基于信息加工模型的飞行员差错分析与分类

建立了飞行员信息加工模型。基于该模型,飞行员人为差错可按照认知行为过程分为信息感知差错、信息处理差错、决断差错、行为操作差错,并结合差错模式分类框架进行更详细地分类;影响飞行员认知和行为的情境条件可分为外部差错影响因素和内部差错影响因素。对以往飞行人为差错的分析表明,在信息加工层面分类的人为差错更宜于确定差错的心理机制。基于该理论模型的差错分类系统可以提高人为差错分析的有效性和一致性,从而提高差错管理的有效性。     

基于支持向量机的管制疲劳检测模型研究

管制疲劳是影响民航安全的重大隐患,准确检测疲劳状态是进行疲劳预警、降低疲劳风险的关键。提出应用支持向量机模型融合多生理参数和眼动指标进行管制疲劳检测,通过MP150多导生理记录仪与眼动仪,采集模拟管制试验中正常与剥夺睡眠状态下被试的试验数据,同时记录其Karolinska疲劳等级和操作绩效。结果表明,RR间期、LF/HF、快慢波比值、PERCLOS和扫视速度均与管制疲劳呈较强相关,利用支持向量机融合五项指标构建管制疲劳检测模型,对于五级疲劳度的识别准确率为78. 1%,判断正常组与剥夺睡眠组的准确率为94. 2%。     

基于交互指标的空中交通管制员工作负荷实时测量方法研究

管制员工作负荷影响着空中交通的安全和效率,视觉观察和语音通话作为管制员最常使用的交互于段,其对应的交互指标可以用于实时测量空中交通管制员工作负荷.利用眼动指标之间的共线性,使用因子分析方法建立综合评价因子,在保证信息完整度的前提下对评价指标进行降维处理,并以NASA-TLX量表所得主观负荷值为因变量、综合因子和语音交互指标为自变量建立回归分析模型,利用该模型综合评价空中交通管制员工作负荷,以为客观实时有效地测量管制员工作负荷提供方法借鉴.     

基于ACE-BN的通勤飞行事故/事件诱因分析

为降低我国通用航空短途运输运行安全风险,提出一种基于平均因果效应(ACE)和贝叶斯网络(BN)的事故/事件诱因分析方法。首先,分析102起美国通勤飞行事故/事件,共识别出7类19种诱因;然后,引入ACE公式确定节点的优先次序,使用K2算法构建BN结构,并采用最大期望(EM)算法进行网络参数学习,建立通勤飞行事故/事件诱因分析模型;最后,对各诱因的概率进行排序并分析诱因间的敏感性。结果表明：机组经验不足导致的事故/事件发生概率最高;机械设备情况容易受到雨雪等恶劣天气的影响;天气因素和监管因素对机组因素表现出较高的敏感性,其中,恶劣的天气会影响机翼等机械设备的正常运转,进而影响飞行员对于飞机的操作,技术和安全培训不到位会影响飞行员和管制人员的专业水平及经验技能。     

基于因子分析的机场运行安全评价模型

针对民用机场安全评估方法中存在的主观性和共线性问题,文章在利用人为因素分析与分类系统(HFACS)方法分析机场运行不安全事件,客观地提出安全评价指标基础上,采用因子分析方法建立综合评价因子,解决了各评价指标彼此间存在的共线性问题,并结合方差赋权法构建安全评价模型。以国内某大型机场为评价对象,将因子分析方法评价结果与模糊评价方法所得结果进行相关分析,验证了评价方法的有效性。     

基于元胞自动机的人因追尾事故仿真研究

人为因素已经成为导致交通事故发生的关键因素之一,而车辆追尾碰撞是公路上最常见、危害最大的一类事故.本文将驾驶员的心理细分为放松、谨慎和紧张三种状态,设计了状态切换规则以及不同状态下驾驶员的行为规则,建立了一种公路人因追尾事故的元胞自动机仿真模型.随后通过仿真实验研究了交通流参数以及驾驶员驾驶特性对追尾事故发生率的影响,仿真结果表明随着车辆最大允许速度和车辆密度的增加,追尾事故发生率显著上升;跟驰状态下驾驶员的反应延迟与差错率对事故率影响最大,而紧急情况下驾驶员的人为因素对事故率没有显著影响.研究结果对交通中人因事故发生机理研究及人因事故的预防有一定参考价值.     

眼动指标检测管制疲劳的性能研究

为了挖掘更多检测管制疲劳的眼动指标,利用模拟塔台管制软件和眼动仪搭建试验平台,采集被试的眼动数据和主观疲劳的程度值,通过其疲劳前后眼动指标差异的显著性、与疲劳的相关性、以及受试者的工作特征曲线(ROC)分析,探讨了各眼动指标检测管制疲劳的性能。结果表明:疲劳前后被试的扫视速度、注视点和平均注视时长差异显著,扫视幅度无显著差异;扫视幅度与疲劳无相关性,平均注视时长与疲劳呈弱相关,扫视速度和注视点数与疲劳均呈中等以上的显著相关;利用注视点、扫视速度二元分类识别疲劳的效果为接近较好水平,是有潜力的管制疲劳检测指标,可为管制员疲劳检测和预警提供试验支撑。     

基于信息处理和事故链原理的结构化飞行员差错模型

为了对民航飞行员人为差错进行系统分析,研究民航业中常见人为差错的分析方法,指出其局限性。基于信息处理过程和事故链原理,从微观的认知过程和宏观的HFACS框架2个层面构建一种新的飞行员人为差错分析模型,并对模型中的情景分析、差错模式与分类、认知机理、差错恢复、差错成因、反馈机制和防御机制等几大核心模块进行阐述,重点介绍认知机理在差错形成中产生的关键影响因素,提出结构化差错分析方法的思路与步骤。该模型为民航飞行员人为差错的产生机理、差错分类和差错成因的分析提供一种新思路,但模型的进一步应用还有待于通过案例分析来验证。     

基于专家-新手范式的飞行员模拟仪表进近注视特征差异研究

为探究飞行员注意资源在驾驶舱仪表间的分配策略,利用眼动仪、DA-42飞行模拟机等搭建仪表进近模拟飞行试验平台,基于专家-新手范式采集飞行教员和飞行学员的眼动数据,并利用注视熵率表征被试者扫视行为的随意性.结果表明:在最后进近航段,全体被试者高度关注姿态仪、水平状态指示器和高度表3个兴趣区,注视时间占总注视时间的78％以上;绩效优组在空速表、高度表、垂直速度表和其他区域的注视时间百分比显著高于绩效差组,而在各兴趣区的平均注视时长显著低于绩效差组;绩效优组的注视熵率显著高于绩效差组,这意味着其在仪表进近过程中的扫视灵活性更大.研究可为指导飞行员培训、预防飞行员人为差错提供参考.     

基于TPB的通航企业事件信息自主上报意愿影响因素研究*

为探讨通航企业不安全事件信息自主上报意愿的影响因素,基于扩展计划行为理论的分析框架,采用结构方程模型和差异显著性分析,对我国通航企业170份样本数据进行分析。结果表明:企业性质、规模和成立年限显著影响企业事件信息报告行为意向。其中,国有企业行为意向显著高于民营企业,500人以上较大规模企业行为意向显著高于500人以下较小规模企业,成立3 a以上企业的行为意向显著高于成立3 a以下的企业。此外,通航企业不安全事件自主上报的行为意向直接影响因素包括行为态度、主观规范、知觉行为控制、感知成本及认知,间接影响因素是感知成本与感知收益、示范性规范与指令性规范。