基于虚拟样机的湿滑状态下飞机抗滑失效风险评估

朱兴一， 吴桠楠， 柏顺杰, 陈 龙

(1.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室， 上海 201804; 2.杭州萧山国际机场有限公司， 杭州 311207;3.上海浦东建筑设计研究院有限公司， 上海 201206)

交通高质量发展是迎合时代要求的必然趋势之一[1]，飞机在交通发展中占有重要地位. 2020年全国民航运输机场飞机起降架次已经达到904.92万架次，完成旅客吞吐量8.57亿人次、货邮吞吐量1 607.49万t，目前相关组织统计并分析已有的航空事故，认为在安全方面，航空事故大体可以分为以下3类：跑道安全事故、飞行失控事故以及可控撞地飞行事故. 这3类事故占所有致命事故的比例超过78%[2].

随着安全事故的不断发生，飞机跑道事故成因得到全球关注，保障飞机跑道全时段安全运行具有重要意义[3]. 荷兰的交通部门通过大量调查研究发现，全球范围内飞机跑道事故的成因是由于机场道面处于湿滑状态和污染状态[4]. 有学者专门展开研究，统计了400余起飞机冲出跑道事故，发现47.8%的情况是由于机场道面存在水膜，水膜使得道路过于湿滑，5.5%的情况会出现在泥浆或冰雪覆着下的污染道面上[5]. 根据此现象展开研究，结果显示当飞机在湿滑跑道上高速行驶时，着陆制动距离为干燥状态的1.4～2.0倍，制动能力会大幅衰减[6]. 当积水问题更严重，水膜厚度更大时，飞机轮胎与机场跑道的摩擦因数甚至会低至0.1及以下[7]，严重影响飞机着陆安全.

飞机着陆问题非常复杂，影响因素极多，涉及到高度耦合，是轮胎、道面和环境相互作用的结果. 随着数值模拟技术的发展，与道路工程相关的新理论新技术不断涌现[8]. 国外学者Ong等[9-10]、Fwa等[11]提出基于计算流体力学方法的轮胎滑水模型，模型包含轮胎、道面和水膜3个子模型，通过模型发现流固耦合现象存在于轮胎、水和道面三者之间. Ong等[12-14]对滑水模型进行改进，模拟条纹轮胎以及刻槽路面上轮胎的滑水行为，研究分析水膜状态、胎压、轴载等因素对临界时飞机滑水速度的影响，发现道面与轮胎之间的摩擦力与飞机滑水时的速度息息相关，随着飞机滑水速度的增大，道面与轮胎之间的摩擦力会随之降低. 国内学者黄晓明等[15-16]利用三维重构技术构建沥青路面的数值模型，通过胎面和胎体分步建模的方式获得复杂花纹的汽车轮胎模型，利用耦合欧拉拉格朗日(Coupled Eulerian Lagrangian,CEL)技术建立水膜模型. 杨成凤等[17]基于有限元仿真技术，模拟湿滑跑道条件下，飞机气道进水的临界条件. 蔡靖等[18]、朱兴一等[19]研究飞机的机轮组在湿滑道面情况下的应力分布特征，分析飞机机型、水膜厚度等因素对飞机临界滑水速度的影响. 还有部分学者利用统计学对飞机整机着陆时的抗滑失效风险进行评估，但就目前而言，以上这些研究未形成完整的体系，无法直观表现飞机着陆滑行时所受湿滑道面抗滑性能衰减的影响，难以用定量分析法研究飞机的抗滑失效风险.

综上，本文将以轮胎- 水膜- 道面有限元模型为基础，依托数值模拟对飞机滑水现象的机理进行进一步研究. 结合虚拟样机软件，采用动力学、多体系统运动学、计算机图形技术、三维空间拓扑关系及力学约束等手段，将湿滑状态下机场道面的抗滑性能与飞机着陆抗滑失效风险相结合，进行风险评估，并提供具体案例进行分析参考，为飞机在湿滑跑道上的安全起飞提供理论依据.

