臺灣博碩士論文加值系統

本文從幾何觀點出發，提出“飛航安全裕度”的觀念，來解釋航機之飛航情境的安全性變化。本文首先定義飛航組員操作飛機的情境空間，所謂的情境空間，是指SHELL模型中，除了人(L)以外的所有其它參數所構成的抽象空間，包含來自軟體、硬體、與環境等，各種與飛航安全有關之參數所構成。每一次的飛航，均假想成在情境空間中之一條隨時間變動的連續曲線。完全符合標準操作的飛航，假設為情境中之中心線，發生事故的相關情境用事故邊界來代表，而飛航的當下情境到事故邊界的距離即為安全裕度。依此定義，飛航安全裕度即代表當下情境偏離正常標準情境多遠，也就是所剩下之安全空間還有多少。由於安全認知的見仁見智，引用專家的知識與經驗是必需的。在給定情境之下，本研究以飛行員需要多大的綜合飛行能力，才能把飛機飛回正常標準情境，來表現該情境有多嚴重。情境偏離標準越遠，所需之綜合飛行能力也越高，表示飛航安全裕度被壓縮得越嚴重。本研究以大園事件以及一個正常飛行為例，各選取十個瞬間，分別收集相關的情境參數，再透過專家訪談，請資深機師提供，將各該情境飛回標準正常情境，所需之綜合飛行能力，換算成飛航安全裕度，再透過類神經網路的學習，建立任意情境與飛航安全裕度的因果關係。本研究並針對正常航班、異常航班、大霧、重飛、風切、單發動機失效、名古屋事件與大園事件等，以飛航安全裕度，呈現其相關安全性之連續變化。結果顯示，本方法可以跨越認知的限制，以量化方式呈現飛航安全狀況的變化，初步確定飛航安全裕度理論的可行性，如能與模擬機結合，將可進一步驗證本法的正確性與實用性。

The goal of this research is to propose a quantitative theory for flight safety：flight safety margin from a geometrical point of view. Firstly, the abstract situation space is defined using all the parameters in the SHELL model excluding the liveware. Each flight is viewed as a continuous curve in the situation space. If the flight situation of the plane follow the standard strictly, it can be represented as the center line. The accident boundary is defined as any combination of the situation parameters causing accident of the flight. Hence, the distance between the flight situation and the accident boundary is defined as the flight safety margin. Since safety is a perception problem, different from person to person, expert system is used in this research. A questionnaire is designed to extract the expertise from the captains given different flight situations both from a normal flight and the Taoyuan accident. The required flight perform once for the pilots to recover from the situation back to the standard defines the distance between them. Consequently, the training examples are then created and the causal relation between the flight situation and safety margin can be established using neural network. Eight real flight cases including Nagoya and Taoyuan accidents are used to check the feasibility of the theory of flight safety margin. From the results, if is reasonable to say that the proposed flight safety margin can supply logical, scientific, and quantitative measure about the flight safety. If is also expected that the simulation capability can be established with flight simulator.

目 錄
誌謝---I
中文摘要---II
英文摘要---IV
目錄---VI
表目錄---IX
圖目錄---X
附錄---XIV
符號說明---XV

第一章 緒論---1
1-1 現代民航科技的特性---1
1-2 全球航空器意外事故統計---4
1-3 我國飛安狀況---5
1-4 人為因素---6
1-5 文獻回顧---8
1-5.1 骨牌模型---9
1-5.2 事故鏈模型---10
1-5.3 SHELL模型---11
1-5.4 組員資源管理---13
1-5.5 起士模型---14
1-5.6 Threat and Error Management 模型---16
1-5.7 人為疏失---18
1-5.7.1 人為疏失的本質---18
1-5.7.2 人為疏失的分類---20
1-5.7.3 國際航協(IATA)分類---20
1-5.7.4 波音公司(Boeing)分類---21
1-5.7.5 人為因素分析與分類系統(Human Factor Analysis and
Classification System)---22
1-5.7.6 人為疏失的管理---25
1-6 從名古屋到大園---28
1-6.1 名古屋事件---28
1-6.2 大園事件---30
1-7 研究動機與目的---33

第二章 飛航安全裕度---37
2-1 飛航安全裕度---37
2-2 飛航安全裕度模型---41
2-3 類神經網路---46
2-3.1 原理---46
2-3.2 學習---49
2-3.3 特色---52
2-3.4 敏感度分析(Sensitivity Analysis)---54

第三章 案例分析---55
3-1 正常航班---57
3-2 異常航班---58
3-3 大霧航班---59
3-4 重飛航班---61
3-5 模擬風切情境---65
3-6 模擬單引擎失效情境---68
3-7 名古屋事件---71
3-8 大園事件---74

