人——机系统动态特性的实时仿真与品质评价

飞机的飞行品质不仅取决于飞机本体学特性和驾驶员操纵动力学特性，更重点的是取决于驾驶员－飞机系统闭环特性。通过一名驾驶员在模拟工作台上，完成对某机在不同飞行状态下的俯仰跟踪仿真任务辨识得出驾驶员操纵动力学模型；对驾驶员－飞机闭环系统数学模型进行数字仿真得出系统动态响应。     

驾驶员模糊控制模型与仿真分析

根据飞机驾驶员的控制行为，建立了驾驶员的基本模糊控制模型，然后利用李雅普洛夫综合法设计了两种自适应算法，来调整基本模糊控制模型的某些参数，建立了两类自适应模糊控制模型。对风切变大气环境下飞机进场下滑过程进行了仿真计算，结果表明，所建立的模型是合理的，能在一定程度上反映驾驶员的操纵情况。     

基于相似构型决策的舰载机驾驶员建模与评估

舰船运动和舰尾流等复杂海况是影响舰载机着舰难易度和精确度的重要因素，建立驾驶员着舰控制行为模型并构建人机闭环系统是评估复杂海况对驾驶员操纵负荷影响的有效手段。此外，新一代舰载机存在多种构型配置，并且即便是同一飞机其每次开始着舰时也可能处于不同的质量和气动构型下，因此在驾驶员建模中有必要考虑飞机构型变化。针对舰载机着舰操纵负荷评估问题，基于飞行试验手段和频域计算方法，建立了纵向俯仰跟踪的Hess结构驾驶员模型。考虑飞机着舰构型的变化，基于CAP准则和控制扩展方法，构建了舰载机典型构型库，并应用驾驶员在环仿真试验建立了与各飞机构型匹配的驾驶员模型，形成驾驶员模型库。在此基础上，给出了相似构型决策准则和方法，提出了针对指定飞机构型的驾驶员行为模型预测方法。针对舰载机在复杂海况下的着舰任务开展仿真分析，结果表明，本文方法能够支撑研究不同舰载机构型的操纵负荷的影响。     

结构驾驶员模型与McRuer模型的仿真研究

根据驾驶员完成俯仰跟踪的人－机半物理实时仿真实验，分别对结构驾驶员模型和ＭｃＲｕｅｒ模型者了参数辨识，用两种模型和某电传操纵飞机纵向短周期等效系统模型构成人－机数值仿真系统，将模型仿真结果和实时仿真结果进行比较和分析，以便了解两种模型的特性，为深入研究闭环飞行品质提供参考依据。     

人─机系统动态特性的实时仿真与品质评价

飞机的飞行品质不仅取决于飞机本体动力学特性和驾驶员操纵动力学特性，更重要的是取决于驾驶员─飞机系统闭环特性。通过一名驾驶员在模拟工作台上，完成对某机在不同飞行状态下的俯仰跟踪仿真任务，辨识得出驾驶员操纵动力学模型；对驾驶员─飞机闭环系统数学模型进行数字仿真得出系统动态响应；再按Ｎｅａｌ—Ｓｍｉｔｈ准则评价了该机的飞行品质，并且与按ＭＩＬ—Ｆ—８７８５Ｃ规范要求的飞行品质进行了对比。     

俯仰跟踪任务中的驾驶员神经网络模型辨识

 在飞机设计中,应用驾驶员数学模型预测飞机飞行品质是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一。为了提高飞行品质的预测精度,采用人工神经网络(NN)方法进行驾驶员模型辨识,着重研究该模型对不同飞机被控对象的适应能力。首先,详细分析了驾驶员完成俯仰跟踪任务的操纵行为特点,提出适用于该驾驶员行为描述的神经网络模型结构形式。然后,根据对不同被控对象进行俯仰跟踪实时仿真实验的结果,对神经网络模型参数进行识别。最后,对模型辨识结果进行了精度评价。研究结果表明,该辨识方法适用于研究具有不同增益、不同短周期振荡频率飞机被控对象的驾驶员操纵行为特性。     

人—机闭环系统的驾驶员模型研究

通过对驾驶员操纵行为的分析，提出了在人－机闭环系统研究中驾驶员环节数学描述的要求，对驾驶员的传递函数模型，最优控制模型和模糊控制模型进行了分析研究，并对驾驶员模型在人－机闭环系统动态品质分析方面的应用进行了研究。     