1 轮胎- 水膜- 道面有限元模型

空客A320是世界范围内使用最广泛的客机之一[20]，因此本文采用空客A320主轮作为研究对象. 随着数值模拟技术的进步，对复杂花纹轮胎进行有限元建模已经是较为成熟的方法[21-22]，利用有限元模型能够实现轮胎的稳态和瞬态动力学模拟. 而飞机轮胎是一种复合结构，包含橡胶层和帘线层，其中橡胶层的主要功能是吸收滑跑过程中的冲击力，为飞机提供制动力. 帘线层是轮胎的骨架结构，用于增强轮胎在着陆过程中的结构刚度. 在对轮胎进行有限元建模时，最先建立轮胎二维模型. 由于在数值模拟中主要与道面、水膜接触的是轮胎的胎面部分，因此，在建模过程中需要对胎面部分进行精细化建模，以提高模拟精度，而胎体部分的网格可适度简化以提高模型的计算效率. 再对轮胎轮廓图和帘线层图进行处理，形成完整网格模型，对模型进行组装，最后通过三维旋转生成三维胎体模型. 总体建模流程见图1.

图1 有限元建模流程Fig.1 Finite element modeling process

水膜厚度是决定机轮滑水性能的主要因素之一. 水膜厚度的分布相差较大，当厚度不同时，与机轮之间的接触力也会不同：当机轮与干燥道面接触时，接触力为机轮荷载；当机轮与湿滑道面接触时，接触力会随着水膜厚度的增加而减小，并且接触力减小的幅度会随着机轮滑跑速度的增加而逐渐增大. 因此在对水膜进行建模处理时，可以选择“水流模型”[23]，采用CEL算法，即欧拉- 拉格朗日法模拟机轮滑水状态，从而求解流固耦合问题. CEL算法对于固体和流体，采用不同的分析方法. 对于轮胎这类固体受力体，采用拉格朗日法进行分析；对于水膜这类流体，采用欧拉单元进行分析. 这种处理方式优点显著，可以很好地解决传统方法在处理流体大变形问题时存在的缺陷. 为了能覆盖机轮投影和建立足够的空气层高度，最终建立尺寸为100 cm×60 cm×5 cm(长×宽×高)的水膜模型.

跑道能为飞机着陆过程提供制动力，当跑道上覆盖的水膜较薄时，路表纹理和机轮花纹都能有效地降低动水压力. 因此，需要对道面进行建模，使得道面有真实的纹理和粗糙度，从而更好地研究道面特征对机轮滑水的影响. 在对道面进行建模处理时，先利用刚性平面进行模拟，再采用指数衰减模型进一步描述轮胎与道面之间的摩擦. 为了更好模拟真实道面的纹理感、粗糙度，利用三维轮廓测量仪对沥青道面进行形貌提取得到真实沥青道面上每个点的三维坐标. 采集的沥青路面为SMA- 13道面，因为这种道面在机场跑道中应用最广泛，能够提供较好的抗滑性能，能够在保证承载力的同时提供较为粗糙的路面纹理. 最后将采集到的数据输入到ABAQUS中再对道面进行模型化.

将水膜、轮胎和具有一定纹理及粗糙度的路面三者组合在一起，可以很好地模拟速度一定时飞机机轮的滑水现象. 轮组- 水膜- 道面仿真模型见图2.

图2 轮组- 水膜- 道面有限元局部精细仿真模型(以上仅为示例，实际交叉考虑多种水膜厚度工况)Fig.2 Tire group-water film-road surface finite element local fine simulation model (the above is only an example, and multiple water film thickness conditions are actually considered)

2 虚拟样机

2.1 虚拟样机建模

本文采用空客A320作为主要机型展开研究. 空客A320的主要参数见表1.

在建立模型之前，假设飞机为刚性机. 然后进行虚拟样机的几何建模，分析并计算各个重要构件的力学模型. 先建立刚性体的机身子系统，定义机身的重心位置和质量，将所导入的机身几何外形离散化，然后根据离散后的部件体积以及几何中心位置求解机身的几何重心. 由于飞机机身在滑跑过程中会受到空气动力学作用，因此，还要对其空气动力学特征进行标定. 起落架是飞机上重要的缓冲和消能组件，在多体动力学模型中起落架的缓冲性能主要通过内外筒之间的空气弹簧力、油液阻尼力、摩擦力和结构限制力4个参数来定义. CATIA是一种建模软件，可以为飞机的3D设计和模拟提供解决方案. 首先需要在CATIA中建立相应的起落架模型，然后将模型导入多体动力学软件并生成相应的起落架子系统. 对于机轮子系统，先通过试验数据的回归反映其在一般荷载作用下的力学响应，再在轮胎的属性文件中定义其力学参数. 对于制动子系统，整体构造相对简单，只需指定制动力矩的最大值，当仿真试验需要制动时，有2种控制方式：采用内部输入制动指令的方式进行制动控制，或者采用外部调节的方式控制.