第四章 結論與建議---80

參考文獻---88


表 目 錄
表1 台灣1994-2003固定翼發生10次重大失事---90
表2 風險評估分類---91
表3 各等級事件定義---91
表4 各案例關鍵情境分析比較---92


圖 目 錄
圖1 1959-2003全球商用噴射航空器意外事故統計資料---93
圖2 全球失事次數、航空營運量及失事率之成長關係圖---94
圖3 波音公司針對1994-2003年國際民航機失事原因統計---95
圖4 國籍航空民航機1995-2004每百萬離場失事統計---96
圖5 骨牌模型概念圖---97
圖6 事故鏈模型概念圖---98
圖7 SHEL模型概念圖---99
圖8 SHELL模型概念圖---100
圖9 Cheese模型概念圖---101
圖10 Cheese模型概念圖---102
圖11 文化概念圖---103
圖12 Threat and Error Management模型概念圖---104
圖13 HFACS人為因素分析及分類系統---105
圖14名古屋事件中的人機對抗---106
圖15 線性思維在複雜系統中之侷限性---107
圖16 安全裕度概念圖---108
圖17 安全裕度參考之情境因素---109
圖18 所需綜合飛行能力量表---110
圖19 人為疏失風險評估模型---111
圖20 神經元的基本結構---112
圖21 神經元之數學模型---113
圖22 39筆正常航班之安全裕度---114
圖23 22筆異常航班之安全裕度---115
圖24-1 FOQA事件分類表---116
圖24-2 FOQA事件分類表---117
圖25 正常與異常航班之平均安全裕度---118
圖26-1 大霧航班與正常航班之安全裕度比較---119
圖26-2 大霧航班與正常航班之引擎EPR值比較---120
圖26-3 大霧航班與正常航班之引擎RPM值比較---121
圖26-4 大霧航班與正常航班之速度比較---122
圖26-5 大霧航班與正常航班之攻角比較---123
圖27-1 重飛航班之安全裕度---124
圖27-2 重飛航班與正常航班之EPR值比較---125
圖27-3 重飛航班與正常航班之RPM值比較---126
圖27-4 重飛航班與正常航班之速度比較---127
圖27-5 重飛航班與正常航班之高度比較---128
圖27-6 重飛航班與正常航班之攻角比較---129
圖27-7 重飛航班與正常航班之俯仰角比較---130
圖27-8 重飛航班與正常航班之安全裕度比較---131
圖28-1 風切情境與正常航班之安全裕度比較---132
圖28-2 風切情境與正常航班之速度比較---133
圖28-3 風切情境與正常航班之高度比較---134
圖28-4 風切情境與正常航班之EPR值比較---135
圖28-5 風切情境與正常航班之RPM值比較---136
圖28-6 風切情境與正常航班之俯仰角比較---137
圖28-7 風切情境與正常航班之攻角比較---138
圖29-1 單引擎失效情境與正常航班之安全裕度比較---139
圖29-2 單引擎情境與正常航班之速度比較---140
圖29-3 單引擎情境與正常航班之高度比較---141
圖29-4 單引擎情境與正常航班之俯仰角比較---142
圖29-5 單引擎情境與正常航班之攻角比較---143
圖30 校正前名古屋事件之安全裕度---144
圖31 飛機進場與下滑道訊號波瓣關係圖---145
圖32 名古屋事件G/S變動曲線---146
圖33-1 名古屋事件與正常航班之安全裕度比較---147
圖33-2 名古屋事件與正常航班之速度比較---148
圖33-3 名古屋事件與正常航班之高度比較---149
圖33-4 名古屋事件與正常航班之攻角比較---150
圖33-5 名古屋事件與正常航班之EPR值比較---151
圖33-6 名古屋事件與正常航班之RPM值比較---152
圖33-7 名古屋事件與正常航班之俯仰角比較---153
圖34 校正前大園事件之安全裕度---154
圖35 大園事故G/S變動曲線---155
圖36-1 大園事件與正常航班之安全裕度比較---156
圖36-2 大園事件與正常航班之高度比較---157
圖36-3 大園事件與正常航班之速度比較---158
圖36-4 大園事件與正常航班之攻角比較---159
圖36-5 大園事件與正常航班之俯仰角比較---160
圖36-6 大園事件與正常航班之EPR值比較---161
圖37 名古屋事件與大園事件與正常航班之安全裕度比較---162


附 錄
附錄1 名古屋通話紀錄---163
附錄2 大園通話紀錄---176
附錄3 ALRA風險評估表---194
附錄4 某正常航班之17項情境參數---197
附錄5 某異常航班之17項情境參數---206
附錄6 大霧航班之17項情境參數---215
附錄7 重飛航班之17項情境參數---223
附錄8 風切情境之17項情境參數---254
附錄9 單引擎失效情境之17項情境參數---256
附錄10名古屋事件之17項情境參數---258
附錄11大園事件之17項情境參數---266

參考文獻
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