驾驶员神经网络模型与频域拟线性模型的比较研究

 针对在双通道人—机控制系统中,由于驾驶员在各通道间的注意力分配,造成操纵行为具有明显的非线性这一特性,提出了用神经网络模型进行驾驶员行为描述的新方法。通过在飞行模拟器上进行双通道控制的人—机闭环仿真实验,分别对驾驶员的神经网络模型和频域拟线性模型进行识别,并对两种模型的识别结果进行了精度分析和仿真验证。结果表明神经网络模型在更宽的频带范围内具有良好的精度,而频域拟线性模型只在低频范围内精度好,其频带范围相对较窄。这说明神经网络模型在描述驾驶员非线性行为特征方面优于传统的频域拟线性模型。     

飞机着陆下滑状态人-机系统动态特性分析

采用最优控制驾驶员模型在频率域内分析是理论评价电传操纵飞机着陆下滑状态飞行品质的一种有效方法。基于人 -机系统响应特性可揭示出驾驶员工作负荷和系统动态特性之间相互影响。驾驶员相位补偿作为驾驶员工作负荷的度量 ;取人 -机系统闭环带宽、开环高频峰值和飞行轨迹倾角误差均方值等指标来评价系统动态特性。这些评价准则与驾驶员主观评分之间具有很好的相关性。应用该方法对某电传操纵飞机进行分析 ,其结果与飞行模拟评价结果较为一致     

多轴多回路人机控制系统模型与仿真

针对驾驶员完成飞机机场下滑过程的多轴多回路控制任务,分析了人的控制行为特点,确定出驾驶员的信息反馈,形成了机系统的闭环控制结构,根据驾驶员对各控制回路的注意力分配和人机自适应规律性,选择相应的驾驶员模型形式并确定其参数,建立了多轴多回路的人机控制系统模型,最后,对风切变大气环境下驾驶员控制的飞机进场下滑过程进行了仿真计算,结果表明,所建立的人机控制系统模型是合理的,对飞行品质研究有参考价值。     

飞机力提示智能侧杆控制器设计方法

与传统侧杆控制器的作用不同,带力提示的智能侧杆控制器的附加功能是减缓和预防飞机在故障或边界状态下的人机不良耦合,以提高飞行安全性。飞机在故障或边界状态下,具有明显的飞行动力学特性突变的特点,飞机动力学特性突变会引起驾驶员操纵策略的变化。针对这些特点,研究其侧杆控制器设计的理论方法。通过分析飞机动力学特性突变引起的系统时变非线性及其在力提示下的驾驶员行为特点,建立了智能侧杆引导的人机系统模型。在此基础上,基于时变系统的频谱分析和人机系统的品质评价准则,提出了带力提示的智能侧杆控制器设计方法,并给出了详细的设计步骤。通过对飞机故障状态下的仿真,解释了力提示智能侧杆控制器减缓人机不良耦合的机理。仿真结果表明智能侧杆控制器在提高驾驶员控制精度的同时,减缓了人机不良耦合的趋势,从而验证了提出的设计方法的可行性和有效性。     

Computer aided development of biomechanical pilot models

In this paper the computer aided development of biomechanical pilot models for the prediction of roll ratcheting (RR) is described. At first the phenomenon of RR is characterized as an aircraft-pilot coupling problem. Existing biomechanical pilot models for the prediction of RR are presented. A computer aided procedure for the establishment of biomechanical pilot models is described by setting up an existing pilot model. The procedure is based on the application of a software package for multibody system calculations (SIMPACK) and a control system design software tool (MATLAB/SIMULINK). The first is used to determine the pilot model equations of motion and the latter is applied to estimate the model parameters as well as to conduct further evaluations. With the help of this procedure, deficiencies of the existing state-of-the-art biomechanical pilot model are shown. Due to these deficiencies new pilot models have been established and are assessed on the basis of the parameters identified. According to this assessment some pilot models suitable for further applications are selected and used to investigate a RR incident. In order to predict the RR potential, the stability of the aircraft-pilot loop, which contains a biomechanical pilot model and the augmented aircraft model to be investigated, is assessed.     

