(1上海航空工業(yè)(集團(tuán))有限公司 上海 200232；2南京航空航天大學(xué) 南京 211106)

引言

提到飛機(jī)，人們大多會(huì)想到一些威風(fēng)凜凜的戰(zhàn)斗機(jī)型，比如俄羅斯的米格戰(zhàn)斗機(jī)，美國(guó)的F-16戰(zhàn)斗機(jī)，中國(guó)的殲十等。這一方面反映了各國(guó)對(duì)軍用飛機(jī)的重視，一方面也反映了民用大型客機(jī)復(fù)雜性。事實(shí)上，在當(dāng)今的民用航空領(lǐng)域，波音與空客兩大飛機(jī)制造商平分秋色。其他國(guó)家的國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)事業(yè)尚未發(fā)展成熟。但是，我國(guó)的民用航空市場(chǎng)十分龐大，對(duì)飛機(jī)也有著很大的需求，波音公司發(fā)布的2019版《中國(guó)民用航空市場(chǎng)展望》中指出中國(guó)對(duì)飛機(jī)的需求經(jīng)濟(jì)價(jià)值達(dá)1.3萬(wàn)億美元[1]。因此，面對(duì)如此龐大的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)和更為龐大的國(guó)際市場(chǎng)，我國(guó)也推出了國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)C919以獲得未來(lái)更多的市場(chǎng)。面對(duì)擁有著豐富經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)的制造商，C919這一后起之秀想要在市場(chǎng)中占有一席之地，就不得不依靠安全性這一核心競(jìng)爭(zhēng)力。

一、現(xiàn)代大型商用飛機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)

大型商用飛機(jī)是現(xiàn)代高科技的產(chǎn)物，也是權(quán)衡一個(gè)國(guó)家科技水平的重要標(biāo)志之一，其復(fù)雜程度也是難以想象的。這種復(fù)雜程度一方面體現(xiàn)在飛機(jī)的構(gòu)成零件與連接件的數(shù)量，另一方面體現(xiàn)在飛機(jī)運(yùn)行過(guò)程中涉及的階段與人員。飛機(jī)復(fù)雜程度在數(shù)據(jù)上的具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的維度災(zāi)難。從數(shù)據(jù)類型上來(lái)看，數(shù)據(jù)可分為工程類數(shù)據(jù)和管理類數(shù)據(jù)。下面我們依次對(duì)這兩類數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)加以分析。

(一)工程類數(shù)據(jù)

現(xiàn)代大型客機(jī)零件與連接件在百萬(wàn)量級(jí)，而其中大多數(shù)零件都經(jīng)過(guò)了動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)，眾多的動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)雖然被采集下來(lái)，但只有一少部分有機(jī)會(huì)與實(shí)際工況建立聯(lián)系。一種機(jī)型所含有的百萬(wàn)量級(jí)的零件便會(huì)帶來(lái)至少千萬(wàn)量級(jí)不同特性的數(shù)據(jù)。這種高維度的數(shù)據(jù)對(duì)分析人員帶來(lái)了莫大的挑戰(zhàn)。

隨著數(shù)據(jù)維度的增加，算法的計(jì)算量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，這種數(shù)據(jù)的增加帶來(lái)了在統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的困難。在高維空間中，數(shù)據(jù)之間的相似性變得十分不明顯。盡管眾多數(shù)據(jù)之間還存在著可能的耦合，但實(shí)際的耦合程度、耦合類型由于數(shù)據(jù)維度的增加也變得非常難以解析。

安全趨勢(shì)分析中，對(duì)工程類數(shù)據(jù)有著很強(qiáng)的依賴性，事實(shí)上飛機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中各部分的動(dòng)力學(xué)特性直接影響到了飛機(jī)的運(yùn)行安全。一方面，飛機(jī)的動(dòng)力學(xué)特性在不同的時(shí)間、不同的空間都將不同，例如結(jié)構(gòu)的疲勞、金屬的熱應(yīng)力等問(wèn)題，都是會(huì)對(duì)安全產(chǎn)生直接威脅的重要因素。因此，地面試驗(yàn)所得到的數(shù)據(jù)在滿足日益增長(zhǎng)的安全趨勢(shì)分析需求上還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。另一方面，飛機(jī)的復(fù)雜性帶來(lái)了系統(tǒng)模型的不確定性，飛機(jī)運(yùn)行中可能遭遇的極端的工況、因缺少非線性動(dòng)力學(xué)模型而產(chǎn)生的未被預(yù)測(cè)到的振動(dòng)，都需要通過(guò)對(duì)飛機(jī)實(shí)時(shí)采集到的工程類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)不斷地查漏補(bǔ)缺。從而對(duì)飛機(jī)的健康狀況產(chǎn)生一個(gè)相對(duì)完整的判斷。這也是我們所需要的安全趨勢(shì)分析。

