区域安全性分析(ZSA)的全面解析及其在航空系统中的应用


1. 引言

1.1 航空安全的复杂性与挑战

航空安全是航空器设计中最为重要的课题之一。现代航空器是高度复杂的系统,包含了飞行控制、电力系统、导航、通信等多个子系统,这些系统之间相互依赖且高度集成。因此,航空器设计不仅要求满足特定功能,还必须保证各系统在各种操作条件下的可靠性和安全性。随着航空技术的进步,航空器设计变得愈发复杂,潜在的安全隐患也逐渐增多。

在这样的背景下,确保每个子系统、组件和区域的安全性成为了设计过程中的一个重要环节。为了降低系统失效的可能性,设计者需要进行全面的安全评估。区域安全性分析(ZSA)就是其中的一项关键方法,它的目标是通过评估各个区域内系统和设备的布局及相互作用,确保它们不会相互影响,降低单点故障或系统失效的风险。

1.2 区域安全性分析(ZSA)的重要性

ZSA是确保飞机安全性的重要工具之一。飞机由许多不同的系统组成,这些系统分布在不同的区域内,例如飞行控制系统、电子设备舱、电力系统、发动机等。在这些区域内,各系统和设备的交互方式、环境条件及可能出现的故障,都可能对飞机整体安全产生重大影响。ZSA的作用就是识别这些风险,并通过合理的设计和预防措施将风险降到最低。

例如,在飞行控制系统区域,如果电力系统的布置不当,可能会导致电磁干扰,进而影响飞行控制的稳定性。因此,通过ZSA,设计人员可以合理安排系统的布局,防止此类情况的发生。

1.3 文章目的

本文的目的是对区域安全性分析进行详细介绍,探讨其在航空器设计和开发中的应用及价值。文章将介绍

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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