 137 страниц и содержит 53 рисунка, 7 таблиц.
Оценки авиационных происшествий на основе построения точных математических моделей
Исходными данными для расчета являются вероятности изменения значений таких параметров, как приборная скорость начала торможения, составляющая скорости ветра в направлении ВПП, среднее значение тяги реверса двигателей, коэффициент сцепления на ВПП, уклон ВПП, посадочный вес и другие. Для моделирования используется метод Монте-Карло.
Другое решение оценки вероятности выкатывания [23] основывается на прогнозировании потребной дистанции пробега, определяемой по данным информации, регистрируемой бортовыми средствами в текущих условиях пробега, и сравнении ее с располагаемой дистанцией. Для решения этой задачи автором разработана математическая модель, наиболее полно описывающая движение воздушного судна на пробеге.
Оба рассмотренных метода направлены на исследования частного случая выкатывания самолета - на посадке, в продольном направлении. Набор факторов опасности, рассматриваемых в качестве возможных причин выкатывания самолета, ограничен. Методы не позволяют выявить наиболее значимые факторы опасности в конкретных условиях.
В руководстве [52] представлена модель оценки вероятности столкновения воздушного судна с препятствиями при заходе на посадку по приборам {Instrument Landing System, ILS) и при возможном последующем уходе на второй круг. Модель исследует возможные отклонения самолета в вертикальной и горизонтальной плоскостях на определенную дистанцию, которые могут привести к столкновению с препятствием в определенных условиях конкретного аэропорта. Модель предназначена для разработки безопасных схем захода на посадку, в частности для определения минимально допустимых высот пролета препятствий, а также может быть использована при проектировании аэродромов.
В статье [28] рассмотрена проблема вихревой безопасности и предложена вероятностная модель возникновения авиационного происшествия в результате попадания воздушного судна в спутный след, обусловленная отклонением параметров движения воздушного судна от плановых значений. Но, как и в случае рассмотренных выше методов, результатов практического применения представленных разработок в открытом доступе не представлено.
Главная проблема прогнозирования авиационных происшествий заключается в случайности и неопределенности развития особых ситуаций в полете, что затрудняет применение точных моделей при оценке вероятности таких событий.
В статье [61] рассматривается методика количественной оценки вероятности особой ситуации в полете, основанная на экспертном опросе летных специалистов и специалистов по расследованию авиационных происшествий. Экспертам предлагается заполнить карту-вопросник, оценивая факторы опасности по двум параметрам: сложности парирования и влиянию на безопасный исход полета. По экспертным оценкам методами математической статистики оценивается «коэффициент опасности особой ситуации» -вероятность перехода особой ситуации в авиационное происшествие.
Всемирным фондом безопасности полетов (Flight Safety Foundation) разработаны рекомендации по предупреждению авиационных происшествий категории «Столкновение исправного воздушного судна с землей» (Controlled Flight into Terrain, CFIT), сведенные в единый документ - «Контрольный перечень CFIT» [26]. Рекомендации представлены в виде поэтапной процедуры экспертного опроса, позволяющего получить оценку «степени риска CFIT». На первом этапе эксперт присваивает баллы «факторам риска CFIT» (возможности аэропорта по приему воздушных судов, условия полета и прочее) в зависимости от их значимости. На втором этапе аналогичным методом оцениваются «факторы, снижающие риск CFIT»: подготовка пилотов, оборудование воздушных судов и прочее. На третьем этапе вычисляется «степень риска CFIT», как разность суммы баллов, присвоенных «факторам, снижающим риск CFIT», и суммы баллов, присвоенных «факторам риска CFIT». Отрицательное значение «степени риска CFIT» указывает «на наличие значительной опасности». Рекомендуется проанализировать оцененные факторы и определить возможные меры по предупреждению авиационных происшествий категории CFIT.
Представленный метод основан исключительно на экспертных оценках, однако не представлено рекомендаций по выбору баллов для оценки факторов опасности, по определению критического значения степени риска, нет метода выявления наиболее значимых факторов опасности.
Подобный подход к оценке возможности авиационного происшествия, основанный на мнении экспертов, изложен в другом документе, разработанном Всемирным фондом безопасности полетов - «Стандарт оценки основных авиационных рисков» [62]. В документе приведен перечень угроз, по которым возможно оценить уровень безопасности полетов, обеспечиваемый эксплуатантами воздушных судов.
