Об одном подходе к вероятностной оценке безопасности посадки гражданского самолета

Авторы

Семаков С. Л.

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, Москва, A-80, ГСП-3, 125993, Россия

e-mail: slsemakov@yandex.ru

Аннотация

Рассматривается задача вероятностной оценки безопасности посадки гражданского самолета. Предложена схема, позволяющая по расшифровке записи МСРП конкретной реализации посадки апостериори оценить качество уже совершенной посадки с точки зрения ее безопасности.

Ключевые слова

случайный процесс, вероятность, посадка самолета, безопасность

Библиографический список

1. Инструкция по организации на предприятиях гражданской авиации cистематического сбора, обработки, обобщения и анализа полетной информации. – М.: Воздушный транспорт, 1984. – 184 с.

2. Овчаров В.Е. А инструктор лучше // Гражданская авиация. 1992. № 1. С. 20 – 21.

3. Семаков С.Л. Применение известного решения одной задачи о достижении границ немарковским процессом к оценке вероятности успешного приземления самолета // Известия РАН. Теория и системы управления. 1996. № 2. С. 139 – 145.

4. Пугачев В.С. Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления. – М.: Физматгиз, 1962. – 883 с.

5. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. – М.: Мир, 1989. – 542 с.

6. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. – М.: Мир, 1974. – 406 c.

7. Brown R.G. Smoothing forecasting and prediction of discrete time series. N.Y., Prentice-Hall, 1963, 468 p.

8. Хенан Э. Анализ временных рядов. – М.: Наука, 1964. – 217 c.

9. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. – М.: Статистика, 1973. – 104 с.

10. Семаков С.Л., Семаков И.С. Простейшая прогнозная модель временного ряда и ее реакция на линейное и параболическое входные воздействия // Труды МАИ. 2018. № 100. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=93446

11. Гончаренко В.И., Кобзарь А.А., Кучерявенко Д.С. Идентификация параметров движения летательных аппаратов на активном участке траектории с использованием дискретного вейвлет-преобразования // Труды МАИ. 2011. № URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=25995

12. Therrien C.W. Discrete random signals and statistical signal processing. N.Y., Prentice Hall, 1992, 727 p.

13. Otnes R.K., Enochson L. Applied time series analysis, vol. 1, N.Y., Wiley, 1978, 428 p.

14. Haykin S. Nolinear methods of spectral analysis. N.Y., Springer, 1983, 263 p.

15. Кендалл М., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. – М.: Наука, 1976, 736 с.

16. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. – М.: Физматлит, 2006. – 816 с.

17. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика. – М.: ИЛ, 1960. – 435 с.

18. Уилкс С. Математическая статистика. – М.: Наука, 1967. – 632 с.

19. Боровков А.А. Математическая статистика. – М.: Физматлит, 2007. – 704 с.

20. Бендат Дж., Пирсол А. Приложения корреляционного и спектрального анализа. – М.: Мир, 1982. – 312 с.

Скачать статью