民航机组人员特情决策失误风险识别研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着我国民航事业的迅速发展，航班密度和空中交通流量日益增大，飞行环境日趋复杂，机组人员面临的特情种类和发生概率也随之增加。

特情决策是保证飞行安全的重要环节，而机组人员特情决策失误是导致航空事故的重要原因之一。

因此，对民航机组人员特情决策失误风险进行识别，对于提高飞行安全水平，降低事故发生率具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对民航机组人员特情决策失误风险识别展开了广泛研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在民航机组人员特情决策失误风险识别方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
1.风险因素识别:国内学者对机组人员特情决策失误的影响因素进行了深入分析，例如，李文华等人[1]分析了飞行员个人因素、组织因素和环境因素对特情决策的影响。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括：
1.分析民航机组人员特情决策的特点和类型，以及决策失误的影响因素，为风险识别指标体系的构建奠定基础。

2.基于shell模型，从人-机-环-管-组五个维度构建民航机组人员特情决策失误风险识别指标体系，并对指标体系进行信度和效度检验。

3.研究层次分析法、模糊综合评价法等风险识别方法，并探讨基于机器学习的风险识别方法，构建科学合理的风险识别模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、定量分析法和模型构建法等方法进行研究。

1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解民航机组人员特情决策失误风险识别的理论基础、研究现状、方法和技术，为本研究提供理论依据和参考。

2.案例分析法：收集和分析国内外典型航空事故案例，特别是涉及机组人员特情决策失误的案例，总结事故发生的规律和特点，为风险识别指标体系的构建提供依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建基于shell模型的民航机组人员特情决策失误风险识别指标体系，从人-机-环-管-组五个维度全面、系统地识别风险因素，弥补了以往研究中对单一因素或方法关注不足的缺陷。

2.将机器学习方法引入风险识别模型构建中，探索基于机器学习的风险识别方法，提高风险识别的准确性和效率，为民航安全管理提供更加科学的决策支持。

3.结合案例分析，验证风险识别模型的有效性和实用性，并针对性地提出风险防控对策，为提高民航机组人员特情应对能力、降低人为因素导致的事故发生率提供理论依据和实践指导。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 王宁,李艳,张晓.面向民航飞行技术训练的人为因素分析方法研究[j].中国安全科学学报,2021,31(10):140-146.

[2] 王岩.基于贝叶斯网络的民航飞行机组特情处置能力评估研究[d].中国民航大学,2020.

[3] 刘君,杨立,王永胜,等.民航运输机场空侧安全风险指标体系研究[j].中国安全科学学报,2020,30(12):125-131.