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101.
利用太阳能供暖既能解决能源危机,又可以保护环境,具有双重的应用价值.由于太阳能具有不稳定性等特点,集热器作为主要的采暖设备,其面积大小影响着采暖系统的投资及运行效果.根据北京地区典型年气象资料以及太阳能辐射量和建筑热负荷随时间变化的特点,提出一种确定太阳能集热器面积比的新方法,计算得到集热器面积比随时间变化的规律.结果表明,在满足太阳能保证率的条件下,能够较准确地确定所需的最小集热器面积,为太阳能采暖系统设计提供一定的依据. 相似文献
102.
基于可拓学的管制员工作负荷综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于可拓学的管制人员工作负荷评价模型。借鉴SHEL模型思想,建立了影响个体管制员工作负荷的18项重要指标体系,依据专家群体决策确定其权重,构造各评定等级的经典域和全体等级的节域模型,通过计算待评定工作负荷和评定等级之间的关联度确定个体管制员工作负荷等级。通过具体实例的应用,检验了该方法的可行性。评价结果可为管制员绩效管理方面提供决策依据。 相似文献
103.
104.
105.
管制员工作负荷评估的回归分析法 总被引:1,自引:0,他引:1
空中交通管制员是保证空中交通安全和高效的最重要的因素,管制员工作负荷的合理评估对保障空中交通系统安全运转具有重要作用。本文采用回归分析法并以特定空域为例,介绍了管制员工作负荷评估方法、原始数据处理方式、参数提取和工作负荷评估模型形成。通过评估模型在实例中的应用,说明了管制员工作负荷评估的回归分析法在空域容量评估上的可行性和正确性。 相似文献
106.
新疆是连接我国与中亚、欧洲等国家的重要地区,是我国“一带一路”陆上至关重要的支点。随着航班量的逐年递增,新疆管制区域的管制压力逐年增大,负荷分布不均匀、扇区内冲突点增多的问题愈发严重。面向我国“一带一路”和“空中丝绸之路”的发展要求,预测2035 年新疆管制区域的流量增长情况;基于管制员的工作负荷对当前的扇区划分方案进行容量评估,结合流容比指标对新疆区域2035 年的扇区划分提出合理化的建议以满足流量增长的保障需求;采用计算机仿真技术对2035 年扇区划设方案进行仿真评估。结果表明:新的扇区划分能够有效地减少高峰日流量和高峰小时流量,之前管制员负荷较高的扇区通过合理的划分,管制压力也得到了明显缓解。 相似文献
107.
飞机座舱显示界面脑力负荷测量与评价 总被引:1,自引:2,他引:1
脑力负荷是影响飞行安全的重要因素之一,对飞行员脑力负荷进行客观测量,对于飞机座舱显示界面脑力任务的工效评价与优化设计具有重要意义.基于ERP(Eveat Related Potential)技术,选取失匹配负波(MMN,Mismatch Negativity)和P3a成分为指标,采用三刺激“oddball”模式,在飞行模拟任务条件下开展了三级脑力负荷的测量与评价研究.实验结果表明,MMN峰值和P3a峰值对脑力负荷变化敏感,随着脑力负荷的增加,MMN峰值显著增加,而P3a峰值显著降低,反应了被试者对异常信息的自动加工能力的提高以及朝向注意能力的减弱.与新异刺激相比,由偏差刺激所诱发的MMN与P3a成分对于与飞行任务相关的脑力负荷具有更好的敏感性,将可用于进一步的脑力负荷分级评价. 相似文献
108.
结合多资源负荷理论及信息认知加工理论,在注意-情境意识(A-SA)模型和注意资源分配SA模型基础上,提出了一种新的SA量化模型。该模型中,多资源负荷作用于低层次的注意感知,初期认知资源衰减结合情境激活后内在的高层次规则可用性匹配,最终输出为个体的SA水平。为验证模型可用性,采用15名被试在不同情境下开展飞行任务模拟,并结合主观的十维度情境意识测评技术(10-D SART)和客观的飞行绩效、情境意识全面测量技术(SAGAT)以及生理测量(心电、皮电及呼吸)进行实验测评。实验分析表明,模型计算的理论值变化趋势与实验结果显著相关,提出的SA量化模型对于指导驾驶舱人机界面设计和优化飞行任务分配具有一定的参考价值。 相似文献
109.
本文首先阐述了空中交通运输现状,重申了复杂性研究的重要性。为了正确评估管制能力、预测扇区容量,需要采取与管制复杂性相结合的工作负荷评估方法。本文以乌鲁木齐进近01、02号扇区为例,研究了在扇区复杂性相似的情况下,由于交通流差异造成的管制复杂性差异对管制员工作负荷权值以及扇区容量的影响。 相似文献
110.
飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数(National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX)量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机(Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR)模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机(Support vector regression, SVR)模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。 相似文献