【摘要】：航空人為因素是提高飛行安全的重要研究內容。飛行員工作負荷研究是航空人為因素重要研究方向之一,可以幫助改善駕駛艙人機界面設計,從而提高飛行品質、降低人為事故比例。本課題從中國民航規(guī)章最小飛行機組的機組職能出發(fā),構建了在不同機組職能分布情況下飛行員工作負荷評價方法,從而能夠為提高飛行安全提供理論依據和技術指導。本文分別選取了正常情況和緊急情況下典型飛行任務,被試均為經驗豐富的飛行機組,建立了典型飛行科目的實驗數(shù)據集和特征提取集。本文提出了基于EEMD小波奇異熵的能量特征和基于統(tǒng)計學的一般特征提取方法,本方法適用于真實情況下飛行員多生理參數(shù)和飛行數(shù)據處理,并以飛行績效工程算例驗證了特征提取算法的有效性和優(yōu)越性。進而,本文建立了基于PSO優(yōu)化的Wavelet-SVM機組職能分類模型,通過與真實情況下機組職能分布結果對比,表明了所提出機組職能分類模型的可行性。同時,實驗結果也給出了正常情況和緊急情況下機組職能分類的最優(yōu)特征組合方案。最后,在不同機組職能分布情況下,本文對努力程度工作負荷和時間壓力工作負荷進行相關性分析,從而建立了飛行員工作負荷評價方法,實現(xiàn)了海量航空數(shù)據驅動下的飛行機組職能識別和監(jiān)督。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V328.1
【圖文】：

圖 1-1 研究背景Fig.1-1 Research Background綜上所述，對于飛行員工作負荷的評估過程中，需要基于飛行員行為對飛行員工作負荷進行評估。雖然，中國民航局 CCAR25.1523 提出飛行員工作量因素，它明確規(guī)定在駕駛艙人為因素審定過程需要對飛行機組的工作負荷進行評估[11]，同時，給出了基于飛最小飛行機組工作量因素的六種機組職能。但是，目前國內外對工作負荷定義并沒有一個可以被廣泛接受的、明確的工作負荷定義，這是因為工作負荷本質上是多維度和多方面的，考慮影響飛行員工作負荷的因素包括飛行員的疲勞、壓力、認知負荷等因素，這些因素會使飛行員在執(zhí)行不同任務時造成飛行員工作負荷水平的變化[12]。因此，在本課題研究中，基于中國民航局CCAR25.1523 規(guī)定的最小飛行機組工作量因素和影響飛行員工作負荷因素，對飛行員工作負荷提出了以下兩方面的內容，即：時間壓力[13]：基于 NASA 時間線分析方法，時間壓力工作負荷主要是指在預期飛行任務執(zhí)行條件下，飛行員能否有足夠的時間完成預期任務，時間壓力工作

上海交通大學碩士學位論文型。第四章，首先，通過對實驗數(shù)據進行預處理，采用本文介紹的特征提取方法，提取相應的特征，作為模型的特征集。進而，在正常情況和緊急情況下，給出不同特征組合下，選擇最優(yōu)的特征組合作為模型的數(shù)據集。進而，與人工手動標注機組職能分布進行對比，從而驗證基于時間序列分布的機組職能劃分的分類模型準確性。最后，分別分析單一職能和多職能情況下工作負荷評價情況，時間壓力和努力程度的相關性分析，從而提出單一職能和多職能情況下飛行員工作負荷評價情況。第五章，為全文做出了總結，提到了本研究中存在的不足并為未來的方向做出了展望。本文的研究路線如圖 1-2 所示。

【參考文獻】

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本文編號：2725652