Разработка процедуры построения «дерева факторов опасности»
Возможны тысячи различных сценариев развития авиационных событий, и смоделировать каждый из них, даже изучив всю мировую статистику авиационных событий, невозможно, так как остаются еще нереализованные сценарии.
Построение «дерева факторов опасности» необходимо, чтобы описать наиболее типичные и выявить кратчайшие пути развития факторов опасности в авиационные происшествия, которые представляют наибольшую угрозу для безопасности полетов.
При традиционном подходе к анализу безопасности полетов в качестве предмета исследования рассматривается ограниченное количество факторов, связанных с конкретным свершившимся авиационным событием. Разработанный метод ориентирован на анализ всех факторов опасности, потенциально способных повлиять на безопасность полетов.
Разработка «дерева» основывается на комбинированной FMEA-FTA методологии исследования отказов технических систем [88]. Это инновационная комбинация двух традиционных и широко используемых методов анализа надежности: «Анализ видов и последствий потенциальных отказов» (FMEA) и «Анализ дерева неисправностей» (FTA).
Метод FMEA [63, 96] применяется для анализа последствий единичных отказов, исследование построено по индуктивному принципу «снизу - вверх». Метод FTA [13] позволяет исследовать комбинации отказов, построен по принципу «сверху - вниз», и визуально представляется как логическая диаграмма. Объединение методов позволяет максимизировать преимущества и минимизировать недостатки обоих методов, обеспечивая наиболее. полный анализ безопасности.
В статье [70] представлены результаты исследования возможности применения FMEA-FTA методологии для решения задачи прогнозирования авиационных происшествий.
В соответствие с методологией FMEA-FTA первоначально необходимо выявить опасные конечные последствия {End Effects) для объекта, безопасность которого исследуется. Для полета воздушного судна такими последствиями являются типы авиационных происшествий.
Перечень типов авиационных событий, используемых в базах данных ГА Российской Федерации, содержится в Автоматизированной системе обеспечения безопасности полетов (АСОБП) [51]. Типы событий в соответствии с методом FTA являются верхними (головными) событиями [13].
Структурная схема «дерева» Фактор опасности (ФО) - это состояние, условие или объект, обладающий потенциальной возможностью нанести травму персоналу, причинить ущерб оборудованию или конструкции, вызвать их уничтожение
или понизить способность авиационно-транспортной системы осуществлять предписанную функцию [58].
В модели «дерева» анализируются проявления факторов опасности. Проявление ФО - это негативное воздействие ФО на безопасность полетов, имеющее определенную количественную и/или качественную характеристику. Факторы опасности воздействуют на авиационно-транспортную систему постоянно, однако эти воздействия могут быть допустимыми (не иметь негативных последствий) или опасными (являться основной или сопутствующей причиной авиационного происшествия).
Например, сдвиг ветра согласно руководству [56] может быть: - слабым (изменение скорости ветра составляет от 0 до 2 м/с включительно на 30 метров изменения высоты); - умеренным (изменение скорости ветра составляет от 2 до 4 м/с включительно на 30 метров изменения высоты); - сильным (изменение скорости ветра составляет от 4 до 6 м/с включительно на 30 метров изменения высоты); - очень сильным (изменение скорости ветра составляет более 6 м/с на 30 метров изменения высоты). Характеристикой опасности проявления сдвига ветра является изменение скорости ветра. Слабый сдвиг ветра для безопасности полетов не представляет угрозы и может быть отнесен к допустимому проявлению ФО. Другие категории сдвига ветра необходимо учитывать при прогнозировании авиационных происшествий.
Как правило, авиационному происшествию предшествует промежуточное событие, характеризующее особую ситуацию в полете и являющееся следствием проявления факторов опасности.
Промежуточное событие - это этап развития авиационного происшествия, когда его можно избежать, только если барьеры безопасности есть в наличии, задействованы и эффективны. Схема развития авиационного происшествия с учетом барьеров безопасности представлена на рис. 2.3.
Схема развития авиационных происшествий Барьеры предотвращения предназначены не допустить опасных проявлений факторов опасности (то есть предотвратить промежуточное событие), барьеры парирования предназначены не допустить развитие опасных проявлений факторов опасности до авиационного происшествия (то есть парировать промежуточное событие). При описании причинно-следственных связей «дерева факторов опасности» используются логические знаки и обозначения, приведенные в таблице 2.1 [13].
