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Originaltitel:
Enhanced Predictive Analysis for Flight Incident Probability Using Advanced Uncertainty Quantification Methods
Übersetzter Titel:
Verbesserung der prädiktiven Analyse der Eintritsswahrscheinlichkeit von Vorfällen im Flugbetirebs durch die Nutzung fortschrittlicher Methoden der Unsicherheitsquantifizierung
Autor:
Wang, Xiaolong
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Holzapfel, Florian (Prof. Dr.)
Gutachter:
Holzapfel, Florian (Prof. Dr.); Czado, Claudia (Prof., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau; VER Technik der Verkehrsmittel
Stichworte:
Operational flight data, incident probability, uncertainty quantification, runway overrun, aircraft low energy
Übersetzte Stichworte:
operative Flugdaten, Unfallwahrscheinlichkeit, Unsicherheiten Quantifizierung, Überschießen der Landebahn, Flugzustand mit niedriger Energie
TU-Systematik:
VER 500
Kurzfassung:
This thesis introduces advanced uncertainty quantification (UQ) methods to enhance the quality of the Predictive Analysis (PA) algorithms, supporting incident probability prediction, model calibration, contributing factors modeling, sensitivity analysis, and physical modeling. The enhanced PA framework is demonstrated for the aircraft low energy incident model to predict its occurrence probability and identify the critical contributing factors.
Übersetzte Kurzfassung:
Die Arbeit nutzt fortschrittliche Methoden der Unsicherheitsquantifizierung (UQ), um durch eine Unterstützung der Berechnung von Vorfallseintrittswahrscheinlichkeiten, der Modellkalibrierung, der Modellierung von Einflussfaktoren, der Sensitivitätsanalyse und der physikalischen Modellierung die Qualität prädiktiver Flugsicherheitsanalysen zu verbessern. Die erweiterten Methoden werden exemplarisch auf Flugzustände niedriger Energie angewandt, um deren Eintrittswahrscheinlichkeit zu bestimmen un...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1634646
Eingereicht am:
16.12.2021
Mündliche Prüfung:
24.05.2022
Dateigröße:
23941912 bytes
Seiten:
244
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220524-1634646-1-5
Letzte Änderung:
10.06.2022
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