表1 A320机型主要参数

最后将不同部件所组成的子系统组合成A320的飞机装配体. 图3为整机装配体的结构和建模流程.

图3 ADAMS/Aircraft整机建模流程Fig.3 ADAMS/Aircraft modeling process

2.2 飞机抗滑制动系统

飞机抗滑制动系统(anti-lock braking system，ABS)意义重大，可以调节飞机制动力度从而使轮胎能有效利用与道面接触所产生的摩擦力，将飞机的巨大动能转化为热能，保证飞机安全起飞和着陆.

飞机速度和机轮滑移率受到道面与轮胎之间附着系数的影响，附着系数又会影响结合力的大小. 通常，当滑移率由0增大为1时，附着系数会出现先增大后减小的情况，其峰值被称为最佳滑移率，区间范围为10%～20%. 因此，当结合力越大，即实际滑移率越接近最佳滑移率时，飞机的制动距离会减小.

本文中抗滑制动系统的控制目标是最佳滑移率，控制器选择的是应用广泛的二维模糊控制器，其结构如图4所示.

图4 二维模糊控制器结构Fig.4 Two-dimensional fuzzy controller structure

隶属度函数是模糊控制器的核心设计要素，这种函数能够保证模糊控制器拥有良好的灵敏度和鲁棒性. 本文所设计的ABS以滑移率为控制目标，根据滑移率曲线的特征，将目标滑移率设定为0.15，则滑移率误差(e)的范围是[-0.15 0.85]. 对e进行模糊子集处理，越靠近e=0，模糊子集的分布越为密集；越远离e=0，模糊子集的分布越为稀疏. 这种现象的出现是为了更好地提高系统灵敏度，当实际滑移率与最佳滑移率相差较大时，可以先进行粗调，使实际滑移率快速靠近最佳值，然后再对其进行微调，提高系统的精度[24]. 通过反复试算，确定[-10 10]是滑移率误差变化率(r)的区间范围，同样对其进行模糊子集处理.e和r的模糊子集与对应区间范围见表2.

表2 滑移率误差和滑移率误差变化率模糊子集与对应区间范围

模糊控制器需要依据输入的参量为飞机给出刹车信号，信号的变化区间为[0 1]. 将制动指令进行模糊子集处理，对应的区间范围见表3.

表3 制动指令信号的模糊子集与对应区间范围

2.3 飞机制动联合仿真模型

在飞机制动系统中，制动力矩一直处于高频变化状态，整个系统为非线性大位移形态，因此本文采用飞机制动联合仿真模型. 其中，飞机的系统状态主要由ADAMS/Aircraft调控，滑移率由状态变量传送到制动控制器中，得到当前值，再采用控制算法调节制动力矩将调节指令重新输入到ADAMS中，从而改变制动程度，重新计算状态变量，如此循环往复，直到结束.

如图5所示，将有限元和虚拟样机仿真相结合，做进一步全机仿真. 通过有限元软件进行模拟，得到附着系数- 滑移率的关系曲线. 因为有限元软件无法直接获得附着系数，因此本文提出一个概念，即等效附着系数，通过间接计算手段得到有水膜存在情况下的道面与轮胎之间的附着系数，然后再进行整机制动滑跑仿真，对有水膜存在的道面抗滑性能衰减进行定量评价，定量分析选用的指标为整机的制动性能. 从概念上来看，等效附着系数是一个比值，即道面与轮胎之间纵向衰减后的摩擦力与干燥时道面与轮胎之间法向压力之比. 从实际的效果来看，等效附着系数是将水膜作用采用衰减的摩擦因数进行等效，然后将此值赋予至轮胎特征文件中，在这种等效效果下，即使模型中无水膜存在，但与水膜作用的实际效果相当.

(1)

图5 基于ADAMS虚拟样机的全机着陆滑水仿真模型Fig.5 Simulation model of all-machine landing skiing based on ADAMS virtual prototype

式中：μ为等效附着系数；μ0为干燥道面的附着系数；N1为在潮湿状态下轮胎与道面之间的法向压力；N0为在干燥状态下轮胎与道面之间的法向压力.