神经网络模型在TDNS准则中的应用研究

时域Neal-Smith（TDNS）准则源于频域Neal-Smith（FDNS）准则和阶跃目标跟踪准则,被广泛应用于纵向驾驶员诱发振荡（PIO）趋势的预测研究。在该准则采用的人机闭环系统中,广泛运用结构简单且能反映飞行员基本行为特征的拟线性驾驶员模型。但在实际情况中,驾驶员的行为通常具有高度的非线性,为了更精确地描述驾驶员的非线性特性,采用神经网络方法建立驾驶员模型。利用某机的试飞数据对神经网络进行了训练和测试,生成了神经网络模型。针对TDNS预测准则,建立了相应的仿真模型,通过仿真运算,得到了该飞机的P10预测结果。研究表明：相对于传统的驾驶员模型,神经网络模型能够更好与真实驾驶员相匹配;在TDNS评估准则中运用神经网络模型具有实际的意义。     

分级燃烧室预燃级旋流组织对点熄火性能影响的试验研究

为了有效拓宽多级旋流分级燃烧室的稳定工作边界,在模型燃烧室上开展了分级燃烧室点火和熄火特性试验研究,采用平面激光测量技术获得了燃烧室冷态流场结构和燃油浓度分布,分析了双级旋流预膜式空气雾化预燃级设计参数(两级旋流旋向、旋流强度)对流场结构、燃油浓度分布和燃烧稳定性的影响,并阐明了燃烧室点火和熄火特性与流场结构和燃油浓度分布的内在关联机制。结果表明,预燃级两级旋流反旋、适当减小内级旋流强度和增大外级旋流强度有利于改善这类分级燃烧室的点火和熄火特性。相关研究结论能够应用于分级燃烧室预膜式空气雾化预燃级设计。     

辅助驾驶员操纵的预见显示及预测控制

针对人具有预见、预测能力和驾驶员操纵品质要求,提出了辅助驾驶员操纵的预风显示及预测控制方案。应用预见控制技术对驾驶员最优控制模型,显示与控制协调性合成设计的预见加速显示进行了研究,建立了驾驶员跟踪目标信号的最优预见控制模型和基于系统状态的预见加速显示的人机预测控制结构。用非零和协调性动态规划法进行驾驶员－显示器－控制器的最优协调性合成设计。可减轻驾驶员的操纵负担,提高了飞行品质和主观评价。     

飞行员数学模型与新机飞行品质预测

简述了建立飞行员数学模型的重要意义和方法，给出了飞行员的常用数学模型形式及有关参数参考数据，并着重讨论了飞行员数学模型在新机飞行操纵品质评估预测中的应用 。     

Prediction of nonlinear pilot-induced oscillation using an intelligent human pilot model

This paper proposes a method to predict nonlinear Pilot-Induced Oscillation (PIO) using an intelligent human pilot model. This method is based on a scalogram-based PIO metric, which uses wavelet transforms to analyze the nonlinear characteristics of a time-varying system. The intelligent human pilot model includes three modules: perception module, decision and adaptive module, and execution module. Intelligent and adaptive features, including a neural network receptor, fuzzy decision and adaptation, are also introduced into the human pilot model to describe the behavior of the human pilot accommodating the nonlinear events. Furthermore, an algorithm is proposed to describe the procedure of the PIO prediction method with nonlinear evaluation cases. The prediction results obtained by numerical simulation are compared with the assessments of flight test data to validate the utility of the method. The flight test data were generated in the evaluation of the Smart-Cue/Smart-Gain, which is capable of reducing the PIO tendencies considerably. The results show that the method can be applied to predict the nonlinear PIO events by human pilot model simulation.     

基于案例知识的系统安全风险模型

对基于案例知识的系统安全风险模型进行了研究。首先,建立了系统安全事件案例知识表达模型。其次,研究了系统知识表达的不确定性问题,以及安全风险决策者的决策类型对度量不确定性的需求;基于现有安全风险模型对不确定性度量能力的欠缺,提出了基于案例知识的系统安全风险概念模型,用损失可能性、损失程度和损失的不确定性来表征系统安全风险。在此基础上,研究了该安全风险模型的建模方法,并举例证明了该模型的有效性。最后,对机长飞行安全风险进行了研究,选取机长年龄、累计飞行小时以及近90天飞行小时3个指标作为风险因子,应用本文所建基于案例知识的系统安全风险模型,评估了机长飞行安全风险,评估结果合理,可为民航放飞决策提供参考。