有人机/无人机协同任务控制系统

针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。     

特异热环境下人体热调节的生物传热学问题

 分析了影响人体热调节的航空航天特异热环境因素,着重讨论了该环境下人体热调节仿真的生物传热学问题。文中给出了人体血液换热、热 /振动复合环境下的生物热方程、着装有主动热控功能的传热边界条件问题等的研究结果,并提出今后应关注微重力环境对人体热调节影响研究的建议。     

加速人力资源开发——对公司职工教育培训的思考

培训项目与产品开发、技术攻关等密切配合，才能达到较好的效果，并指出目前培训工作要加强岗位培训内容。     

结冰条件下人-机-环系统的飞行风险概率

以结冰条件下的飞行风险量化概率为研究对象,基于蒙特卡罗飞行仿真实验对结冰条件下人-机-环系统的耦合特性进行了分析,并获取了飞行参数极值样本。构建了飞行风险发生的判定条件;对飞行参数极值样本进行了统计特性分析,验证了其厚尾分布特征。一维分布类型辨识结果表明广义极值分布对相对速度和迎角极值的描述精度最高。为描述二维变量对相关性的各自影响程度,提出了一种新的双参数变权重Copula模型;辨识结果表明该Copula模型能以较高的精度通过假设检验。相关性分析的结果表明相对速度和迎角同时出现极大值和极小值的概率较大。基于二维极值样本的Copula分布模型求出了不同结冰程度下的飞行风险概率值,探讨了飞行风险的非线性增长趋势。     

IMA平台重构中的人素和安全性研究

综合模块化航空电子(IMA)是一种建立在分布式计算环境之下的可以实现软硬件分离的架构,它可实现硬件模块应用的动态软件分配。即,IMA系统可以根据功能性和资源可用性来选择不同的配置。本文主要关注了IMA重构中涉及到的安全性及人素问题。解析了重构的过程以及人素与自动化方面的技术。事实证明,某些情况下安全有效的配置需要具备故障识别、安全要求、任务调度及资源分配限制以外的知识。并且平台的安全性设计还取决于人机系统是否实现了最佳结合。     

民用飞机驾驶舱设计变革

民用飞机驾驶舱设计历经了数代的发展,从原始简单衍变至复杂集成,继而往简约智能化方向发展。同时驾驶舱设计理念也在不断进步,从"以功能为中心"的设计理念衍变为"以人为中心"的设计理念,但不同制造商对此理念的理解存在差异,体现在对使用者"驾驶员"角色的定位差异明显。从该设计理念出发,提出了基于驾驶舱运行场景的正向设计方法,通过充分识别运行场景并提取和转化设计需求,设计出人机匹配度高的驾驶舱。随着各种新技术的成熟应用,"以人为中心"设计理念为牵引,利用基于驾驶舱运行场景的驾驶舱正向设计方法,将引领新一代民用飞机驾驶舱设计的变革,并展望了民机驾驶舱在人机交互方式、驾驶舱布置和布局、驾驶舱视景和驾驶舱综合环境等方面的发展趋势。     

基于人因工程视角的民机驾驶舱告警系统研究综述

为研究现代民机驾驶舱告警系统的发展历程及应用现状,通过文献综述,以人因工程学为视角,结合事故调查分析、国内外民机驾驶舱告警系统应用进展,了解民机驾驶舱告警系统功能、告警方式和告警类别,总结国内外驾驶舱告警系统概况,分析民机驾驶舱告警系统现存问题。基于驾驶舱告警的适航管理规章要求和机组在飞行任务中的认知需求,探究驾驶舱告警系统的设计需求。结合人因工程领域的研究进展,提出驾驶舱告警系统的改进方向和发展趋势,即民机告警系统设计的及时性和可靠性还存在一定改进空间,驾驶舱告警系统整体结构的设计必须要突出重点,注重自主化及个性化设计,必要时考虑驾驶舱触觉感知的融合,旨在为后续告警系统的总体设计及优化提供参考。     

大型商用飞机单一飞行员驾驶的人因工程研究进展与展望

国内外民航界正在积极探索和研发大型商用飞机的单一飞行员驾驶（SPO）模式。针对SPO的人因工程研究也已初步展开,相关研究主要集中在驾驶舱机载设备升级方案、地面站飞行支持方案、“驾驶舱机载设备升级＋地面站飞行支持”的SPO组合方案。初步的人因工程研究倾向于SPO组合方案,但是,目前的人因工程研究尚不完善,无法为SPO提供...     

基于PIDNN控制的飞行模拟器人感系统

针对飞行模拟器人感系统的高度非线性和易受干扰性,提出一种基于PIDNN(Proportional Integral Differential Neural Network)的控制方案.首先对飞行模拟器人感系统的模型进行分析研究,对它所受到的外界干扰作理论分析,整理出系统的数学模型,再利用PIDNN控制器优良的在线训练、学习和调整功能对该模型进行仿真控制.与传统PID(Proportional Integral Differential)控制器相比,PIDNN结构简单、自适应性强、收敛速度快、不会陷入局部极小.仿真结果表明:PIDNN控制系统响应速度快、稳态精度高、 具有良好的动静态特性和鲁棒性,满足实时控制的要求.