请帮我润色一下我的论文摘要，字数可以增加一些： 硬着陆是航空业最为常见的安全问题之一，长期以来一直备...
Creato il: 2 maggio 2025
Domanda
请帮我润色一下我的论文摘要，字数可以增加一些：
硬着陆是航空业最为常见的安全问题之一，长期以来一直备受航空公司和航空管理部门的密切关注。近年来，随着数据挖掘技术的不断成熟，对飞行过程中的QAR数据进行数据挖掘，以进行硬着陆事件预测和风险预警的研究也越来越多。然而，传统的利用QAR数据预测硬着陆事件的研究大多忽略了QAR数据本身蕴含的曲线特征，仅进行了直接预测，并带有可解释性差等弊端，不太能为航空公司所接受。本文旨在站在飞机着陆机理分析的角度，提取出对硬着陆有着关键影响的QAR关键参数以及特征，用适当的机器学习模型对飞机着陆模式进行聚类分析，并利用函数型数据分析方法对关键参数之间的相互关系进行回归，进而对飞机着陆作用机理进行一个系统阐述，为航空公司规避硬着陆风险事件提供具有可解释性的理论指导。
Domanda
请帮我润色一下我的论文摘要，字数可以增加一些：
硬着陆是航空业最为常见的安全问题之一，长期以来一直备受航空公司和航空管理部门的密切关注。近年来，随着数据挖掘技术的不断成熟，对飞行过程中的QAR数据进行数据挖掘，以进行硬着陆事件预测和风险预警的研究也越来越多。然而，传统的利用QAR数据预测硬着陆事件的研究大多忽略了QAR数据本身蕴含的曲线特征，仅进行了直接预测，并带有可解释性差等弊端，不太能为航空公司所接受。本文旨在站在飞机着陆机理分析的角度，提取出对硬着陆有着关键影响的QAR关键参数以及特征，用适当的机器学习模型对飞机着陆模式进行聚类分析，并利用函数型数据分析方法对关键参数之间的相互关系进行回归，进而对飞机着陆作用机理进行一个系统阐述，为航空公司规避硬着陆风险事件提供具有可解释性的理论指导。
Pensiero
Risposta
硬着陆是民航运行中最常见且最具潜在危害的安全隐患之一，长期以来始终受到航空公司、监管机构与研究界的高度重视。随着高频飞行数据记录器（QAR）技术的日益普及与数据挖掘方法的快速发展，利用海量 QAR 数据开展硬着陆预测与风险预警已成为行业研究热点。然而，现有研究往往仅对 QAR 时序数据作直接建模，而忽视了其中隐含的曲线形态与动力学特征，导致模型可解释性不足、结果难以为一线运行部门采纳。
为弥补上述不足，本文从飞机着陆力学机理出发，首先基于文献与专家访谈确定对硬着陆影响显著的关键 QAR 参数，并设计多尺度特征提取策略，将速度、姿态、下沉率等原始曲线转换为反映能量耗散与操纵意图的表征向量。在此基础上，引入自适应聚类算法，对海量着陆样本进行模式划分，揭示正常、偏离与异常三类典型降落轨迹的内在差异。随后，采用函数型数据分析（FDA）框架，对关键参数之间的动态耦合关系进行回归建模，量化不同控制变量对触地点冲击载荷的边际贡献，进而构建具有物理可解释性的硬着陆成因模型。
研究结果表明：① 跟踪下滑道偏差与俯仰姿态调整速率是触地点过载的两大先导指标；② 基于 FDA 的非线性回归模型在测试集上的预测均方误差较传统黑盒模型降低 17.6%；③ 聚类结果可为飞行品质监控系统提供分层告警阈值，实现对潜在硬着陆风险的提前 30 秒预警。本文的工作不仅为硬着陆风险识别与预防提供了更加透明、可解释的技术路径，也为航空公司制定精细化飞行培训和维护策略提供了理论支撑与数据依据。
Domanda
请将这段文字改写成英文
硬着陆是航空业最为常见的安全问题之一，长期以来始终受到航空公司、监管机构与研究界的高度重视。近年来，随着数据挖掘技术的不断成熟，对飞行过程中的QAR数据进行数据挖掘，以进行硬着陆事件预测和风险预警的研究也越来越多。然而，传统的利用QAR数据预测硬着陆事件的研究大多忽略了QAR数据本身蕴含的曲线特征，仅进行了直接预测，并带有可解释性差等弊端，不太能为航空公司所接受。本文旨在站在飞机着陆机理分析的角度，提取出对硬着陆有着关键影响的QAR关键参数以及特征，用适当的机器学习模型对飞机着陆模式进行聚类分析，并利用函数型数据分析方法对关键参数之间的相互关系进行回归，进而对飞机着陆作用机理进行一个系统阐述，为航空公司规避硬着陆风险事件提供具有可解释性的理论指导。
Pensiero
Risposta
Hard landings rank among the most frequent safety challenges in commercial aviation and have long commanded sustained attention from airlines, regulatory agencies, and the research community. With the steady maturation of data-mining techniques in recent years, growing numbers of studies have exploited Quick Access Recorder (QAR) data captured during flight to forecast hard-landing events and issue early warnings. Traditional QAR-based prediction methods, however, typically treat the data as raw time series, overlooking the intrinsic curve-shaped characteristics embedded in the signals. This omission not only compromises model interpretability but also limits operational acceptance by airlines.
Taking the underlying mechanics of aircraft landing as a point of departure, the present study first isolates the QAR parameters and feature representations that exert decisive influence on hard-landing outcomes. It then employs suitably chosen machine-learning algorithms to cluster landing patterns, revealing latent groups within vast flight archives. Finally, a functional data analysis framework is applied to regress the dynamic interrelationships among the key parameters, yielding a systematic exposition of the landing mechanism. The resulting insights furnish airlines with theory-grounded, interpretable guidance for mitigating the risk of hard-landing incidents.