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飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷實驗測量與數學建模 版權信息
- ISBN：9787030749260
- 條形碼：9787030749260 ; 978-7-03-074926-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷實驗測量與數學建模 內容簡介
本書稿的所依托的課題來源于國家重點基礎研究發展規劃（973計劃）項目，項目名稱為：民機駕駛艙人機工效綜合仿真理論與方法研究，項目編號：2010CB734100。子課題名稱為：基于認知特性的人機界面仿真模型和仿真方法研究，子課題編號：2010CB734104。在契合中國軍事和民航實際工作需求的前提條件下，以降低飛行事故及事故征后的發生，進一步提升飛行安全和飛行員生理健康為總體目標，本書首先深入探討了飛行腦力負荷的生理測評指標和綜合評價方法等相關文獻，歸納并總結了可能用于飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷測量和評價的生理指標，以及多指標建模的數學方法；其次本書全面介紹了飛行腦力負荷生理測量的主要指標、試驗方法及建模方法，并結合具體試驗案例給出了幾類數學模型。
飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷實驗測量與數學建模 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的與意義 2
1.3 本書的研究方法 3
1.4 本書的結構 4
第2章 腦力負荷測評方法 6
2.1 腦力負荷及其影響分析 6
2.1.1 腦力負荷的相關定義 6
2.1.2 腦力負荷、作業難度與作業績效 7
2.1.3 解決腦力負荷問題的方法 7
2.1.4 腦力負荷測量方法評價 8
2.2 腦力負荷測評方法 8
2.2.1 主觀測評方法 8
2.2.2 生理測評方法 10
2.2.3 作業績效測評方法 13
2.2.4 綜合測評方法 14
2.3 研究現狀及存在的問題 15
第3章 研究假設與技術路線 16
3.1 研究假設 16
3.2 實驗方案的制定 16
3.3 ERP技術簡介 17
3.3.1 ERP的定義 17
3.3.2 ERP提取的基本過程和原理 18
3.3.3 ERP數據分析需要注意的問題 18
3.3.4 ERP的成分介紹 20
3.3.5 經典的ERP實驗范式 22
3.4 E-prime軟件 24
3.4.1 E-Prime軟件概述 24
3.4.2 E-Prime的功能和主要作用 24
3.4.3 E-Prime的主要操作步驟 25
3.5 數學建模方法 26
3.5.1 Fisher判別分析方法 26
3.5.2 Bayes判別分析方法 28
第4章 腦電指標與腦力負荷 30
4.1 實驗目的 30
4.2 實驗測量 30
4.2.1 實驗被試 30
4.2.2 實驗設計 31
4.2.3 飛行模擬任務 31
4.2.4 三刺激Oddball任務 32
4.2.5 數據記錄與分析 32
4.3 實驗結果 34
4.3.1 行為績效結果 34
4.3.2 ERP結果 34
4.4 討論 36
4.4.1 行為績效結果 36
4.4.2 對ERP結果的討論 36
4.5 小結 37
第5章 心電指標與腦力負荷及其建模 38
5.1 實驗目的 38
5.2 實驗測量 39
5.2.1 被試 39
5.2.2 實驗平臺與環境 39
5.2.3 實驗任務 40
5.2.4 實驗過程 40
5.2.5 實驗數據記錄與分析 41
5.3 實驗結果 42
5.3.1 績效測評結果 42
5.3.2 主觀評價結果 42
5.3.3 心電評價結果 43
5.4 建模 43
5.4.1 建模方法 43
5.4.2 模型的確立 44
5.4.3 模型有效性檢驗 44
5.5 討論 46
5.5.1 三類評估指標對腦力負荷變化的敏感性 46
5.5.2 綜合評估模型對腦力負荷變化的敏感性 46
5.5.3 研究意義與局限性 47
5.6 小結 48
第6章 基于多生理指標的腦力負荷判別預測模型 49
6.1 實驗目的 49
6.2 實驗方法 50
6.2.1 被試 50
6.2.2 實驗任務 50
6.2.3 實驗設計 51
6.2.4 實驗數據記錄與分析 51
6.3 實驗結果 52
6.3.1 飛行作業績效測評結果 52
6.3.2 主觀測評結果 52
6.3.3 生理指標測評結果 52
6.4 建模 54
6.4.1 建模方法 54
6.4.2 模型的確立及使用說明 54
6.4.3 各類模型判別預測準確率的檢驗 54
6.5 討論 56
6.5.1 三類評估指標對腦力負荷變化的敏感性 56
6.5.2 各模型評估結果的討論 57
6.5.3 生理綜合模型與NASA_TLX量表的比較 57
6.5.4 研究的意義 59
6.6 小結 59
第7章 多界面多飛行任務腦力負荷判別預測模型 60
7.1 實驗目的 60
7.2 實驗方法 60
7.2.1 被試 60
7.2.2 實驗任務 61
7.2.3 實驗程序 63
7.3 實驗結果 64
