[發明專利]一種面向多重失效模式的民用飛機運行風險評估方法

在審

• 申請號: 202110453380.4
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113139344A
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 陸中;吳雨婷;荘露;易陽;李超
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/00;G06Q10/06;G06Q50/30;G06F111/06;G06F111/08;G06F111/10;G06F119/02
• 代理公司: 南京新眾合專利代理事務所(普通合伙) 32534
• 代理人: 彭雄

1.一種面向多重失效模式的民用飛機運行風險評估方法，其特征在于，包括：

針對民用飛機結構件具有多重耗損失效的特點，利用機隊運行中的失效數據，建立基于混合威布爾分布的飛機結構件失效模型，并基于PSO優化的EM算法進行模型參數估計；

執行蒙特卡洛仿真算法，根據失效模型模擬機隊中出現多重耗損失效的缺陷飛機數量DA；

構建貝葉斯網絡對導致不安全結果的初因事件進行失效傳播分析，計算初因事件發生條件下的不安全結果發生概率CP；

根據預定的損傷率IR和未檢出率ND，計算得到機隊風險水平R_T＝DA×ND×CP×IR。

2.根據權利要求1所述的一種面向多重失效模式的民用飛機運行風險評估方法，其特征在于，所述飛機結構件失效模型的構建包括：

利用失效數據T＝[t_i]，構建完全數據的似然函數：

其中，N為樣本數據總量，K為威布爾子分布數量，Z＝[Z_ik]，Z_ik為隱變量，并且當第i個觀測數據來自第k個威布爾子分布，則Z_ik＝1，否則Z_ik＝0；θ為分布的參數集合，表示為θ＝(π₁,...,π_K；θ₁,...,θ_K)，π_k為第k個子分布加權因子，θ_k＝(α_k,β_k)表示第k個子分布尺度參數α_k和形狀參數β_k；f(·|θ_k)為第k個威布爾子分布的概率密度函數；

執行EM算法，通過給定失效數據T和當前參數估計值θ^(j)求Z的條件概率P(Z|T,θ^(j))，獲取該條件概率的似然函數期望值Q：

將該Q函數作為目標函數，建立混合威布爾分布參數估計的優化模型如下：

maxQ(θ,θ^(j))

3.根據權利要求2所述的一種面向多重失效模式的民用飛機運行風險評估方法，其特征在于，執行EM算法過程中還包括：

確定參數θ^(j)第j次迭代值對應的Q函數，并對Q(θ,θ^(j))進行極大化處理得到第j+1次迭代結果θ^(j+1)，重復以上操作，直至收斂。

4.根據權利要求1所述的一種面向多重失效模式的民用飛機運行風險評估方法，其特征在于，執行蒙特卡洛仿真算法，根據失效模型模擬機隊中出現多重耗損失效的缺陷飛機數量DA包括：

計算加權因子的累積概率其中q₀＝0，k為威布爾子分布個數；

對每架飛機生成服從[0,1]均勻分布的隨機數r，確定r屬于的概率區間[q_k-1,q_k]，得到飛機服從第k個威布爾子分布失效模式；

執行逆變換模擬生成飛機故障時間其中，α_k、β_k分別為第k個子分布尺度參數、第k個子分布形狀參數；

統計機隊中所有飛機在失效預測期間內的T_m數量，并將T_m多次模擬后的平均值作為缺陷飛機數量DA值。

5.根據權利要求1所述的一種面向多重失效模式的民用飛機運行風險評估方法，其特征在于，構建貝葉斯網絡對導致不安全結果的初因事件進行失效傳播分析包括：

分析飛機結構件由初因事件發展至不安全結果的失效傳播鏈；

將每一級中間失效對應于BN中各節點事件；

選用特定符描述節點之間的因果關系，構建直觀描述不安全結果發展的有向無環圖。