《航空承运人湿跑道和污染跑道运行管理规定》(简称《管理规定》)是我国目前针对跑道湿滑状态下飞机着陆问题进行说明的规范，规定以3 mm水膜厚度作为界定湿跑道和积水跑道的标准. 因此作者选取3种不同状态的水膜(干燥、3 mm和7 mm)探究水膜厚度在飞机制动过程中的影响，分别计算不同速度(60、120、160、200、220 km/h)情况下的附着系数- 滑移率曲线. 通过实际计算发现，当速度高于217 km/h时，7 mm积水道面会发生滑水无法继续仿真，因此，采用速度等于200 km/h时的附着系数- 滑移率曲线进行模拟仿真，见图6. 由图6易知，干燥道面的附着系数最大，远超过潮湿道面. 整体上看，随着水膜厚度的增加，不同水膜厚度下整体的附着系数下降越快，当水膜厚度为0时，附着系数还可近似达到0.8，当厚度为7 mm时，附着系数甚至会降至0.2及以下.

图6 不同水膜厚度道面的附着系数(v=200 km/h)Fig.6 Friction coefficient of different water film thickness (v=200 km/h)

为了更好探究飞机制动情况下初始速度对其的影响，充分考虑飞机接地时速度的概率分布情况，分别计算道面处于干燥和3 mm水膜状态下，速度分别为62、66、70、74、78、82 m/s时的附着系数- 滑移率曲线，并根据结果绘制三维曲面，见图7、8.

图7 干燥道面的速度- 滑移率- 附着系数三维曲面Fig.7 Three-dimensional surface of velocity-slip rate-equivalent friction coefficient of drying runway

图8 积水道面(3 mm)的速度- 滑移率- 附着系数三维曲面Fig.8 Three-dimensional surface of velocity-slip rate-equivalent friction coefficient of wet runway (3 mm)

3 抗滑失效风险评估

3.1 道面抗滑失效风险的评估体系

跑道安全风险管理是对跑道风险进行识别、估测、评价，并在此基础上进行选择与优化的风险管理技术，从而以最小成本收获最大安全保障. 冲/偏出跑道这类跑道安全风险是本文关注的重点.

在风险评估中，风险等级的划分至关重要，目前存在专家经验法和基于风险矩阵的分级方法. 前者主要依赖于专家的主观经验，客观性相对欠缺，因此笔者以基于风险矩阵的分级方法为主要风险划分等级进行分析.

为了定义飞机抗滑失效风险等级，首先需要进行大量的整机仿真，仿真工况需涵盖飞机着陆时的所有工况，然后建立有关飞机制动距离的数据库，结合美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration，FAA)提供的风险矩阵定义飞机的着陆风险等级.

目前FAA针对飞机风险事故存在以损失程度判定风险等级(见表4)以及以风险概率判定风险等级(见表5)2种风险评价体系. 以损失程度进行判定的FAA风险矩阵需要对发生事故后造成的损失进行提前评估，然后对飞机着陆后的损失值进行量化，因此，对于飞机着陆风险评估显然以概率进行评估的方法更具合理性，见表5，根据发生事故的概率大小，风险被划分为A、B、C、D、E五个等级[25].

表4 FAA风险矩阵[25]

① L：风险等级为轻微；② M：风险等级为中等；③ H：风险等级为严重.

表5 FAA概率等级划分[25]

3.2 飞机着陆冲出跑道的风险评估

《管理规定》基于长期观察得出经验性结论，认为通常情况下，飞机着陆时的基准着陆距离为914.4 m. 当飞机在干燥跑道上着陆时，着陆速度每增加1.852 km/h，相应的着陆距离增加6.1～9.1 m；而当飞机在湿跑道上着陆时，着陆速度每增加1.852 km/h，相应的着陆距离增加12.2～15.2 m. 因此航空公司应该提供相应程序以对飞机着陆安全性能进行评估，当计算结果不超过跑道实际可用着陆长度时，为实际着陆距离增加一定安全余量(约为15%)，从而提高飞机着陆的安全性.

以审定中的干燥平坦硬质道面的着陆距离为基础，通过计算分析，可以获得湿滑跑道和污染跑道的着陆距离. 基于此特性，湿滑跑道和污染跑道很难完全表现其着陆性能，需要依托飞机构型、跑道特性等条件计算实际着陆距离，确保飞机安全着陆.

