基于生理指标测量的飞行学员疲劳特性与飞行品质评估研究

发布时间：2020-10-14 18:06

　　 近年来我国民航业紧随着快速发展的经济社会迎来了发展崛起的黄金期,各个领域均取得累累硕果,与此同时,飞行学员的需求量在大幅度增加。中国民航飞行学院作为世界上规模最大的以飞行训练为主的学校,飞行学员的训练量随之也大幅度增加,这势必会导致相关飞行安全系数有所降低。针对如何提高飞行训练的飞行安全,本研究将从以下两个方面进行展开。第一部分,研究飞行学员疲劳特性。设计实验获取飞行学员心率数据作为疲劳分析指标,在实验过程中,选取打哈欠,流眼泪以及反应能力和操作能力下降作为疲劳表征的评价指标;分析飞行学员心率数据特征,为了克服不同飞行学员自身心率的差异性,以心跳间隔变化率为分析指标,利用ROC曲线可以判断阈值的作用,结合心跳间隔变化率和疲劳表征状态量绘制ROC曲线,通过对ROC曲线的分析确定飞行学员疲劳临界时的心跳间隔变化率,进而确定疲劳时间点;利用二分类Logit回归模型可以得到自变量权重的作用,选取疲劳作为二分类因变量,选取时间、是模拟飞行还是真实飞行(操作任务的难易)、是大四飞行学员还是大二飞行学员(熟练度的高低)和心跳间隔变化率作为4个自变量,建立二元Logit回归模型,得出4个自变量的权重,进而判断它们对疲劳的影响程度;选取心跳间隔变化率为3%,绘制飞行学员疲劳特性曲线,分析飞行学员疲劳特性,并提出相关建议。第二部分,建立飞行品质评估模型。设计实验获取飞行学员的飞行参数和生理信号数据,选取下降率、偏航、垂直速度变化、襟翼度数和着陆速度五个飞行参数,心率和皮肤温度两个生理信号作为飞行品质评估指标,数据处理之后,专家进行打分,打分分为优秀,良好和差三个类别;随机选取20组模拟飞行中5组评价指标和专家打分的组合作为支持向量机(SVM)的测试集,剩余15组作为训练集,由于打分分为三类,选取SVM多分类器来进行分类预测,结果表明支持向量机构建的飞行品质评估模型是准确可行的;用刚建立好的评估模型对飞行学员疲劳前后同一飞行阶段(第一个和第三个五边进近着陆阶段)进行飞行品质评估并进行比较,验证疲劳对飞行品质的影响。
【学位单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V323
【部分图文】：

行实验是为了在操作任务难易程度和紧张程度上表现出差异。为了充疲劳状态，结合实验对象实际情况，要求飞行学员在前一天正常上课个小时睡眠（统计学员实验前两周的平均睡眠时间确定具体睡眠时验如下：行数据采集的：为了获取模拟飞行训练中飞行学员的生理信号和飞行参数数据特性以及建立飞行品质评估模型。备：如图 3.1，模拟机是基于微软模拟飞行 X 软件的由双显示器和操脚舵组成的，可以测量飞行参数。生理信号数据采集仪是美国普升科生理记录仪，能够采集飞行学员的皮肤温度、心电、血压等多种生理

19本场五边飞行程序示意图见图3.2，五边飞行的机场为西雅图机场（KSEA），RWY34。图 3.2 本场五边飞行程序示意图实验步骤：（1）如图 3.1 中所示，给被试飞行学员佩戴好生理信号采集设备贴片，同时调试好生理信号采集设备和模拟机；（2）按照图 3.3 给定的起落程序飞行，在跑道上滑跑起飞：航向 340°；（3）保持航向，当爬升到 1100ft，左转 90°（航向 250°），开始一转弯爬升；（4）航向达到 250°时

图 3.3 起落程序平面图行数据采集：为了获取真实飞行训练中飞行学员的生理信号和飞行参数数据性，建立一个飞行品质评估模型，以及通过基于支持向量机的飞型验证疲劳对飞行品质的影响。：塞斯纳(CESSNA)172，美国塞斯纳公司的经典之作，如图 3.4
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本文编号：2840999