本篇文章详细解析了2023年MathorCup高校数学建模挑战赛D题的解题策略与方法，通过深入剖析问题背景、模型构建及求解过程中的关键点，为参赛者提供有价值的参考和指导。
在2023年MathorCup高校数学建模挑战赛的D题中，参赛者需要分析航空安全风险并评估飞行技术。题目核心在于利用数学模型处理航空安全大数据，尤其是快速存取记录器（QAR）数据，以提升飞行的安全性和质量。
QAR数据包含了飞机在空中运行时的各种参数，在飞行品质监控（FOQA）过程中，超限数据是指超出人为设定限制值的数据点。分析这些超限事件通常是为了预防潜在的事故风险。然而，这种方法只关注异常情况本身而忽略了导致这些异常的原因，可能会忽略飞行员的行为或环境因素的影响。
题目中的问题1要求参赛者对QAR数据进行预处理以提高研究准确性。这包括去除错误数据，并提取与飞行安全相关的关键参数，评估它们的重要性。此步骤可能涉及异常检测、数据清洗和特征选择等技术。
问题2关注于量化描述飞行员的操作行为。通过对操纵杆变化的分析（例如附件1中的曲线图），可以识别出操作不当的情况如重着陆现象。这些定量的数据有助于理解飞行员的行为模式及其对飞行安全的影响，特别是能够帮助发现潜在的安全隐患。
对于超限情况分析的问题3，则需要参赛者利用提供的数据找出超限事件发生的规律和原因。这可能包括不同机场、天气条件以及飞行员之间关系的深入研究，以确定特定条件下发生超限的风险，并据此制定更有效的安全管理策略。
问题4提出了建立数学模型来评估飞行员的技术水平。基于附件3的数据集，该模型需要能够区分出不同技术水平的飞行员的表现差异。此过程可能会用到多变量分析、聚类分析或回归技术等方法，以揭示飞行参数与操作人员技能之间的联系。
随着科技的进步，实时数据记录系统将使得飞行安全监控更加精准和及时。未来的研究可能需考虑如何整合这些即时信息来构建动态风险评估模型，在飞行过程中能够迅速识别并处理潜在的安全问题。
综上所述，该题目涵盖了从数据分析、操纵行为建模到超限事件特征提取以及飞行员技术评估等多方面的数学建模领域，旨在通过应用统计学、机器学习和运筹学方法提升航空安全管理水平的科学性和有效性。参赛者需要综合运用多种技术和工具对复杂的航空安全问题进行深入研究与模型构建。
5星
