Visually supported reasoning under uncertain conditions: Effects of domain expertise on air traffic risk assessment

This article investigates the impact that domain expertise has on risk assessment when analyzing uncertain geographical and sensor data. The differences between novice and expert air traffic operators were examined taking into account the performance of identifying and classifying threatening targets, the time needed to carry out such classifications, and the confidence reported for each decision. The results show that confidence was significantly higher for the expert group. This was supported by the after-test questionnaire because none of the novice participants reported being more confident with the visualizations of uncertainty provided. No significant differences regarding time and performance were found between the groups, even if experts needed, on average, more time to make a decision. Based on the collected logs, the experienced participants more often accessed the detailed information for each object presented by the tool tip. Both the time taken and the data accessed might indicate that experts had better situation awareness. Finally, the experts reported higher workload values related to performance.     

Special issue introduction: Approaching spatial uncertainty visualization to support reasoning and decision making

While research on uncertainty and decision-making has a long history across several disciplines, recent technological developments compel researchers to rethink how to best address and advance the understanding of how humans reason and make decisions under spatial uncertainty. This introduction presents a visual summary graphic to provide an overview of each article in this special issue. Upon viewing these visual summaries, the reader will find that each of these articles covers different topics in the uncertainty visualization domain, offering complementary research in this field. Extending this body of research and finding new ways to explore how these visualizations may help or hinder the analytical and reasoning process of humans continues to be a necessary step towards designing more effective uncertainty visualizations to support reasoning and decision-making.     

环境小偏差条件下涡轴发动机轴功率及其不确定度计算方法

对涡轴发动机高空模拟试验性能处理方法作了研究,利用小偏差和传统的相似换算理论研究了涡轴发动机轴功率计算方法,推导出了环境模拟小偏差条件下的轴功率计算公式。试验结果表明:在小偏差条件下,该计算方法得到的误差比相似换算的误差低0.2%~0.6%。给出了小偏差条件下的换算轴功率公式和不确定度计算公式。该轴功率计算方法和不确定度计算方法可以为相关工程技术人员提供技术参考。      

FDF鲁棒决策方法研究

故障检测滤波器（ＦＤＦ）是故障检测与隔离（ＦＤＩ）方法中一种重要而系统的方法，但到目前为止有关这种方法的研究基本上都基于模型参数精确已知的情况，本文研究了具有模型误差时ＦＤＦ的鲁棒决策方法，得到了一些有意义的结论。     

某单自由度陀螺仪测量不确定度的评定与表示

本文通过对陀螺仪八位置测试数学模型和不确定度传播律的分析计算,对陀螺仪八位置测试数值进行了A类标准不确定度评估,对由于测试所用测试设备和测试方法导致的B类标准不确定度进行评估,并对A类和B类评估进行了合成,得到了合成标准不确定度和扩展不确定度。并进行了举例计算。     

基于PIDNN变结构理论的新型弹道导弹姿控系统设计

针对新型弹道导弹参数及干扰的随机变化性,研究了姿控系统的设计问题。首先,对被控对象的模型进行了描述,使模型的确定量和不确定量相分离;其次,在不确定上界已知的假设下,完成了变结构控制器的设计;再次,在不确定上界未知的假设下,将比例-积分-微分神经网络（PIDNN）理论与变结构理论相结合,利用PIDNN对模型的不确定上界进行估计,完成了PIDNN变结构控制器的设计,并通过Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性进行了证明;最后,通过仿真分析,验证了所设计方法的有效性。     

真空紫外探测器关键参数校准装置

当前真空紫外空间探测技术迅猛发展,真空紫外载荷应用越来越广,其中的核心器件真空紫外探测器的特性校准变得越来越重要,针对国内真空紫外探测器关键参数校准能力缺失问题,研制了一套真空紫外探测器关键参数校准装置,实现光谱响应率、线性度等参数的校准。论述了真空紫外探测器光谱响应率、线性度参数的校准方法,介绍了校准装置的硬件组成、校准方法和软件功能,并对其进行了测量不确定度评定。测试结果证明表明,该校准装置可以对真空紫外探测器进行主要参数的校准,校准结果准确、有效。     

热线探针对数校准方法研究及改进

开展了可压缩流体中热线探针校准方法的研究,以满足其在各种速度测量场合的使用需求。研究了对数校准数学模型,发现校准系数求解过程中存在矩阵奇异性过强的问题,导致在速度小扰动条件下方程求解稳定性差。对对数校准数学模型进行了参数无量纲化及添加正向偏置的改进,建立了无量纲化对数校准数学模型。在马赫数为0.3~0.5,引射压力为150~300 k Pa范围内进行了校准实验,利用对数校准数学模型对实验数据进行拟合,拟合优度为0.997 61,拟合速度平均偏差为1.378 m/s,校准系数求解过程中系数矩阵条件数为1.595×108,矩阵奇异性过强,加入速度小扰动(1 m/s)后,拟合优度为0.379 74,拟合速度平均偏差为43.81 m/s,方程求解稳定性差。利用无量纲化对数校准数学模型对实验数据进行拟合,拟合优度为0.998 95,拟合速度平均偏差为1.203 m/s,校准系数求解过程中系数矩阵条件数为3.655×102,且无量纲化方法不受速度小扰动影响。对流体速度进行不确定度分析,速度平均不确定度为3.168 m/s,无量纲化拟合速度平均偏差明显小于速度平均不确定度。实验结果证明了无量纲化对数校准数学模型应用于可压缩流体热线探针校准的可行性。     

无线电外弹道测量设备轴系误差修正方法改进

对无线电外弹道测量设备轴系误差的性质进行分析,论述了传统轴系误差修正方法的缺点,采用坐标系转换的原理,推出了一种轴系误差的精确修正方法。对各种误差项进行分离,将传统的轴系误差修正方法改进为实时快速修正方法,并利用实际标定的误差数据,仿真计算不同修正方法的修正效果,验证了轴系误差精确修正方法的正确性,验证了实时快速修正方法的正确性和快速性。