基于CAIV的商用飞机经济性能自动分析模型

高飞

(中国商用飞机有限责任公司，上海 200126)

1 引言

航空工业从研发到生产、运营需要花费大量的资金，特别是商用飞机，从市场的角度来看，商用飞机价格昂贵，使用成本高，其经济性是影响航空市场的关键因素之一[1-3]，因此研究商用飞机的经济性对提升商用飞机的经济效益和提高其市场竞争力十分重要。

国内对商用飞机经济性能主要从上世纪80 年代开始，主要利用计算模型结合国内航空的实际情况进行研究与优化，现阶段主要是结合一些算法从各个方法计算商用飞机的经济性[4]。文献[5]提出基于组合预测模型的飞机刹车系统性能趋势预测分析，通过BP神经网络预测飞机刹车片磨损量，通过粒子群优化灰色模型，输出预测序列，通过加权得出累积磨损量。该方法预测效果较为准确，但效率较差。文献[6]提出水热式停机坪路面系统寿命周期综合效益成本分析，采用随机经济分析方法，以货币形式确定和量化与使用HHP除雪和除冰相关的收益和费用，并使用敏感性分析方法确定显著影响HHP整体经济可行性的特定变量。这种分析模型对飞机运行停机坪路面系统寿命周期的评估较为准确，但其缺少对商用飞机经济性在寿命周期内的变化，无法衡量特定航线的实际成本。

从上述内容可知，传统的飞机经济性自动分析模型已经不能很好地适应现阶段的经济变化和航空市场变化，数据空间相关性和指标敏感性比较差，整体应用能力不足。结合目前的研究情况，提出基于CAIV的商用飞机经济性能自动分析模型，CAIV方法强调了商用飞机在整个生命周期内可能出现的各层次和各方面问题，有助于解决传统分析模型中存在的问题。

2 商用飞机经济性能自动分析模型设计

2.1 优化商用飞机费用-效能的权衡

航空企业以获取最大经济效益为目标，对商用飞机活动中的费用支出进行控制[7]。费用能够反映商用飞机消耗的经济指标，效能能够反映飞机用途的技术指标。在商用飞机经济性能自动分析模型中，要进行费用-效能权衡分析，对费用和效能进行权衡，将分析结果提供给后续的收益-成本经济性分析。

商用飞机在生产部署阶段都有固定的性能指标度量值，同时也要求商用飞机在一定费用支出前提下达到一定的效能度量值[8]。因此，基于CAVI方法，建立费用与效能之间的联系，达到优化商用飞机的费用-效能权衡的目的。

将性能设计指标参数作为固定的性能指标度量值，每个度量值的改变都会影响费用支出的变化，因此运用固定的性能指标度量值对每个费用单元进行描述，求得商用飞机的效能度量值。

假设商用飞机机体F由n个子模块组成，记为F={A1，A2，…，An}，其中Ai(i=1，2，…，n)表示第i个子模块，默认每个Ai包含ei个性能度量值，所以整个飞机机体的性能指标有e=ei，机体的效能为W，其生命周期费用值为R。

在商用飞机研发过程中，权衡整个机体的经济可承受能力和实际需求，按照机体子模块估算商用飞机机体费用，商用飞机机体费用表示为：

公式中，Ri表示第i个子模块费用，则关于Ri的性能指标的函数为：

公式3 表明了飞机机体费用是多个性能指标共同作用的结果，因此将s1，s2，…，se作为决策变量参与权衡。

对于飞机机体的效能，假设机体有m个效能度量值，记为U1，U2，…，Um每个效能度量值都是关于性能指标的函数，即Ui=fi(si1，si2，…，siv)。此时，机体的总体效能为U=J*（U1，U2，…，Um），飞机机体的效能函数为：

公式中，U和Ui是关于性能指标度量值的两个不同的函数。在商用飞机机体的部署阶段，其实际效能与预期会存在一定的偏差，因此需要对费用分析进行细化，根据细化分析结果确定商用飞机费用-效能的权衡优化方案。

根据上述不同阶段的费用-效能分析，总结出费用-效能优化流程，如图1所示。

图1 费用-效能的权衡优化流程

经过对商用飞机费用-效能的权衡优化后，得到各个性能指标取值范围的上限和下限、效能的需求值和下限值以及机体生命周期费用所能承受的最大值。在此基础上，从成本-收益的角度分析商用飞机经济性能。

2.2 商用飞机收益-成本经济性分析

商用飞机经济性能自动分析模型重点在目标的价值，按照价值的不同标准对利润的影响，将商用飞机价值水平分为三个区域，分别是较差的价值、盈利的价值和有竞争力的价值，如图2所示。

图2 价值水平对商用飞机经济性的影响

在较差的价值区域，组织的利润通常是负数，成本大于收益，在此阶段商用飞机没有任何竞争优势；在商用飞机价值水平达到市场平均水平附近时，商用飞机的经济性满足市场的需求，此时价值收益大于成本并开始盈利，但是仍然存在一些风险，需要进一步改善；随着价值水平的提高，价值收益显著大于成本，市场份额稳定增长，用户忠诚度较高且流失率较低，利润率因较大的市场份额而具有优势，其优越的经济性能能够保证商用飞机具有经济优势。

