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人为差错

人为差错的相关文献在1982年到2022年内共计483篇,主要集中在航空、安全科学、自动化技术、计算机技术 等领域,其中期刊论文436篇、会议论文43篇、专利文献1530篇;相关期刊244种,包括军民两用技术与产品、科学与财富、科技风等; 相关会议32种,包括第三十一届全国直升机年会、中国航空学会第十八届安全救生学术交流会、2014年航空安全与装备维修技术学术研讨会等;人为差错的相关文献由745位作者贡献,包括董鹏、孙志强、吴仲礼等。

人为差错—发文量

期刊论文>

论文:436 占比:21.70%

会议论文>

论文:43 占比:2.14%

专利文献>

论文:1530 占比:76.16%

总计:2009篇

人为差错—发文趋势图

人为差错

-研究学者

  • 董鹏
  • 孙志强
  • 吴仲礼
  • 谢红卫
  • 夏尚光
  • 孙有朝
  • 史秀建
  • 戴光亚
  • 严莉
  • 刘凤强
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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排序:

年份

    • 姚子翔
    • 摘要: 人为差错是航空事故最主要的致因因素,本文阐述了HFACS模型的基本结构和原理,并利用该模型对一起典型航空事故案例进行分析,得出了飞行员操作不当是导致本次事故的根源,提出了完善安全责任机制、加强飞行员教育培训和严格执行规章等对策建议,以期有一定的借鉴作用。
    • 龚玺; 朱友志; 王明华
    • 摘要: 据统计,在已发生的空中交通事故中,70%以上的致因都是人为因素。为了有效分析事故本质,吸取经验以防止类似事故再次发生,提出一种基于人为因素分析分类系统的分析方法,即HFACS方法。此方法从表层的不安全行为进行分析,直到深层次的组织影响层,从显性因素到隐性因素,解释事故发生的本质原因。本文基于HFACS模型对一起日本空中危险接近案例进行系统分析,建立四层逻辑体系,找到了本案例中航空事故诱因中的人为因素,并根据相关分析提供保证飞行安全的意见建议,案例分析表明HFACS方法适用于分析各类航空事故来找寻事故底层的诱因。
    • 王硕
    • 摘要: 文章通过质量问题案例分析提出了对生产制造过程中人为因素控制的问题,借助SHEL模型从多方面对生产制造过程中容易引发人为差错的人为因素进行了分析,从工艺策划、制造过程和监督检查等环节提出了开展防差错设计、提升工装设备自动化水平、合理分配工作任务、建立强制休息机制、推进标准化作业、改善现场作业环境等人为因素控制措施,能够有效降低人为因素的影响,避免人为差错造成的质量问题。
    • 张艳; 邓阳; 闫鑫; 李诗宇; 陈洪根
    • 摘要: 由于航空维修具有高复杂性、高标准和高技术要求等基本特征,航空维修人为差错事故的发生往往是多因素并发形成的系统联动作用的结果,事故的有效控制需要从整体视角考察事件发生的可能成因组合及相互关系。基于Reason模型,从行为层、管理层、组织层、设计层四个层次确定了航空维修人为差错事故的前因条件,利用csQCA方法分析识别出航空维修人为差错事故的9种组态路径,并从严重事故和一般事故两个层面对航空维修人为差错事故路径的作用机理进行了分析。研究结果表明,组织层因素是航空维修人为差错严重事故发生的关键因素。研究为航空维修差错事故调查研究提供了新的思路和研究方法。
    • 麻鹰; 王瑞
    • 摘要: 随着民航运输业的迅猛发展,航空运输量和排班量大幅度增加。航空器在可靠性和安全性等诸多方面都有了大幅度提升。由机械故障导致的安全事故比例从80%下降到了20%,而维修过程中的人为差错占比却直线上升,成为影响民航安全、飞行安全及运行成本的重要因素。因此,民航业对于人为差错备受关注。为了降低民航维修中人为差错的发生几率,提高维修生产和适航质量,该文提出了4个层面、18个影响民航维修人为差错的因子。以东航虹桥基地为例,采用了问卷调查收集数据;通过灰狼算法(grey wolf optimization,GWO)结合粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)以及增加三种改进策略,提出一种惯性自适应混合灰狼算法(inertial adaptive hybrid grey wolf optimization,IAHGWO);并构建了惯性自适应混合灰狼算法训练径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)评价模型;结果表明该评价模型具有良好的实用性及准确性,弥补了现阶段民航企业适航质量监管体系对维修人员个体的人为差错管控中针对性、实时性、预见性上的不足。
    • 胡秀英; 姜金花
    • 摘要: 身份识别是维护患者安全并降低医疗错误最首要的步骤,正确的身份识别流程能有效防范人为差错,维护患者安全[1].身份识别工具的合理使用与管理是患者身份识别的重要组成部分,正确合理地使用可有效减少医疗不良事件的发生[2].从2003年,美国联合委员会将患者身份识别的准确性列为国家患者安全的首要目标[3].
    • 李强; 郭田
    • 摘要: 人为差错对装备的安全性、可靠性、维修效率均有负面影响,避免或减少人为差错越来越受到航空业的高度重视。在解决实际航空类维修工程问题时,为了提高航空器的安全性能,人为因素已成为必须考虑的因素。了解航空维修中人为差错的影响和原因是减少人为差错,进而提高维修效益的首要课题。首先分析了导致航空维修中人为差错的一些关键因素,然后对如何减少人为差错提出了切实可行的对策措施。
    • 李萌; 李娟莉; 王时英
    • 摘要: 为减少用户使用产品时出现人为差错的概率,提高产品的使用效率,建立了面向人为差错的多通道约束匹配模型.分别从认知层面与执行层面对造成人为差错的因素进行探讨,应用基于假设的真值维护系统理论得到3种差错类型,分别为认知错误、认知失效和操作失误.从视觉、听觉和触觉3个通道为产品加载设计约束,构造问题求解器,建立差错类型环境与通道类型集合的映射关系,从而得到多通道约束匹配模型,实现非单调推理.以某品牌车载导航仪为例,提取人为差错因子,基于多通道约束匹配模型架构建立导航任务过程中的面向人为差错的多通道约束子模型,并通过该子模型找到导航出错的有效约束,从而减少车载导航仪在使用过程中产生的人为差错,提升车载导航仪使用绩效.建立面向人为差错的多通道约束匹配模型,为减少用户使用产品出现人为差错提供了基础研究架构.
    • 郭云东; 孙有朝
    • 摘要: 飞机驾驶人为差错是导致飞行不安全事件/事故的重要因素之一,为有效预测飞机驾驶人因可靠性,减少人为差错,确保飞行安全,提出一种基于FBCREAM(fuzzy Bayesian cognitive reliability and error analysis method)的飞机驾驶人因可靠性评估模型.考虑飞机驾驶的情境环境及人因特征,调整原始CREAM(cognitive reliability and error analysis method)中的人为差错形成条件使其更合理地表征驾驶舱中飞行员工作情境.引入模糊逻辑方法,利用隶属函数对人为差错形成条件的不确定性和模糊性进行建模.以人为差错形成条件的隶属度为输入参数,人为差错模式隶属度为输出构建贝叶斯网络模型,通过解模糊化方法计算人为差错概率精确值.选取单发故障情境环境下执行飞行任务进行实例分析,结果表明该方法能够准确评估飞机故障情境环境下的飞机驾驶人因可靠性,可为航空安全评估提供有效的工具和重要支持.
    • 郑鲁豪
    • 摘要: 作为一项重要、严谨的高要求工种,飞机的维修工作十分重要。航空安全及航班的正常运转都离不开良好的飞机维修技术。在飞机维修过程中,首要保障的安全质量问题。在维修过程中,维修人员的人为操作占比很高,如何将人为失误降到最低,是当前的主要问题。本文从飞机维修中人为差错的定义入手,再通过结合实际工作中出现的问题分析,针对性地提出解决措施,希望能给飞机维修工作带来一定的帮助。
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