基于特征融合的飞行员进近着陆能力评价

杨泳; 吴冠辰; 徐开俊; 李东霖

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基于特征融合的飞行员进近着陆能力评价

更新时间：2026-07-06

- 基于特征融合的飞行员进近着陆能力评价
- Pilot approach and landing capability evaluation based on feature fusion
- 航空工程进展 2026年页码：1-11
- 作者机构：
  
  1.中国民用航空飞行学院飞行技术学院，广汉 618307
  2.四川省民航飞行技术与飞行安全工程技术研究中心，广汉 618307
  3.国产民机飞行与运行支持四川省工程研究中心，广汉 618307
- 作者简介：
  
  杨泳(1982-), 男, 博士, 副教授。 E-mail: yangyong@cafuc.edu.cn
- 基金信息：
  
  国产民机飞行与运行支持四川省工程研究中心开放基金(MJCYZY202503);2025年度中央高校基本科研项目(26CAFUC01004;26CAFUC01004;25CAFUC04001);四川省民航机场智慧运营与维护工程研究中心自主研究项目(JCZX2023ZZ07)
- DOI：
  中图分类号： V323.11
- 收稿：2026-04-02，
  
  修回：2026-06-23，
  
  网络首发：2026-07-06，
- 稿件说明：
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杨泳,吴冠辰,徐开俊,等. 基于特征融合的飞行员进近着陆能力评价[J]. 航空工程进展.

YANG Yong,WU Guanchen,XU Kaijun, et al. Pilot approach and landing capability evaluation based on feature fusion[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese)
杨泳,吴冠辰,徐开俊,等. 基于特征融合的飞行员进近着陆能力评价[J]. 航空工程进展. DOI：

YANG Yong,WU Guanchen,XU Kaijun, et al. Pilot approach and landing capability evaluation based on feature fusion[J]. Advances in Aeronautical Science and Engineering.(in Chinese) DOI：

摘要

现有飞行员进近着陆操纵能力评价多依赖单一人工特征，缺乏兼顾物理可解释性与复杂时序模式捕捉的特征体系，且操纵行为与飞行品质的关联机制尚未明确。基于105例波音737-800机型快速存取记录器（QAR）数据，构建“最后进近+着陆拉平”两阶段结果导向型评价体系并引入能量管理的评价，融合人工特征与长短期记忆（LSTM）隐含特征表征操纵行为，结合SHAP分析、K-means聚类与统计检验，揭示操纵特征对着陆品质的影响规律。结果表明：评价结果与航司人工评估一致性达90%，核心特征与着陆品质呈显著相关，并识别出两类典型操纵模式。

Abstract

Current evaluations of pilots' approach and landing maneuvering capabilities mostly rely on single manual features， lacks a feature system that balances physical interpretability and complex temporal pattern capture. Moreover， the correlation mechanism between maneuvering behavior and flight quality remains unclear. Based on 105 sets of quick access recorder （QAR） data from Boeing 737-800 aircraft， this study constructs a two‑stage， result‑oriented evaluation system covering “final approach + landing flare” and introduces an energy management evaluation module. It integrates manual features and long short-term memory （LSTM） latent features to represent maneuvering behavior， and combines SHAP analysis， K‑means clustering， and statistical tests to reveal how maneuvering features influence landing quality. Experiments show that the evaluation results achieve 90% consistency with manual assessments by airline experts， core features are significantly correlated with landing quality， and two typical maneuvering patterns are identified. The findings provide reliable data support for personalized pilot training and airline safety management.

关键词

Keywords

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