提取進近著陸數(shù)學模型中需要的QAR參數(shù)，包括襟翼構(gòu)型、起落架位置、減速板位置、下滑、航向、俯仰姿態(tài)、仰角變化率、橫滾姿態(tài)角度、下降率、近地警告等等。

　　圖表6 評價時間函數(shù)

　　三、效能評估

　　通過分析多機型QAR數(shù)據(jù)，抽象出計算模型需要的字段和數(shù)據(jù)，實現(xiàn)字段、數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)域的靈活配置。

　　單航班評估效能：3秒內(nèi)得出進近著陸評價結(jié)果

　　每個CSV文件包含多行，每行對應(yīng)一個數(shù)據(jù)采集時刻(單位：秒)，即第i行表示QAR記錄過程中的第i秒的飛行參數(shù)。每行對應(yīng)多個QAR采集參數(shù)，大部分參數(shù)采集頻率為1HZ(每秒采樣1次)，部分參數(shù)采集頻率高于1HZ(最大8HZ)，這類參數(shù)將在同一行中多次出現(xiàn)，也有部分參數(shù)為幾秒采樣1次(最小0.5HZ)，這類參數(shù)則隔幾行出現(xiàn)1次，其采集頻次與工程值參數(shù)采集模式相關(guān)，包括連幀型、跳幀型、超級幀型、雙字槽型和密集采樣型。數(shù)據(jù)清洗重點完成跨天時間和參數(shù)跳變兩大題目。

　　采用包括堆積圖、散點圖和駕駛艙等可視化手段，直觀呈現(xiàn)進近著陸指標的度量及預(yù)警。堆積圖實現(xiàn)分航段總體評估，并在實現(xiàn)同一航段不同指標分布；散點圖呈現(xiàn)從進近到著陸點的能量分布，并能夠識別出偏離航段；駕駛艙實現(xiàn)九大指標的預(yù)警分布，含預(yù)警次數(shù)。

　　2、多機型模型設(shè)計

　　圖表1 QAR包含全量飛行數(shù)據(jù)

　　結(jié)合多種可視化圖形，直觀呈現(xiàn)指標及指標走勢，包括堆積圖、散點圖和駕駛艙。

　　二、關(guān)鍵點實現(xiàn)設(shè)計

　　3、進近著陸指標可視化

　　結(jié)合QAR數(shù)據(jù)采集特點，對異常數(shù)據(jù)進行識別、刪除和推中斷補全。采用如下方法進行修正：

　　CSV格式的QAR數(shù)據(jù)，因采集頻次和跳變的原因，需要對數(shù)據(jù)進行相關(guān)的清洗、截取和修正，才能使用QAR數(shù)據(jù)進行進近著陸評估。核心步驟如下：

　　進近著陸是飛行階段中關(guān)鍵環(huán)節(jié)，航空公司投進了大量精力來持續(xù)監(jiān)控和提升飛行員進近著陸的技能水平和運行質(zhì)量。航空公司都在積極對QAR在進近著陸階段發(fā)揮得量化評估作用進行研究和探索，但一直缺乏相對穩(wěn)定、成熟的數(shù)學模型支撐，其評估指標和評估結(jié)果依靠飛行員的專業(yè)能力，一直缺乏自動、簡單、靈活的專項工具支撐，需要在多個系統(tǒng)中收集數(shù)據(jù)，通過手工結(jié)合Excel的方式進行計算和度量（部分數(shù)據(jù)分析職員已經(jīng)開始使用Python來代替Excel），其評估本錢高、周期長，空運報價 海運價格，難以實時計算出進近著陸評估結(jié)果，更加難以進行趨勢和偏差分析。

　　圖表4 設(shè)計思路

　　一、關(guān)鍵點設(shè)計思路

　　民航資源網(wǎng)2022年10月15日消息：QAR作為全量飛行記錄數(shù)據(jù)，在飛行品質(zhì)監(jiān)控方面發(fā)揮越來越大的作用，為航空公司的安全運行和飛行練習提供越來越有力的支撐。

　　通過以上關(guān)鍵設(shè)計和實現(xiàn)，有效提升了進近評估效率，飛機落地后5分鐘即可呈現(xiàn)評估結(jié)果，實現(xiàn)飛行實時進近評估，通過海量數(shù)據(jù)批量計算，能夠輔助實現(xiàn)運行趨勢分析和較大運行偏離，極大的節(jié)省了數(shù)據(jù)統(tǒng)計、計算和報告需要投進的人工。