Modelo de acidente de aeronaves por colisão com aves na aviação comercial
dc.contributor.advisor1 | Bandeira, Michelle Carvalho Galvão da Silva Pinto | |
dc.contributor.referee1 | Bandeira, Michelle Carvalho Galvão da Silva Pinto | |
dc.contributor.referee1 | Roriz Junior, Marcos Paulino | |
dc.contributor.referee1 | Pereira, Leonardo Marini | |
dc.creator | Azevedo, Bruna Borges | |
dc.date.accessioned | 2023-11-10T11:29:54Z | |
dc.date.available | 2023-11-10T11:29:54Z | |
dc.date.issued | 2023-09-22 | |
dc.description.abstract | One of the types of occurrences that have been a problem since the beginning for aviation is bird strikes, which can generate from minor incidents to significant accidents, especially in terms of operating costs for airlines. It is observed in the literature and in the database of official entities, that the occurrence of accidents and incidents increase with the flight movement and aircraft fleet. This shows that studies in this area should be prioritized and bring more assertive responses. Thereby knowledge about what the main factors, how they relate to each other and what most impact this type of accident, collaborates with the operational safety of air transport. In this context, this work aims to present a bird strike accident model for commercial aviation that is able to quantify the impact of the main factors (time, cloud cover, species behavior, species mass, phase of flight, AGL height, affected part of the aircraft), the interrelation of these factors and their probabilities. Thus, a survey of the main factors and occurrences in Brazil between 2011 and 2021 was conducted. From the analysis, the "Bird Strike Accident Model" was proposed, developed using the Bayesian Networks method. Through graphic representation of the model, the impact of the global - among the states that make up the selected factors - was determined in scenarios with and without evidence. Comparing the scenarios with evidence and without evidence of the event, it was identified that the critical scenario in Brazil involves the following factors: fuselage as the main part reached (1º); landing phase as the most critical (2º); aircraft speed up to 80 knots (3º); engine as second main part reached (4º); height AGL up to 500 feet (5º); radome as third main part reached (6º); one bird (7º), mass up to 1,500 grams (8º); night time (9º), clear sky (10º). These results are relevant to the players involved and can contribute to the decision-making process of risk management and operational costs management of airport operators, companies, public and private entities that are related to accident investigations, regulation of civil aviation, training centers, among others. | |
dc.description.resumo | Um dos tipos de ocorrências que representam problema desde os primórdios para a aviação, são as colisões com aves, que podem gerar desde incidentes leves a acidentes significativos, principalmente em termos de custos operacionais para as empresas aéreas. Foi observado na literatura e em bancos de dados de entidades oficiais que o aumento de movimento de voos e o aumento de aeronaves, também aumenta o número de ocorrências de acidentes e incidentes. Isto mostra que estudos nesta área devem ser priorizados e devem ter respostas mais assertivas. Dessa forma, saber quais os principais fatores, como eles se relacionam e, quais mais impactam nesse tipo de acidente, colabora com a segurança operacional do transporte aéreo. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo apresentar um modelo de acidente de colisão para a aviação comercial com aves que seja capaz de quantificar o impacto dos principais fatores (horário, cobertura de nuvens, comportamento da espécie, massa da espécie, fase de voo, altura AGL, parte atingida da aeronave), a interrelação desses fatores e suas probabilidades. Sendo assim, foi realizado um levantamento dos principais fatores e das ocorrências no Brasil entre o período de 2011 a 2021. A partir da análise, foi proposto o “Modelo de Acidente por Colisão com Aves”, desenvolvido utilizando o método de Redes Bayesianas. O modelo foi representado graficamente e foi obtido o impacto do global - dos estados que compõem os fatores selecionados – em cenários com e sem evidência. Comparando os cenários com evidência e sem evidência do evento, identificou-se que o cenário crítico no Brasil envolve os seguintes fatores: fuselagem como principal parte atingida (1º); fase de pouso como a mais crítica (2º); velocidade da aeronave de até 80 nós (3º); motor como segunda principal parte atingida (4º); altura AGL até 500 pés (5º); radome como terceira principal parte atingida (6º); uma ave (7º) massa de até 1.500 gramas (8º); período noturno (9º), céu claro (10º). Estes resultados são relevantes aos órgãos do setor e podem contribuir com o processo decisório de gerenciamento de risco e gerenciamento de custos operacionais de operadores aeroportuários, companhias aéreas, entidades públicas e privadas que estejam relacionadas a investigações de acidentes, regulação da aviação civil, centros de treinamentos, entre outros. | |
dc.identifier.citation | AZEVEDO, B. B. Modelo de acidente de aeronaves por colisão com aves na aviação comercial. 2023. 107 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Transportes) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Federal de Goiás, Aparecida de Goiânia, 2023. | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br//handle/ri/23725 | |
dc.language.iso | por | |
dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | |
dc.publisher.country | Brasil | |
dc.publisher.course | Engenharia de Transportes (RG) | |
dc.publisher.department | Faculdade de Ciências e Tecnologia - FCT (RG) | |
dc.publisher.initials | UFG | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Transporte aéreo | |
dc.subject | Modelo de acidentes | |
dc.subject | Colisões com aves | |
dc.subject | Segurança | |
dc.subject | Redes Bayesianas | |
dc.subject | Air transport | |
dc.subject | Accident model | |
dc.subject | Bird strike | |
dc.subject | Safety | |
dc.subject | Bayesian networks | |
dc.title | Modelo de acidente de aeronaves por colisão com aves na aviação comercial | |
dc.type | TCC |
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