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- 航空马厩与服务界面设计
- 作者： 刘益维 莫娇 来源： 设计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 界面设计
- 描述： 可调节式智能航空马厩产品是基于传统马厩适用于各类机型货舱运输的改良型马厩，产品改进了传统马厩的安装步骤，对顶部结构与内部杆件、隔板、嗅探板等安装流程进行了更细致的规划。马厩内部杆件高度调节，通过液压缸结构升降控制马厩顶层变形成多种型号，可以有效装载至不同机型的舱位。马厩内安装了检查马腹绞痛的检测窗与内部适配的马厩控制器，马头上的新缰绳安装了多种传感器，
- 基于脑力负荷的通航飞机座舱显示界面测评研究
- 作者： 张宁宁 范思岑 王丹丹 邹媛媛 任宏 来源： 工程设计学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 通航飞机 脑力负荷 视觉信息 显示界面
- 描述： 在飞行过程中,飞行员需从座舱显示界面获取和处理很多视觉信息,大量的视觉信息会使飞行员脑力负荷过高,从而易导致飞行事故。为降低飞行员在飞行过程中的脑力负荷和提高飞行的安全性,需判断通航飞机座舱显示界面对飞行员脑力负荷的影响,并为通航飞机座舱显示界面优化设计提供依据。以塞斯纳172SP飞机为例,综合应用主观评价法、绩效评估法和生理测量法,对五边飞行过程中飞行员的脑力负荷进行评估。综合主观评分、飞行绩效、脑电(Electroencephalogram,EEG)指标、眼动指标的分析结果,得出了五边飞行不同飞行阶段的脑力负荷大小排序。采用眼动追踪技术对不同飞行阶段飞行员所关注的界面信息进行定位,确定飞机座舱显示界面上对脑力负荷影响较大的注视热区。结果显示飞行员在平飞阶段的脑力负荷较低,降落阶段的脑力负荷较高;显示界面侧滑指示器对脑力负荷的影响最大。综上可知结合脑力负荷测量和眼动指标可以有效地评价通航飞机座舱显示界面的性能。
- 飞机驾驶舱视觉工效研究
- 作者： 余涛 孙有朝 来源： 飞机设计 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 界面设计 视觉工效 信息需求 光环境控制 信息过载
- 描述： 为了研究飞行员视觉工效的发展现状,以光环境设计、驾驶舱显示信息及显示方式等视觉工效的影响要素为研究对象,分析了照明系统控制、显示亮度控制、驾驶舱信息需求、克服信息过载、显示合成技术、视觉混乱等内容。基于研究结果,提出了目前在飞机驾驶舱视觉工效领域存在的几点问题,包括光环境控制的研究方法较为传统、显示信息的需求分析不明确,数量大、信息显示方式发展缓慢、飞机驾驶舱视觉工效设计缺少系统的、专业的测试和评价工具等内容。据此,针对未来飞机驾驶舱视觉工效的研究发展趋势给出了几点建议,为飞机驾驶舱视觉工效的设计提供借鉴和参考。
- 面向复杂飞行任务的脑力负荷综合评估模型
- 作者： 卫宗敏 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 脑力负荷 综合评估模型 适航审定 显示界面 多飞行任务
- 描述： 针对多显示界面多飞行任务状态下的脑力负荷评价问题，设计了飞行监控、飞行计算、以及雷达探测三种不同类型的飞行任务，综合采用多种不同测评方法在飞行试验平台上开展脑力负荷实验测量和综合评价模型研究。实验结果表明：随着飞行任务类型的增多，NASA任务负荷指数（NASA-TLX）的主观评价分值显著增高；飞行正确操作率逐渐下降，反应时间显著延长；事件相关电位（ERP）测量技术中的P3a的峰值（在Fz电极处）逐步降低，心电（ECG）测量技术中的SDNN指标的数值逐步降低，眼电（EOG）测量技术中的眨眼次数没有显著变化。在此基础上，基于贝叶斯判别分析方法，建立了面向复杂飞行任务的脑力负荷多维综合评估模型，并将该综合评估模型与基于单一指标、双指标、三指标、四指标的模型进了比较，结果显示五指标综合模型对于多显示界面多飞行任务中的显示界面脑力任务设计的等级判别预测准确率最高，其判别预测准确率为82.22%。该模型为大型复杂系统中显示界面脑力任务设计提供了有效的量化方法和科学依据，有助于帮助歼击机和运输类飞机设计人员优化显示界面脑力任务设计，并为相关型号飞机显示系统的适航审定工作提供新的验证工具。
- 小型飞机航电处理计算机设计与实现
- 作者： 张黎 姜琳琳 张彬 胡宝雷 来源： 信息通信 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 架构 总线 航电处理计算机 小型飞机
- 描述： 为了满足小型飞机对航电处理计算机成本控制、功能性能、物理特征等多方面要求,设计了一种小型化且局部综合化的航电处理计算机。首先介绍了航电处理计算机设计需求,然后分析了系统架构,重点介绍了软硬件架构、三种总线设计,最后给出了航电处理计算机的系统实现。
- 航空器孔探人员脑力负荷预测
- 作者： 钱锋 贺强 来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量回归机SVR 脑力负荷 单因素方差分析 GASA算法 孔探 NASA/TLX量表
- 描述： 孔探检测是航空器维修中最重要的检测项目，在孔探检测过程中人员脑力状态与检测质量好坏直接相关，在高脑力负荷状态下常常会诱发检测人员出现错检、忘检、漏检等安全风险，从而造成维修差错。为解决NASA/TLX等主观量表测量脑力负荷的非即时问题，因此通过眼动仪无接触实时的测量孔探人员在不同脑力负荷状态下的眼动数据，再利用单因素方差分析来寻找到构建脑力负荷状态预测模型的关键眼动指标。此外由于眼动指标与脑力负荷存在非线性关系，因此选用支持向量回归机SVR来构建脑力负荷预测模型，并使用GASA算法来对SVR参数进行寻优，获得了具有足够精度和泛化能力的孔探人员脑力负荷预测模型，从而帮助飞机维修单位实时把握孔探人员状态，降低孔探检测中人为差错导致的风险，同时为民航局制定相应的孔探人员管理规定提供依据。