Разработка метода оценки достоверности прогноза скорости и направления ветра на аэродроме
Оценивание вероятности превышения рекомендованной скорости выполнено на основе анализа полетной информации. В исследовании использованы значения фактической скорости пролета порога ВПП пилотами авиакомпании «Волга-Днепр» на самолетах типа Ан-124-100. В каждом случае фактическое значение скорости УФАкт сопоставляется с нормативным значением VHOPM, рассчитанным на основе рекомендаций руководства по летной эксплуатации [53].
Критерием опасности проявления рассматриваемого фактора было выбрано отклонение по скорости Л V более 20 км/ч [47]: W = Vmjcr-VHom 20
С использованием пакета программных продуктов Statistica [3] подбирались вероятностные законы распределения отклонения AV для исследуемых пилотов. Гипотезы о нормальном законе распределения отклонений AV для пилотов были отвергнуты по критерию Пирсона (рис. 3.1,3.2, 3.3). к 5S Параметром оценки вероятности превышения рекомендованной РЛЭ высоты пролета порога ВПП выбрано значение отклонения АН более 9 м [47]: ЬН = НФАКТ - ННОРМ 9. На рисунках 3.4 - 3.6 приведены гистограммы отклонений АН. Распределение случайной величины АН для всех трех пилотов близко к распределению Лапласа [65]: ЛАН) = 2V (AH) (ДН) JAH-M(AH) (3.7). где М (АН) и D (АН) - соответственно математическое ожидание и дисперсия отклонения АН. 70 50
Величина отклонения ДН Рис. 3.6. Гистограмма АН и кривая плотности распределения Лапласа пилота №3 Статистические данные отклонений параметров полета не всегда могут быть описаны нормальным или другим законом распределения.
В исследованиях [19, 22] описана методика определения вероятности превышения случайной величиной заданного значения, основанная на статистике экстремальных значений. При этом не требуется определять закон распределения самой величины.
Для оценки вероятности события AV 20 была применена данная методика.
Экстремальные значения A Vj (максимальные и минимальные) параметра AV подчиняются, так называемым асимптотическим законам распределения, независимо от вида распределения самой величины AV. Таким асимптотическим законом для описания распределения максимальных значений случайной величины AV является двойное экспоненциальное распределение: F(AV) = e e \ (3.2) где v - нормированное отклонение. Распределение (3.2) справедливо при условиях, что экстремальные значения случайной величины в реализациях независимы и эта случайная величина не ограничена либо справа (для наибольшего значения), либо слева (для наименьшего значен ия), либо в обоих направлениях [22].
Процедура построения закона распределения (3.2) по данным параметра AVB выполненных полетах исследуемого пилота сводится к следующему: 1. Исходными данными являются к значений параметра AV, рассматриваемые, как экстремальные значенияАУЭ. 2. Значения Аэ располагаются в вариационный ряд в порядке возрастания A V3i A V32 ... ЛF . 3. Для каждого члена вариационного ряда вычисляются его накопленная частота: F(AV ) = -±-,N = 98 (3.3) эк N + l и нормированное отклонение: v =-ln[-lnF(A )J. (3.4) 4. В координатах AV, v наносятся точки, соответствующие экстремальным значениям Аэ и вычисленным по формуле (3.4) значениям нормированного отклонения v. Через полученные точки проводится аппроксимирующая линия, которая является искомой функцией распределения параметраAV(рис. 3.7).
Для рассматриваемой статистики отклонений AV пилота №3 аппроксимирующая линия описывается уравнением вида: v = 0,1622-AF + 0,6318 . (3.5) Норлшрованное отклонение, v 6 V = 0,1622JF+0,63 -15 Величина отклонений А V 20 Рис. 3.7. Кривая плотности двойного экспоненциального распределения А V пилота №3 Вероятность превышения пилотом №3 рекомендованной РЛЭ скорости пролета порога ВПП более чем на 20 км/ч, была оценена на основании уравнений (3.2) и (3.5): P(AF 20) = 1-F(20) = 0,02, (3.6). Теоретическое обоснование использования приведенного метода согласуется с опубликованными исследованиями по этой теме, а также практикой управления безопасностью полетов в авиакомпаниях [17, 31].
С использованием двойного экспоненциального распределения были оценены вероятности превышения пилотами №1 и №2 рекомендованной РЛЭ скорости пролета порога ВПП более чем на 20 км/ч (рис. 3.8 и рис. 3.9 соответственно), которые составили, соответственно, 0,007 и 0,04.
