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基于生理指標測量的飛行學(xué)員疲勞特性與飛行品質(zhì)評估研究

發(fā)布時間:2020-10-14 18:06
   近年來我國民航業(yè)緊隨著快速發(fā)展的經(jīng)濟社會迎來了發(fā)展崛起的黃金期,各個領(lǐng)域均取得累累碩果,與此同時,飛行學(xué)員的需求量在大幅度增加。中國民航飛行學(xué)院作為世界上規(guī)模最大的以飛行訓(xùn)練為主的學(xué)校,飛行學(xué)員的訓(xùn)練量隨之也大幅度增加,這勢必會導(dǎo)致相關(guān)飛行安全系數(shù)有所降低。針對如何提高飛行訓(xùn)練的飛行安全,本研究將從以下兩個方面進行展開。第一部分,研究飛行學(xué)員疲勞特性。設(shè)計實驗獲取飛行學(xué)員心率數(shù)據(jù)作為疲勞分析指標,在實驗過程中,選取打哈欠,流眼淚以及反應(yīng)能力和操作能力下降作為疲勞表征的評價指標;分析飛行學(xué)員心率數(shù)據(jù)特征,為了克服不同飛行學(xué)員自身心率的差異性,以心跳間隔變化率為分析指標,利用ROC曲線可以判斷閾值的作用,結(jié)合心跳間隔變化率和疲勞表征狀態(tài)量繪制ROC曲線,通過對ROC曲線的分析確定飛行學(xué)員疲勞臨界時的心跳間隔變化率,進而確定疲勞時間點;利用二分類Logit回歸模型可以得到自變量權(quán)重的作用,選取疲勞作為二分類因變量,選取時間、是模擬飛行還是真實飛行(操作任務(wù)的難易)、是大四飛行學(xué)員還是大二飛行學(xué)員(熟練度的高低)和心跳間隔變化率作為4個自變量,建立二元Logit回歸模型,得出4個自變量的權(quán)重,進而判斷它們對疲勞的影響程度;選取心跳間隔變化率為3%,繪制飛行學(xué)員疲勞特性曲線,分析飛行學(xué)員疲勞特性,并提出相關(guān)建議。第二部分,建立飛行品質(zhì)評估模型。設(shè)計實驗獲取飛行學(xué)員的飛行參數(shù)和生理信號數(shù)據(jù),選取下降率、偏航、垂直速度變化、襟翼度數(shù)和著陸速度五個飛行參數(shù),心率和皮膚溫度兩個生理信號作為飛行品質(zhì)評估指標,數(shù)據(jù)處理之后,專家進行打分,打分分為優(yōu)秀,良好和差三個類別;隨機選取20組模擬飛行中5組評價指標和專家打分的組合作為支持向量機(SVM)的測試集,剩余15組作為訓(xùn)練集,由于打分分為三類,選取SVM多分類器來進行分類預(yù)測,結(jié)果表明支持向量機構(gòu)建的飛行品質(zhì)評估模型是準確可行的;用剛建立好的評估模型對飛行學(xué)員疲勞前后同一飛行階段(第一個和第三個五邊進近著陸階段)進行飛行品質(zhì)評估并進行比較,驗證疲勞對飛行品質(zhì)的影響。
【學(xué)位單位】:中國民用航空飛行學(xué)院
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:V323
【部分圖文】:

程序圖,飛行學(xué)員,模擬飛行,程序


行實驗是為了在操作任務(wù)難易程度和緊張程度上表現(xiàn)出差異。為了充疲勞狀態(tài),結(jié)合實驗對象實際情況,要求飛行學(xué)員在前一天正常上課個小時睡眠(統(tǒng)計學(xué)員實驗前兩周的平均睡眠時間確定具體睡眠時驗如下:行數(shù)據(jù)采集的:為了獲取模擬飛行訓(xùn)練中飛行學(xué)員的生理信號和飛行參數(shù)數(shù)據(jù)特性以及建立飛行品質(zhì)評估模型。備:如圖 3.1,模擬機是基于微軟模擬飛行 X 軟件的由雙顯示器和操腳舵組成的,可以測量飛行參數(shù)。生理信號數(shù)據(jù)采集儀是美國普升科生理記錄儀,能夠采集飛行學(xué)員的皮膚溫度、心電、血壓等多種生理

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19本場五邊飛行程序示意圖見圖3.2,五邊飛行的機場為西雅圖機場(KSEA),RWY34。圖 3.2 本場五邊飛行程序示意圖實驗步驟:(1)如圖 3.1 中所示,給被試飛行學(xué)員佩戴好生理信號采集設(shè)備貼片,同時調(diào)試好生理信號采集設(shè)備和模擬機;(2)按照圖 3.3 給定的起落程序飛行,在跑道上滑跑起飛:航向 340°;(3)保持航向,當爬升到 1100ft,左轉(zhuǎn) 90°(航向 250°),開始一轉(zhuǎn)彎爬升;(4)航向達到 250°時

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圖 3.3 起落程序平面圖行數(shù)據(jù)采集:為了獲取真實飛行訓(xùn)練中飛行學(xué)員的生理信號和飛行參數(shù)數(shù)據(jù)性,建立一個飛行品質(zhì)評估模型,以及通過基于支持向量機的飛型驗證疲勞對飛行品質(zhì)的影響。:塞斯納(CESSNA)172,美國塞斯納公司的經(jīng)典之作,如圖 3.4
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本文編號:2840999

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