民机驾驶舱最小机组工作量评估方法研究

摘要

民用客机驾驶舱是机组活动的主要场所，机组的工作通常是短时间内对驾驶舱的大量仪表进行监控，并根据仪表指示做出快速、正确的反应与决策。飞行过程中，如果机组工作量与成员数量不匹配，可能会造成飞行员注意力不集中、懈怠任务的情况，严重时还可能造成机毁人亡的航空事故。因此，对于任一机型对其所需的机组工作量进行评估，进而确定最小机组乘员数量，显得格外重要。本文通过设计相应的模拟飞行实验并结合数学建模的方法，对机组工作量的评估方法进行深入研究，以支持机组工作量评估工作。
　　基于飞行程序，将实验平台、被试者、实验程序、实验数据的收集与处理相结合，设计了模拟飞行实验。实验以采集被试者工作量水平及可衡量其水平的生理指标值为目的。实验中，通过对飞机设定不同故障模式及天气状况的方法划分了工作量水平，同时诱发了被试者生理指标的变化,并验证了二者的相关性。
　　针对机组工作量受影响因素多、评估流程繁琐的特点，结合具有“无限逼近任意非线性函数”且“具有较好容错能力”的BP神经网络，提出了以生理指标为输入、NASA-TLX主观评价值为输出的机组工作量评估模型；针对BP神经网络易陷入局部最优的缺点，提出了基于GABP的机组工作量的评估模型。
　　利用MATLAB语言实现了BP/GABP评估模型；结合模拟飞行实验所得数据，对两个评估模型进行训练并对机组工作量进行了预测；通过对比工作量预测值与期望值，证明了利用建模方法解决机组工作量评估问题的可行性；通过对比BP评估模型与GABP评估模型的泛化能力，证明了GA在优化机组工作量评估模型过程中的有效性。

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图表清单

缩略词

第一章 绪论

1.1目的和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作

1.4 全文组织结构

第二章 基于飞行程序的模拟飞行实验

2.1 飞行程序的研究

2.2 模拟飞行实验

2.3 本章小结

第三章 机组工作量评估模型的建立

3.1 机组工作量特点研究

3.2 人工神经网络特点研究

3.3 基于BP神经网络的机组工作量评估模型

3.4 优化方法的分析

3.5 基于GA优化的机组工作量评估模型

3.6本章小结

第四章 机组工作量评估模型的验证

4.1 MATLAB 实现评估模型

4. 2 评估模型的应用实例

4.3本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

在学期间发表的论文

附录一

附录二