Развитие метода прогнозирования и предупреждения авиационных происшествий в системе АСППАП
Результаты настоящей диссертационной работы были использованы в разработке Автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий при организации и производстве воздушных перевозок (далее по тексту - АСППАП). Система разрабатывалась в 2010 -2012 гг. авиакомпанией «Волга-Днепр» совместно с Ульяновским государственным университетом в рамках комплексного проекта на основании Постановления Правительства РФ № 218 [38].
Система АСППАП направлена на решение проблемы сокращения числа авиационных инцидентов и происшествий. Цель применения системы в авиакомпании - повышение безопасности воздушных перевозок за счет перехода к превентивной системе управления рисками на основе их количественной комплексной оценки с использованием программных средств и математического моделирования.
Система АСППАП направлена на решение следующих основных задач: 1. Оперативный прогноз вероятности авиационного происшествия в предстоящем полете с указанием факторов опасности (угроз) и их сочетаний и возможностью корректировки прогноза с учетом предлагаемых вариантов управленческих решений. 2. Долгосрочный прогноз периодов критической вероятности авиационного происшествия с указанием факторов опасности (угроз) и их сочетаний и возможностью корректировки прогноза с учетом набора превентивных действий. 3. Количественная оценка системных рисков для безопасности на основе анализа информации об эксплуатационной деятельности авиакомпании, и формирование рекомендаций по корректирующим/предупреждающим действиям с оценкой их эффективности на основе расчета предотвращенного ущерба. 4. Мониторинг принятых в авиакомпании показателей уровня безопасности полетов с обеспечением автоматизированной процедуры их расчета. Упрощенная блок схема АСППАП представлена на рис. 4.1.
Блок-схема АСППАП О результатах разработки системы АСППАП докладывалось на международных конференциях и симпозиумах [6, 7, 8, 11, 12, 72, 71, 73]. Автор принимал личное участие в подготовке докладов и публикаций. 4.2 Модуль «Оперативный прогноз» АСППАП
На рис. 4.2 представлено окно пользователя системы АСППАП, в котором выделен модуль «Оперативный прогноз». Алгоритм работы модуля основан на применении метода анализа «дерева факторов опасности» типов авиационных происшествий.
По материалам международных [86, 91] и российского [51] классификаторов типов авиационных событий автором был разработан перечень прогнозируемых системой АСППАП типов авиационных происшествий: - столкновение исправного воздушного судна с землей {Controlled Flight into Terrain, CFIT); - столкновение воздушных судов в воздухе (Mid Air Collision, MAC); - выкатывание за пределы взлетно-посадочной полосы (Runway Excursion, RE); - столкновение с объектом на земле (Ground Collision, GCOL); - потеря управляемости в воздухе (Loss of Control In-flight, LOC-Г); - пожар на воздушном судне (Fire); - небезопасное касание ВПП {Abnormal Runway Contact, ARC); - столкновение самолета с птицами (Bird Collision, Bird); - выключение двигателей в полете (Switch off Power Plan, SCF-PP); - разгерметизация самолета (Decompression, DECOM). На первом этапе развития АСППАП было принято решение ограничиться указанным перечнем, который охватывает наиболее актуальные проблемы безопасности полетов.
Для каждого типа авиационных происшествий на основании разработанного метода, представленного в главе 2 настоящей работы, автором разработано «дерево факторов опасности». В Приложениях представлены рабочие версии «деревьев» авиационных происшествий типа столкновения исправного воздушного судна с землей в управляемом полете и выкатывания самолета за пределы ВПП. В развитии системы АСППАП «деревья» будут дополняться и корректироваться.
При описании «деревьев» использовались материалы расследований авиационных событий в гражданской авиации России с 1990 года, а также данные из зарубежных источников, таких как [74-78]. Кроме статистической информации использовались аналитические материалы, связанные с исследуемым типом авиационных происшествий, например, для выкатывания самолета за пределы ВПП - данные из источников [97,99].
Разработанные модели авиационных происшествий объединили более 400 факторов опасности. Для каждого фактора опасности был разработан алгоритм расчета вероятности проявления в полете на основании анализа статистических данных эксплуатационной деятельности авиакомпании, информации об авиационных событиях или других источниках.
Для оценки вероятности превышения параметрами полета заданных ограничений применяется анализ полетной информации. Оцениваемая на основании статистики вероятность ошибки пилота принимается за базовое значение, корректируемое с учетом дополнительных факторов, влияющих на выполнение экипажем своих функций (рис. 4.3).