飞机着陆过程可以概括为以下几个步骤：首先在飞机飞行的进近阶段开始降低高度，在跑道入口处应降低至距地面约15 m高；然后从15 m的安全高度开始下降，直到主轮接地，接地时的速度称为接地速度Vt，这段距离称为空间段距离，即Sa；然后经历过渡阶段，从主轮接地转变为前轮接地，此段距离是过渡段距离，即Sd；最后启动制动设备使飞机在滑跑的过程中减速，直至停止，这个距离为制动距离，即Sb.

基于已有的条件(机型、道面情况、跑道信息等)，飞机着陆冲出跑道风险的计算方法可概括为：

1)明确Sa和Vt的概率分布.

2)通过计算，得出Sd和Sb的概率分布.

3)再计算总着陆距离S的概率分布，其中S为Sa、Sd和Sb三者之和.

4)基于上述计算，根据FAA的标准，确定飞机冲出跑道的风险等级.

4 飞机冲出跑道的具体算例

本文以杭州萧山国际机场的2条跑道为例(长度分别为3 600、3 400 m)，分析不同水膜状态下飞机冲出跑道的风险等级. 假设飞机制动阶段在跑道上始终处于跑道的中线处，且整个过程中不会受到横风影响，引擎处于关闭状态. 若道面存在水膜则假设跑道上的水膜厚度分布匀称，短时间内不会发生明显变化. 在飞机速度超过217 km/h、道面水膜厚度为7 mm的情况下，飞机易发生滑水，无法准确计算制动距离，因此7 mm积水道面不在本算例的考虑范围之内，此处仅谈论2种道面情况，即干燥和水膜为3 mm的道面状况.

根据第3节的计算方法步骤，首先明确飞机空中段和接地速度的概率分布.由前人的研究成果易知，Sa服从正态分布，其均值为300 m，标准差为25 m；Vt服从正态分布，均值为74 m/s，标准差为7 m/s[26].通过分析计算可知Vt和制动速度Vb存在一定数理关系，结果见图9，其均值为72 m/s，标准差为7 m/s.根据此模型，将Vb均值作为中心点，在梯度为4 m/s的情况下向Vb均值的两侧取对称点进行制动距离的计算.可以计算出P(Vb≤60)=4.32%，P(Vb≥84)=4.32%，即当Vb<60 m/s或者Vb>84 m/s时，其概率均小于4.32%，属于小概率范畴，因此本文不考虑这类小概率事件，仅讨论制动速度在62～82 m/s的情况.

S的计算公式为

S=Sa+Sd+Sb

(2)

飞机在着陆的过渡阶段飞行时间相对较短，仅为2 s，同时这2 s内进行匀变速运动，最终由Vt降低为Vb，降低了2 m/s，因此过渡段距离计算公式为

图9 制动速度Vb的概率分布Fig.9 Probability distribution of braking speed Vb

(3)

当td=2 s时，过渡段距离的计算公式为

Sd=Vt+Vb=2Vb+2

(4)

采用式(2)～(4)来计算2种不同道面状态下的过渡段距离，再利用联合仿真模型和第2节中速度- 滑移率- 附着系数曲面数据计算制动距离，计算结果见表6.

由表6易知，当道面状态相同时，速度越快，制动距离越大；在速度相同时，水膜的存在又会使得制动距离增加.

为更好研究总着陆距离的分布特征，将Sd加上Sb，绘制如图10所示线性关系图，通过线性回归，发现Sd+Sb服从正态分布.因为Vb服从正态分布，均值为72 m/s，标准差为7 m/s，且Sd+Sb能够通过Vb的线性函数来表示，因此由计算可知：干燥道面上，Sd+Sb服从正态分布，均值为962.7 m/s，标准差为233.4 m/s；水膜厚度为3 mm的道面上的Sd+Sb服从正态分布，均值为1 387.3 m/s，标准差为357.7 m/s.

因为Sa服从正态分布，其均值为300 m，标准差为25 m，由计算又知Sd+Sb也服从于正态分布，且Sa与(Sd+Sb)服从的正态分布彼此独立，因此总着陆距离，即S=Sa+Sd+Sb也一定服从正态分布.计算2种道面状态下的总着陆距离概率分布，发现道面处于干燥状态时的S服从正态分布，均值为1 262.68 m/s，标准差为234.72 m/s；道面存在3 mm水膜时的S服从正态分布，均值为1 687.3 m/s，标准差为358.57 m/s.

