發(fā)布時(shí)間：2024-03-13 19:44

　　隨管制人才需求增大,傳統(tǒng)的管制培訓(xùn)模式已不再適應(yīng)局方要求,衍生出分析不足、培訓(xùn)負(fù)荷過(guò)大等諸多問(wèn)題。為了改善模擬機(jī)成績(jī)單一性的反饋,協(xié)助教員學(xué)員進(jìn)行訓(xùn)練評(píng)估和能力評(píng)價(jià),本文從指標(biāo)、能力、數(shù)據(jù)三方面出發(fā),進(jìn)行了雷達(dá)模擬機(jī)訓(xùn)練質(zhì)量評(píng)估研究,優(yōu)化了指標(biāo)權(quán)值分配,豐富了訓(xùn)練的數(shù)據(jù)形式,減輕了人力教學(xué)負(fù)擔(dān),實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化評(píng)估。本文總結(jié)出符合一線管制崗位運(yùn)行和空管辦文件要求的基礎(chǔ)指標(biāo)內(nèi)容,然后采用熵權(quán)融合算法,動(dòng)態(tài)調(diào)整指標(biāo)體系權(quán)重,使分?jǐn)?shù)跟隨訓(xùn)練進(jìn)度推進(jìn)。接著分析數(shù)值類指標(biāo)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性,研究學(xué)員能力的表達(dá)方法,顯示學(xué)員能力強(qiáng)弱。最后對(duì)模擬機(jī)航跡數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,實(shí)現(xiàn)了間隔效率類指標(biāo)的自動(dòng)化評(píng)估。三方面研究都是基于不同算法模型。指標(biāo)研究使用熵權(quán)融合加權(quán)算法和TOPSIS算法,對(duì)熵權(quán)算法進(jìn)行了改進(jìn),確定了加權(quán)融合算法的合理性。配合TOPSIS方法,有效地對(duì)學(xué)員組指標(biāo)完成度進(jìn)行了分析。能力分析基于因子分析法和置信區(qū)間,因子分析法解決了素質(zhì)能力主觀難以量化的問(wèn)題,同時(shí)采用置信區(qū)間對(duì)學(xué)員能力強(qiáng)弱進(jìn)行篩選。模擬機(jī)數(shù)據(jù)分析基于常用3D航跡算法,對(duì)模擬機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次推演,獲得告警、沖突、間隔等相關(guān)信息,協(xié)助教員進(jìn)行訓(xùn)練...

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1基礎(chǔ)技能類素質(zhì)與分析指標(biāo)關(guān)系腦圖

空中交通管制雷達(dá)模擬機(jī)訓(xùn)練質(zhì)量評(píng)估研究

圖2.2調(diào)控手段類技能素質(zhì)與分析指標(biāo)關(guān)系腦圖

空中交通管制雷達(dá)模擬機(jī)訓(xùn)練質(zhì)量評(píng)估研究圖2.1基礎(chǔ)技能類素質(zhì)與分析指標(biāo)關(guān)系腦圖

圖2.3航空器沖突告警空中間隔情況示意圖

圖2.2調(diào)控手段類技能素質(zhì)與分析指標(biāo)關(guān)系腦圖礎(chǔ)大綱評(píng)分指標(biāo)部分過(guò)于籠統(tǒng)化，在實(shí)施評(píng)分時(shí)并不容易定量，并且還存在部分上級(jí)指標(biāo)分劃不明。這樣對(duì)后續(xù)的質(zhì)量評(píng)估分析和數(shù)據(jù)挖掘都有很大影響。因而從左往右的指標(biāo)轉(zhuǎn)化是很有必要的。在轉(zhuǎn)化過(guò)程中，我們還要注意三級(jí)指標(biāo)的數(shù)據(jù)可表達(dá)性。指標(biāo)若過(guò)于....

圖2.5訓(xùn)練反饋類技能素質(zhì)與分析指標(biāo)關(guān)系腦圖

中國(guó)民用航空飛行學(xué)院碩士學(xué)位論文15直間隔的保持，則認(rèn)為管制員具有沖突意識(shí)。其二是交通狀態(tài)意識(shí)，從航空器進(jìn)近路徑圖2.4來(lái)舉例分析：圖2.4航空器36跑道進(jìn)近路徑模擬圖航空器在使用同一條跑道進(jìn)場(chǎng)時(shí)，由于五邊進(jìn)近儀表程序一致，則靠近五邊時(shí)交接點(diǎn)位置相同。此時(shí)可通過(guò)A航徑直接到達(dá)，也....

本文編號(hào)：3927481