复杂人——机系统中的人因失误

随着人——机系统变得越来越多，装置的可靠性越来越高，人因失误已成为重要的潜在事故源。本文描述了复杂人——机系统的特征，探讨了该系统中人因失误的定义、分类、数据采集和事故模型。这些研究有助于对人因失误的预测、预防和减少。     

人机工程学数据在产品设计中的应用

介绍和分析了确定产品类型、选择百分位数、产品尺寸修正量,并最终设定产品功能尺寸的思路和方法.结合实例,深入分析了人机工程学数据在产品设计中的应用方法.     

低仰角时大气折射弯曲误差分析

为进一步提高对目标的定位精度,以青岛地区为例,通过对1986- 1995年的历史探空数据进行回归分析,建立了适合当地的Hopfield折射率剖面模型,并用射线描迹法分析了大气折射弯曲误差.结果表明,在5°以下仰角时,大气折射引起的射线弯曲误差不能忽略.     

基于人因失误分析的医院电气安全管理研究

医院是重点用电单位,用电的安全性和供电可靠性都比较高,但因不可抗力、供电系统故障、医院管理问题、人为失误等方面的原因,仍存在发生各类电气突发事件的风险。其中,由人的误操作或不安全行为因素而诱发的电气方面的突发事件已成为医院非医疗事故的主要原因。文章针对医院电气安全操作方面的人因失误,从个人和组织两个角度进行了失误原因的分析,认为人的失误既受个体因素的影响,也受环境、制度和管理水平的影响。在此基础上,提出完善相关规章制度建设、加强教育与培训等,从组织制度建设、人员技术素质提高等方面,提出预防与减少人因失误的措施与方法,提高供配电质量,为医院医疗工作提供有效的电气安全后勤保障。     

基于层次分析法的Pedersen人因失误模型研究

科技的发展,使机器设备可靠性有了显著提高,工作环境也得到了改善,但由于人的复杂性,人因失误成为主要的致因因素,如何预防和控制人的失误就成为一个非常重要的课题.运用层次分析法的基本原理,结合Pedersen人因失误模型,构建了导致人因失误的层次分析模型,计算结果显示,人在某种状态下承受负荷的能力大小是影响其失误的主要原因.通过实例,证明了计算结果的可靠性,并提出了减少人因失误的建议.     

基于PS-InSAR技术探测地表形变的实验研究

常规合成孔径雷达差分干涉测量技术在区域地表形变探测中存在时空失相关和大气延迟的影响,为了克服或减弱它们的影响,分离和提取线性、非线性形变时间序列以及地形数据误差与大气信号,以西安市沉降场为研究对象,用17景Envisat数据进行了实验研究,并与常规D-InSAR结果比较,证实了PS-InSAR技术用于地表形变监测的有效性.     

人误因素树构建技术研究

运用人误因素辨识多视图法进行因素辨识,建立了详细的因素辨识表;把人的行为分为5个阶段,即系统状态监测阶段,目标分析阶段,方案确定阶段和行为执行阶段.分别分析各个阶段可能的人误原因及模式;以组织视图为例,根据因素辨识和人误原因及模式分析结果,阐述人误因素树的构建过程,最终得到了1个完整的人误因素树.     

工业企业厂界环境噪声监测中背景噪声监测及修正探讨

针对测量结果修正的相关要求,本文对新颁布的《工业企业厂界环境噪声排放标准》（GB12348-2008）和旧标准《工业企业厂界噪声测量方法》（GB／T12349-1990）在实际工作中的运用进行了比对、分析和探讨,并根据实际工作经验,提出了在背景噪声难以测量的一些特殊情况下的几种解决途径,主要提出噪声源声值与背景声值相差小于3dB（A）时的解决方案。     

人-机系统事故预防理论研究

分析人-机系统事故发生原因,剖析经典以人失误为主因的事故致因模型存在的不足,在该模型基础上增加"刺激"形成的原因,构建了改进事故致因模型。对两模型进行比较研究,指出人机工程学与防止事故的关系,提出了人机工程学防止事故的方法,并给出人机界面合理性主观评价检查表。研究及论证表明:预防人-机系统事故的本质在于有效防止人失误的发生,除安全管理措施以外,最重要的是人机工程学问题,笔者提出的基于人机工程学的人-机系统事故预防理论,对人-机系统事故的预防起到积极的指导作用。     

SAMPLING FRAME FOR IMPROVING PEBBLE COUNT ACCURACY IN COARSE GRAVEL‐BED STREAMS1

ABSTRACT: Improved sampling techniques are needed to increase the accuracy of pebble‐count particle‐size distributions used for stream studies in gravel‐bed streams. However, pebble counts are prone to operator errors introduced through subjective particle selection, serial correlation, and inaccurate particle‐size measurements. Errors in particle‐size measurements can be minimized by using a gravel template. Operator influence on particle selection can be minimized by using a sampling frame, 60 by 60 cm, in which sampling points are identified by the cross points of thin elastic bands. Serial correlation can be minimized by adjusting the spacing between the cross points and setting it equal to the dominant large particle size (=D₉₅). In a field test in a cobble‐bed stream, the sampling frame developed in this study produced slightly coarser size distributions, particularly in the cobble range, than the traditional heel‐to‐toe walk that selects particles with a blind touch at the tip of the boot. The sampling frame produced more similar sampling results between two operators than heel‐to‐toe walks. The difference between the two sampling methods is attributed to an unbiased selection of fine and coarse particles when using the sampling frame.