图11为干燥道面和3 mm水膜道面的总着陆距离概率分布，Vb<60 m/s，或Vb>84 m/s为小概率事件，不在讨论范围之内，故取值范围限定在Vb为62～82 m/s的情况下，为图中的填色区域. 相应的S累计概率分布见图12.

图11 总着陆距离S的概率分布Fig.11 Probability distribution of total landing distance S

在计算出S的概率分布后，为了更好验证整体结果的合理性，参考对比分析飞行安全委员会的相关报告研究[27]，其研究结果见图13，该报告将道面分为干燥和潮湿2种情况，在其自动制动状态下的实际着陆距离和本文的计算结果(见图11)相接近，可以很好地证明本文计算的合理性.

对干燥状态和水膜厚度为3 mm状态下的道面的S做进一步分析，结果如表7所示. 当道面的状态发生转变，由干燥转变为水膜厚度为3 mm时，S的均值、标准差和区间宽度都会有所增大. 当道面的水膜厚度为3 mm时，其均值为干燥状态下道面均值的133.6%；其区间宽度则为干燥状态下道面区间宽度的153.3%. 这个结果与图11有很好的呼应，图11中填色区域的整体右移和坐标轴上填色区域跨度的拉大分别是S均值增大与区间宽度的增加的印证. 这2种不同道面状态S的标准差也有很大区别，水膜的存在会使标准差增大，在图11上的印证为概率密度函数曲线从道面干燥状态时函数整体的陡峭，在坐标轴上的分布范围较窄转变为道面存在3 mm水膜时整体的平缓以及分布范围的扩宽.

图12 总着陆距离S的累计概率分布Fig.12 Cumulative Probability Distribution of Total Landing Distance S

图13 制动及道面状况对着陆距离的影响[27]Fig.13 Influence of brake and pavement condition on landing distance[27]

表7 总着陆距离S分布的统计量

因此当道面由干燥状态转变为道面存在3 mm水膜时，S的均值会快速增大，使得总着陆距离急剧逼近安全阈值，一定情况下甚至会出现冲出跑道的安全事故. 对此，需要对此进行安全风险评估. 本文以2条不同长度的跑道为例，长度分别为3 600、3 400 m. 计算时，首先假设跑道的长度为L，总着陆距离为x，跑道存在15%的安全余量，冲出跑道的概率P计算公式为

(5)

当L等于3 600 m和3 400 m时，分别代入式(5)展开计算，计算的结果如表8所示.

表8 冲出跑道风险

从表8的计算结果可知，以FAA标准为参考，当道面处于干燥状态时，飞机着陆冲出跑道的风险为E，说明风险极低；而当道面积水为3 mm时，飞机冲出跑道的风险为B，风险等级显著增大，说明此情况下极易发生安全事故，需要做好防范工作. 值得注意的是，在实际飞行中飞机存在反推系统，反推作用会产生能量消耗，约占减速过程总能量的20%. 而本文在计算飞机制动距离时，未曾考虑飞机反推作用，因此本算例的计算结果总体而言是偏安全的.

5 结论

1) 基于轮胎- 水膜- 道面有限元模型和虚拟样机软件，建立了A320飞机的整机模型. 再以最佳滑移率为控制目标设计ABS控制系统，将这些进行结合，形成联合仿真系统，对飞机在不同跑道上的滑行状况进行仿真分析.

2) 提出等效附着系数的概念，将水膜作用采用衰减的摩擦因数进行等效，用间接计算手段得到积水情况下的道面附着系数，并建立关于轮胎- 水膜- 道面的流固耦合有限元模型，计算分析不同道面状态下的附着系数- 速度- 滑移率三维曲面.

3) 明确道面抗滑失效的风险评估(以FAA标准为参考)，提出飞机着陆冲出跑道风险的计算方法，进行具体算例计算，评估飞机冲出跑道的风险等级. 以空客A320机型和杭州萧山国际机场的2种不同长度的(3 400、3 600 m)跑道为例，通过计算发现(不考虑飞机的反推作用)：当道面处于干燥状态的情况下，飞机着陆冲出跑道的风险为E，说明风险极低；而当道面水膜厚度为3 mm时，飞机冲出跑道的风险为B，极易发生安全事故，需要做好防范工作.