(二)管理類數(shù)據(jù)

事實(shí)上，人類歷史上大多數(shù)慘烈的空難并不是因?yàn)閷?duì)飛機(jī)性能/功能失效，而是單純的人為因素，尤其是由于管理上的缺失帶來(lái)的“人禍”。一次完整的飛行階段包括：滑行、起飛、爬升、巡航、下降、進(jìn)近以及著陸。這些階段涉及到飛行員的狀態(tài)、機(jī)場(chǎng)地面勤務(wù)人員工作狀態(tài)、機(jī)場(chǎng)調(diào)度人員的指揮等眾多人員的參與。一次飛行任務(wù)的成功需要的是所有人員的正確工作，而一次飛行的失敗可能只需要一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)一點(diǎn)差錯(cuò)。因此，管理也是安全的重要環(huán)節(jié)。

目前，針對(duì)管理類數(shù)據(jù)的收集尚未全面，這一方面體現(xiàn)了人們尚未習(xí)慣將管理數(shù)字化，另一方面反映了目前對(duì)于數(shù)據(jù)處理能力上的乏力。管理類數(shù)據(jù)的規(guī)模事實(shí)上也很龐大，例如飛行員的健康狀況所涉及的參數(shù)就不亞于一次體檢，再加上其他工作人員，可以得到的數(shù)據(jù)依然是海量的。這就意味著我們必須依靠計(jì)算機(jī)去處理如此龐大的數(shù)據(jù)，而相對(duì)于文字性描述，計(jì)算機(jī)更希望對(duì)一個(gè)系統(tǒng)數(shù)字化的描述。因此，如何將日常的管理數(shù)字化、將日常工作中人腦可以識(shí)別的模糊性描述轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)所能識(shí)別的模糊矩陣，成為了將管理類數(shù)據(jù)融入安全趨勢(shì)分析中的一種可能方案。

黑箱理論，是指對(duì)系統(tǒng)展開(kāi)研究時(shí)，將系統(tǒng)看做一個(gè)不透明的黑色箱子，而我們要研究的是不涉及系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，僅關(guān)注輸入輸出，從而得到系統(tǒng)的一些規(guī)律。

管理類數(shù)據(jù)在安全趨勢(shì)分析中扮演的角色就類似于這樣一個(gè)黑箱，事實(shí)上我們很難建立一個(gè)行之有效的模型來(lái)描述清楚人員的狀態(tài)與未來(lái)飛機(jī)安全趨勢(shì)的關(guān)系。很多時(shí)候，我們只能感受到一群工作狀態(tài)不佳的人參與的飛行活動(dòng)有很大概率出現(xiàn)安全問(wèn)題。但卻無(wú)法指出，工作狀態(tài)與概率之間的函數(shù)關(guān)系。

因此，相較于處理工程類數(shù)據(jù)這類黑箱問(wèn)題(動(dòng)力學(xué)模型的存在使得系統(tǒng)內(nèi)部部分結(jié)構(gòu)已知)，管理類數(shù)據(jù)的黑箱問(wèn)題也十分棘手。

二、未來(lái)大飛機(jī)安全趨勢(shì)分析的發(fā)展方向

本文認(rèn)為，安全趨勢(shì)分析的本質(zhì)是一種預(yù)測(cè)行為，是通過(guò)當(dāng)前及過(guò)去的數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)可能出現(xiàn)的各種狀況概率的預(yù)測(cè)。因此，安全趨勢(shì)分析應(yīng)是一種數(shù)學(xué)方法，應(yīng)該涉及到一系列模型、算法。因此，未來(lái)大飛機(jī)的安全趨勢(shì)分析的發(fā)展方向應(yīng)該與第四次工業(yè)革命的主流方向相結(jié)合，即智能化、大數(shù)據(jù)化。

(一)人工智能與深度學(xué)習(xí)

1.人工智能

人工智能研究的主要目標(biāo)是令機(jī)器能夠勝任人類認(rèn)為復(fù)雜的工作。該領(lǐng)域自誕生以來(lái)經(jīng)歷過(guò)幾次起伏，近些年隨著計(jì)算機(jī)計(jì)算能夠力的大幅增長(zhǎng)，人工智能在解決極其復(fù)雜問(wèn)題領(lǐng)域的優(yōu)越性逐漸得到體現(xiàn)。面對(duì)高維數(shù)據(jù)下的安全趨勢(shì)分析，單單依靠人員的經(jīng)驗(yàn)性判斷與簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論無(wú)法達(dá)到理想的效果，而且有經(jīng)驗(yàn)的人員數(shù)量本身就太少，無(wú)法承擔(dān)海量數(shù)據(jù)的分析工作。

因此，將人工智能引入大飛機(jī)的安全趨勢(shì)分析是一種較為可行的解決方法，也可能成為未來(lái)的一個(gè)主要的發(fā)展趨勢(shì)。

2.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，它的最終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。

