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Original title:
Event-based Risk Quantification in Flight Data Analysis 
Translated title:
Ereignisbasierte Risikobestimmung in der Flugdatenanalyse 
Year:
2019 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Maschinenwesen 
Advisor:
Holzapfel, Florian (Prof. Dr.) 
Referee:
Holzapfel, Florian (Prof. Dr.); Hajek, Manfred (Prof. Dr.); Luckner, Robert (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
MAS Maschinenbau; VER Technik der Verkehrsmittel 
Keywords:
aviation risk quantification assessment aircraft state environmental conditions flight data analysis statistical model runway overrun excursion midair collision traffic collision avoidance system TCAS ACAS induced turbulence injuries 
Translated keywords:
Luftfahrt Risiko Bestimmung Quantifikation Flugzeugzustand Umgebungsbedingungen Flugdatenanalyse statistisches Modell Überschießen der Landebahn induzierte Luftfahrtkollisionen TCAS Verletzungen Turbulenz 
TUM classification:
VER 500d 
Abstract:
This dissertation presents a novel approach for quantifying aviation risks of an individual flight based on Flight Data Analysis. The new method is based on the interaction between aircraft state and environmental conditions. While the aircraft state can be measured by flight data, the environmental conditions have to be statistically modelled. Due to the different nature of aviation risks, different statistical models had to be developed to cover the entire risk spectrum. The new method has bee...    »
 
Translated abstract:
Diese Dissertation stellt einen neuartigen Ansatz zur Quantifizierung von Luftfahrtrisiken für einen einzelnen Flug auf Basis der Flugdatenanalyse vor. Die neue Methode analysiert die Wechselwirkung zwischen Flugzeugzustand und Umgebungsbedingungen. Während der Flugzeugzustand direkt durch Flugdaten gemessen werden kann, müssen die Umgebungsbedingungen statistisch modelliert werden. Aufgrund der unterschiedlichen Art der Luftfahrtrisiken mussten unterschiedliche statistische Modelle entwickelt w...    »
 
Oral examination:
08.04.2019 
File size:
21782369 bytes 
Pages:
254 
Last change:
14.05.2019