Методика повышения уровня безопасности полетов на основе модели пилота

Несмотря на регулярно предпринимаемые усилия со стороны национальных регуляторов, Международной организации гражданской авиации и Международной ассоциации воздушного транспорта (ИКАО и ИАТА), разработчиков авиационной техники, подавляющее большинство авиационных происшествий и инцидентов продолжает происходить по причине человеческого фактора. Так, с течением времени конструкция и надежность воздушных судов (ВС) неуклонно и существенно улучшается, но, тем не менее, авиационные происшествия происходят все чаще и чаще, в том числе и на исправных ВС. Ярким тому подтверждением служит факт того, что столкновение с землей в управляемом полете (CFIT) остается одной из самых распространенных причин авиационных происшествий. Это обусловлено целым рядом проблем, требующих поиска комплексных, взаимоувязанных решений. Среди указанных проблем следует выделить все возрастающую сложность ВС как технической системы, а также практически неизменные вот уже более полувека подходы к подготовке пилотов на тип и к поддержанию их квалификации, основанные на заранее определенных сценариях, формируемых исходя из предшествующего опыта эксплуатации ВС. Одним из возможных путей выхода из создавшейся ситуации может быть внедрение так называемой концепции подготовки персонала на основе анализа фактических данных (EBT), в основе которой лежит не стремление заучить определенный перечень упражнений, а развить у каждого конкретного пилота компетенции, которые обеспечили бы ему возможности справиться с любой непредсказуемой ситуацией. Ключевая особенность EBT заключается в переориентации на анализ первопричин неуспешно выполненных маневров (действий пилота), в первую очередь для того, чтобы откорректировать несоответствующие действия, вместо того, чтобы просто отработать повторно «правильную последовательность действий». В этой связи особую значимость приобретают инструменты, обеспечивающие непрерывный анализ действий пилота на предмет выявления ошибок для своевременной корректировки (формирования) профессиональных компетенций пилота. В статье описывается содержание методики, конечной целью которой является выработка основанных на сравнительной оценке качества пилотирования конкретного пилота рекомендаций по совершенствованию профессиональных компетенций пилота, базирующаяся на обобщенной и персонализированных моделях пилота, а также решении обратной задачи динамики полета.

1. Kelly D., Efthymiou M. An analysis of human factors in fifty controlled flight into terrain aviation accidents from 2007 to 2017 // Journal of Safety Research. 2019. Vol. 69. Pp. 155–165. DOI: 10.1016/j.jsr.2019.03.009

2. Крикунов К.Н. Проблемы системы подготовки пилотов гражданской авиации // Вестник ЮУрГУ. Серия: Образование. Педагогические науки. 2013. Т. 5, № 2. С. 79–87.

3. Большедворская Л.Г., Мирошниченко А.А. Экономические и методологические аспекты тренажерной подготовки летного состава // Научный Вестник МГТУ ГА. 2009. № 143. C. 55–62.

4. Крикунов К.Н. К вопросу о проблемах подготовки пилотов гражданской авиации // Вестник ЮУрГУ. Серия: Образование. Педагогические науки. 2013. Т. 5, № 1. С. 147–150.

5. Карпова Л.И., Никитин Д.А. Подготовка специалистов гражданской авиации гарантия безопасности воздушных перевозок // Научный Вестник МГТУ ГА. 2011. № 166. С. 102–106.

6. Петрунин С.В., Большедворская Л.Г. Организация процесса подготовки летного состава авиакомпании в зависимости от сложности программы // Научный Вестник МГТУ ГА. 2011. № 167. С. 21–26.

7. Moroney W.F., Moreney, B.W. Flight simulation. In: Handbook of aviation human factors, 1999. Pp. 355–388.

8. Тихий И.И., Кашковский В.В., Полуэктов С.П. Оценка качества пилотирования в режиме полета по глиссаде // Научный Вестник МГТУ ГА. 2009. № 138. С. 191–197.

9. Евдокименков В.Н., Ким Р.В., Якименко В.А. Согласование технического и биологического сегментов эргатической системы «самолет-летчик» с использованием нейросетевого подхода [Электронный ресурс] // Труды МАИ. 2016. № 89. 21 с. URL: http://trudymai.ru/upload/iblock/eaa/evdokimenkov_kim_yakimenko_rus.pdf?lang=ru&issue=89 (дата обращения: 21.02.2021).

10. Гладков Б.М. Автоматизированная оценка натренированности летчиков с использованием показателей управляющих воздействий // Научно-методические материалы по проблемам обеспечения безопасности полетов. Иркутское ВВАИУ. 1991. C. 73–79.

11. Рудный Н.М., Копанев В.И., Черняков И.Н. и др. Авиационная медицина / Под ред. Н.М. Рудного. М.: Медицина, 1986. 577 с.

12. Фролов Н.И. Пути изучения работоспособности летчика в полете // Космическая биология и авиакосмическая медицина. 1978. Т. 12, № 1. С. 3–11.

13. Полуэктов С.П. Способ оценивания качества пилотирования самолета летчиком на этапе посадки по данным штатного бортового устройства регистрации / С.П. Полуэктов, В.В. Кашковский, И.И. Тихий, И.П. Лапин. Патент RU № 2 436 164 C1, 10.12.2011.

14. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления: учебник для вузов. 11-е изд., стер. В 3-х т. Т. 3. М.: Лань, 2020. 656 с.

15. Иед К., Масленникова Г.Е., Тюменцев Ю.В. Расчет безопасных параметров начала маневра спортивных самолетов с использованием искусственной нейронной сети // Вестник Московского авиационного института. 2020. Т. 27, № 2. С. 169–184. DOI: 10.34759/vst-2020-2-169-184

16. Воробьев В.В., Беляцкая А.П., Суполка А.А. Методика устранения отклонений воздушного судна при предпосадочном снижении для предотвращения происшествий категории CFIT // Научный Вестник МГТУ ГА. 2020. Т. 23, № 4. С. 33–44. DOI: 10.26467/20790619-2020-23-4-33-44

17. Haykin S. Neural networks a comprehensive foundation. 2nd ed. Hamilton, Ontario, Canada: Prentice Hall, 1999. 842 p.