將深度學(xué)習(xí)引入安全趨勢(shì)分析，一方面可以解決人工智能算法與人員的經(jīng)驗(yàn)性判斷之間的結(jié)合問(wèn)題，另一方面也可以彌補(bǔ)有經(jīng)驗(yàn)的人員數(shù)量不足的問(wèn)題。

因此，深度學(xué)習(xí)的引入有利于將安全趨勢(shì)分析打造成真正的人工智能方法。有利于解決復(fù)雜的識(shí)別問(wèn)題，使人工智能在大飛機(jī)安全趨勢(shì)分析領(lǐng)域取得長(zhǎng)足的進(jìn)步。

(二)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分析是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力的一種分析方法。

麥肯錫全球研究所給出的大數(shù)據(jù)的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。這些特征與飛機(jī)所涉及數(shù)據(jù)吻合程度很高。

首先，飛機(jī)所涉及的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)所能處理的上限，可謂是海量的規(guī)模。

其次，飛機(jī)所涉及的多架機(jī)型、多次航班使得數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)速度遠(yuǎn)超一般數(shù)據(jù)。這就意味著數(shù)據(jù)處理速度不能太慢，否則將缺乏趨勢(shì)分析的必要性。

再次，飛機(jī)所涉及的數(shù)據(jù)類型也異常廣泛，不僅包含了具體的工程實(shí)驗(yàn)類數(shù)據(jù)，還包含了管理方面模糊類數(shù)據(jù)。多種的數(shù)據(jù)類型導(dǎo)致安全趨勢(shì)分析無(wú)法根據(jù)已有的方法得出結(jié)果。

最后，在海量的大飛機(jī)數(shù)據(jù)中，有價(jià)值的數(shù)據(jù)可能總數(shù)的小部分，這就意味著在考慮效率與經(jīng)濟(jì)性的情況下，我們必須抓住數(shù)據(jù)的核心。如何抓住數(shù)據(jù)的核心是一大難題。

三、大飛機(jī)安全趨勢(shì)分析建議

(一)基礎(chǔ)建設(shè)

我國(guó)作為民機(jī)領(lǐng)域的后起之秀，競(jìng)爭(zhēng)必將是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，飛機(jī)安全趨勢(shì)分析作為保障飛行安全的技術(shù)手段之一不能操之過(guò)急，應(yīng)該在數(shù)據(jù)處理方面、數(shù)學(xué)建模方面夯實(shí)基礎(chǔ)。

在數(shù)據(jù)處理方面，應(yīng)重視算法的復(fù)雜性分析，同樣是一個(gè)結(jié)果，用不同的計(jì)算方法，所需的時(shí)間也不同，由于數(shù)據(jù)規(guī)模的龐大，針對(duì)算法復(fù)雜性上的一個(gè)小的進(jìn)步，都會(huì)對(duì)整個(gè)安全分析帶來(lái)極大的提升。

在數(shù)學(xué)建模方面，應(yīng)該盡量將傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)性判斷模型化，這一方面可以打破缺乏經(jīng)驗(yàn)所帶來(lái)的技術(shù)壁壘，另一方面也可以通過(guò)具體的模型不斷對(duì)經(jīng)驗(yàn)性結(jié)論進(jìn)行修正。

(二)體制建設(shè)

安全問(wèn)題已經(jīng)深入人心，無(wú)論從國(guó)家層面還是制造商層面，對(duì)飛機(jī)的安全問(wèn)題都尤為重視。但目前看來(lái)大家都對(duì)安全趨勢(shì)分析的重視程度并不突出，這主要因?yàn)槟壳鞍踩厔?shì)分析上的信息處理能力不足，無(wú)法得到十分精確的結(jié)果。加之現(xiàn)有安全趨勢(shì)分析結(jié)果的運(yùn)用效果并不明顯，導(dǎo)致未能將安全數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值發(fā)揮出來(lái)。鑒于安全數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的巨大潛能，本文認(rèn)為應(yīng)當(dāng)結(jié)合飛機(jī)制造商實(shí)際，建立長(zhǎng)期有效的安全趨勢(shì)分析研究機(jī)制，加大安全趨勢(shì)分析研究的前期投入。

四、總結(jié)

綜上所述，本文提出飛機(jī)安全趨勢(shì)分析的建議如下：(1)借鑒其他領(lǐng)域趨勢(shì)分析的經(jīng)驗(yàn)；(2)認(rèn)清與國(guó)際上航空器主制造商的差距，借鑒國(guó)外先進(jìn)的技術(shù)及最佳實(shí)踐，累積安全趨勢(shì)分析技術(shù)；(3)重視安全趨勢(shì)分析基礎(chǔ)研究，建立安全趨勢(shì)分析研究相關(guān)機(jī)制。