千方为中国商飞开发“试飞安全风险量化评估系统”通过验收！ - 安防知识网

目前，千方科技已协助中国国际航空、深圳航空等20余家航空公司建设航班风险控制系统，积累了丰富的专家知识库及多航司风险因子管理经验。

　　近日，千方科技为中国商飞民用飞机试飞中心开发的“试飞安全风险量化评估系统”在上海顺利通过专家组验收。研制试飞作为新型航空器从设计图纸迈向真实飞行的关键环节，其风险评估相比交付试飞等其他试飞类型更具复杂性，随着国产大飞机发展，亟需建立与研制试飞相匹配的风险评估系统，“试飞安全风险量化评估系统”有效填补了国内这一空白。

　　该系统主要针对民用飞机C919、ARJ21试飞特点构建风险指标体系，实现任务规划、飞行实施、数据反馈等覆盖试飞全流程的风险管控，支持失速、后重心扩包等高风险飞行科目验证。飞行前，可基于风险值查询、风险趋势预测等功能，智能决策是否放行并进行风险缓解管理。飞行后，可基于风险缓解记录、历史数据对比等功能分析飞行品质。

　　亮点一：风险指标量化推动试飞管理数字化转型

　　从“试飞人员、试飞环境、试飞科目、试飞飞机”四大维度出发，识别并量化百余个关键风险指标，结合20余项关联规则、10余项否定规则、30余项门禁规则，构建动态风险评估与预警模型，精准识别高风险场景下的核心风险点。通过将模糊的安全风险转化为可量化、可计算的指标数据，推动试飞任务安全管理向“数据驱动决策”转变。

　　亮点二：AI算法创新实现安全风险精准评估

　　传统的风险指标评估主要采用层次分析算法，根据专家设置的权重和下级的风险值计算最终风险值。该方法默认风险指标彼此独立，无法捕捉某两个指标叠加，会非线性扩大整体风险的情况。

　　此次建模团队创新采用XGBoost机器学习算法，通过对试飞历史数据(如传感器时序、故障记录、环境参数等)进行训练构建模型，避免因层次递进可能存在风险淹没的问题。同时，针对XGBoost算法存在的“黑盒”缺陷，引入SHAP解释算法进行调优，实现在前端页面看到系统测算风险分值时，也能看到相关的各项风险指标的贡献程度。

　　亮点三：系统功能完备实现风险缓解闭环管理

　　由千方开发的试飞安全风险量化评估系统实现了指标库配置、模型配置、基础数据管理、系统管理、风险计算、运行监控、统计分析等一级模块，尤其是实现了风险缓解措施下发→处置→提交→许可→证明材料→日志追溯全流程闭环管理。

　　在试飞任务执行前，通过查询系统中架次的风险值，可针对架次风险提示的详细信息及风险缓解评估结果填写缓解措施。措施下发后自动进入跟踪流程。系统将以代办事项提醒、超期任务提醒、操作记录监控、处置状态监控、逾期处置统计等功能保证风险缓解措施快速执行，助力试飞计划顺利推进。

　　千方科技深耕民航领域20年，具备多模型开发、多算法验证能力，可根据实际场景进行多种风险计算模型组合，帮助客户实现风险管理可视化、安全管理闭环化、运行数据集成化以及决策过程高效化。目前，千方科技已协助中国国际航空、深圳航空等20余家航空公司建设航班风险控制系统，积累了丰富的专家知识库及多航司风险因子管理经验。