7.3.1 主飛行任務績效測評結果 64
7.3.2 主觀測評結果 65
7.3.3 生理指標測評結果 65
7.4 建模 66
7.4.1 建模方法 66
7.4.2 模型的確立及使用說明 66
7.4.3 模型判別預測準確率的檢驗 67
7.5 討論 69
7.5.1 三類評估指標對三種不同飛行任務腦力負荷變化的敏感性 69
7.5.2 單指標與多指標綜合評估模型評估結果之間的比較 70
7.5.3 研究的意義 72
7.6 小結 72
第8章 總結和展望 73
8.1 總結 73
8.2 展望 75
參考文獻 77
附錄A 主觀評價量表 84
附錄B 實驗2原始數據 86
附錄C 實驗3原始數據 93
附錄D 實驗4原始數據 98
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的與意義 2
1.3 本書的研究方法 3
1.4 本書的結構 4
第2章 腦力負荷測評方法 6
2.1 腦力負荷及其影響分析 6
2.1.1 腦力負荷的相關定義 6
2.1.2 腦力負荷、作業難度與作業績效 7
2.1.3 解決腦力負荷問題的方法 7
2.1.4 腦力負荷測量方法評價 8
2.2 腦力負荷測評方法 8
2.2.1 主觀測評方法 8
2.2.2 生理測評方法 10
2.2.3 作業績效測評方法 13
2.2.4 綜合測評方法 14
2.3 研究現狀及存在的問題 15
第3章 研究假設與技術路線 16
3.1 研究假設 16
3.2 實驗方案的制定 16
3.3 ERP技術簡介 17
3.3.1 ERP的定義 17
3.3.2 ERP提取的基本過程和原理 18
3.3.3 ERP數據分析需要注意的問題 18
3.3.4 ERP的成分介紹 20
3.3.5 經典的ERP實驗范式 22
3.4 E-prime軟件 24
3.4.1 E-Prime軟件概述 24
3.4.2 E-Prime的功能和主要作用 24
3.4.3 E-Prime的主要操作步驟 25
3.5 數學建模方法 26
3.5.1 Fisher判別分析方法 26
3.5.2 Bayes判別分析方法 28
第4章 腦電指標與腦力負荷 30
4.1 實驗目的 30
4.2 實驗測量 30
4.2.1 實驗被試 30
4.2.2 實驗設計 31
4.2.3 飛行模擬任務 31
4.2.4 三刺激Oddball任務 32
4.2.5 數據記錄與分析 32
4.3 實驗結果 34
4.3.1 行為績效結果 34
4.3.2 ERP結果 34
4.4 討論 36
4.4.1 行為績效結果 36
4.4.2 對ERP結果的討論 36
4.5 小結 37
第5章 心電指標與腦力負荷及其建模 38
5.1 實驗目的 38
5.2 實驗測量 39
5.2.1 被試 39
5.2.2 實驗平臺與環境 39
5.2.3 實驗任務 40
5.2.4 實驗過程 40
5.2.5 實驗數據記錄與分析 41
5.3 實驗結果 42
5.3.1 績效測評結果 42
5.3.2 主觀評價結果 42
5.3.3 心電評價結果 43
5.4 建模 43
5.4.1 建模方法 43
5.4.2 模型的確立 44
5.4.3 模型有效性檢驗 44
5.5 討論 46
5.5.1 三類評估指標對腦力負荷變化的敏感性 46
5.5.2 綜合評估模型對腦力負荷變化的敏感性 46
5.5.3 研究意義與局限性 47
5.6 小結 48
第6章 基于多生理指標的腦力負荷判別預測模型 49
6.1 實驗目的 49
6.2 實驗方法 50
6.2.1 被試 50
6.2.2 實驗任務 50
6.2.3 實驗設計 51
6.2.4 實驗數據記錄與分析 51
6.3 實驗結果 52
6.3.1 飛行作業績效測評結果 52
6.3.2 主觀測評結果 52
6.3.3 生理指標測評結果 52
6.4 建模 54
6.4.1 建模方法 54
6.4.2 模型的確立及使用說明 54
6.4.3 各類模型判別預測準確率的檢驗 54
6.5 討論 56
6.5.1 三類評估指標對腦力負荷變化的敏感性 56
6.5.2 各模型評估結果的討論 57
6.5.3 生理綜合模型與NASA_TLX量表的比較 57
6.5.4 研究的意義 59
6.6 小結 59
第7章 多界面多飛行任務腦力負荷判別預測模型 60
7.1 實驗目的 60
7.2 實驗方法 60
7.2.1 被試 60
7.2.2 實驗任務 61
7.2.3 實驗程序 63
7.3 實驗結果 64
7.3.1 主飛行任務績效測評結果 64
7.3.2 主觀測評結果 65
7.3.3 生理指標測評結果 65
7.4 建模 66
7.4.1 建模方法 66
7.4.2 模型的確立及使用說明 66
7.4.3 模型判別預測準確率的檢驗 67
7.5 討論 69
7.5.1 三類評估指標對三種不同飛行任務腦力負荷變化的敏感性 69
7.5.2 單指標與多指標綜合評估模型評估結果之間的比較 70
7.5.3 研究的意義 72
7.6 小結 72
第8章 總結和展望 73
8.1 總結 73
8.2 展望 75
參考文獻 77
附錄A 主觀評價量表 84
附錄B 實驗2原始數據 86
附錄C 實驗3原始數據 93
附錄D 實驗4原始數據 98
展開全部
飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷實