单发失效情境下飞行员的注意分配行为分析

为了探究单发失效前后飞行员在处理特情时的注意分配规律,为飞行训练提供参考,利用钻石42模拟机和头戴式眼动仪等搭建实验平台,选取飞行教员和学员各18名参与单发失效实验,采集被试的飞行参数和眼动数据.以被试的反应时间、故障处理时间以及航向变化最值作为绩效衡量指标将被试分为绩效优组和绩效差组,然后对两组被试在单发失效前后在主飞行显示器各兴趣区(area of interest,AOI)的注视频率进行对比分析.结果表明:绩效差组在单发失效后过于关注飞机姿态和航向,对关键的发动机指示系统和操纵界面没有增加足够的关注,特情处置不熟练;而绩效优组能保持对所有仪表区域合理分配注意资源,同时增加对失效改出有关键作用的兴趣区域的注视频率.     

塔台管制中情境意识与视觉搜索策略关系研究

为研究不同情境意识水平的塔台管制员的视觉搜索策略,搭建模拟塔台管制眼动试验平台进行试验。利用三维情境意识评定技术(3D-SART)评价被试的情境意识水平,并以注视熵率值和兴趣区内注视点数作为眼动指标,分析被试的视觉搜索特征。研究结果表明:情境意识水平高的被试,其注视点数主要集中于空域监视区与地面监视区域,其注视熵率值显著高于情境意识水平低的被试;前者合理分配注意资源,灵活转移注视点,扫视幅度较大,具有较高的视觉搜索效率;后者则相反。     

航空安全领域的情境意识研究进展

情境意识是航空人为因素研究领域的热点话题之一。通过回顾主流的情境意识理论模型,指明了情境意识从个体、团队到系统的研究趋势;通过总结各种情境意识测量方法的优劣,分析了未来满足实时人因工程要求的情境意识测量方法的研究方向;对情境意识在航空安全领域的应用及对未来方向进行了展望。研究工作对于指导人因差错分析、航空人员选拔以及人机系统设计、保障航空安全具有十分重要的意义。     

基于稳定风场下的无人机电力巡检路径规划研究

为研究多旋翼无人机在稳定风场下电力巡检遇障时的路径规划问题，本文构建稳定风场和多个静态障碍区双重影响的无人机电力巡检路径规划模型，运用强化学习的思想改进遗传算法更新种群，提高种群的收敛速度，实现在短时间内规划出巡检时间代价最小的路径。仿真结果表明：在稳定风场下进行电力巡检任务，多旋翼无人机会优先选择顺风方向巡检临近的杆塔点，减少逆风巡检的路径，从而规划出完成任务的最小巡检时间代价的路径。除顺风方向外，风速越大，无人机矢量合成的地速越小，无人机完成巡检任务所需的时间代价越大。无人机在不同障碍区下避障巡检时，障碍区的半径大小会影响无人机绕开障碍区的概率。