从上述分析内容可知，商用飞机经济性能自动分析模型需要考虑收益与成本的问题。对于商用飞机价值收益，主要通过价值贡献度或价值收益与营收费用的相对变化，以反映商用飞机价值收益所产生的经济性能。公式如下：

公式中，G0表示贡献度相对变化率，S0表示收益相对变化率，g2表示本期贡献度，g1表示上期贡献度，b2表示本期营收费用，b1表示上期营收费用，x2表示本期价值收益，x1表示上期价值收益。同理可计算商用飞机价值成本相关的经济性能。公式如下：

公式中，Ds表示营收价值成本率，∑d表示成本总额，b表示营收费用，D0表示价值成本率，ds表示总成本。对于商用飞机整体经济性能而言，使用价值成本-收益权衡其经济性，即

公式中，Z表示商用飞机价值成本-收益比，当该值大于1时，认为商用飞机的价值是不经济的，当该值小于等于1时，认为商用飞机的价值是经济的。至此，基于CAIV的商用飞机经济性能自动分析模型设计完成。

3 商用飞机经济性能自动分析模型实验研究

3.1 实验准备

在商用飞机经济性能自动分析模型实验研究中，结合传统的经济性能分析模型，设计对比实验，考虑变量的相关性和数据的可得性，以数据相关性和指标敏感性为衡量标准进行对比实验，分析不同经济性能分析模型的实际应用水平。

采用实证分析的方法对不同的经济性能分析模型进行研究，主要选择的指标是资本投入指标、对外开放指标、产业结构指标、人力资本指标和劳动力指标等。不同的模型对指标的侧重点不同，为了更明确地解释各指标对研究商用飞机经济发展的影响，保证实验的公正性，选取商用飞机的直接费用作为被解释变量进行数据空间相关性实验和指标敏感性实验。

公式中y表示商用飞机产出经济指标，x1表示资本投入指标，x2表示人力资本指标，x3表示产业结构指标，x4表示对外开放指标，x5表示劳动力指标，ε表示加权系数。采用相同的商用机型数据和运营数据，如表1和表2所示，对不同商用飞机经济性能自动分析模型。

表1 实验所用商用飞机机型数据

表2 商用飞机运营数据设置

考虑实验需求，直接使用资本成本，具体的成本规定如表3所示。

表3 资本成本计算规则

基于以上数据使用不同的经济性能分析模型进行数据相关性实验和指标敏感性实验。

3.2 数据空间相关性实验及分析

实验中使用的模型分别是设计的基于CAIV 的经济性能分析模型、基于遗传算法的经济性能分析方法和基于函数逼近方法的经济性能分析方法。使用统计软件统计回归分析中各检验值的空间相关性，具体结果如表4所示。

表4 数据空间相关性实验结果

模型中数据空间相关性与商用飞机经济对外开放性息息相关，对外开放可以给商用飞机带来大量资本投入、管理经验和技术的提升。观察图中结果可知，在相同的实验条件下，设计的基于CAIV的经济性能分析方法在不同的指标下都处于较高水平，数据空间相关性更强，在该模型中能够更好地结合对外开放情况进行经济性能分析。

3.3 指标敏感性实验及分析

在指标敏感性实验中，以最小商用飞机直接成本为目标，使用第三方工具计算不同模型内的指标敏感性，结果如图3所示。

图3 不同经济性能分析方法的指标敏感性实验结果

图3显示的商用飞机直接成本仅为实验所用常数，影响参数是与商用飞机直接成本相关的指标，如燃油价格、座位数等。对比观察图中结果可以看出，在商用飞机直接成本和各项影响参数互相影响下，传统的基于遗传算法和基于函数逼近方法的经济性能分析方法参数敏感度呈现出现下降的趋势，成本越高，敏感度越低；设计的基于CAIV的经济性能分析方法中敏感度始终保持比较高的水平。再结合数据空间相关性可知，设计的基于CAIV的商用飞机经济性能自动分析模型数据空间相关性高、指标敏感性强，该模型的应用性更强，该模型优于传统的经济性能自动分析模型。

4 结束语

本文围绕着商用飞机经济性能的分析，设计基于CAIV的商用飞机经济性能自动分析模型，利用CAIV方法计算目标全生命周期费用，完成模型的设计。针对传统分析模型中存在的问题，设计对比实验，实验结果显示设计的分析模型数据空间相关性在0．9 以上，并且指标敏感性也比较高，证明了该模型的可靠性与可行性。商用飞机经济性能分析中需要考虑很多因素，在上述研究中还有很多地方需要改进和完善，如计算精度的提高或经济性数据的处理等，相信以后的研究中，商用飞机经济性自动分析模型将会更加完善。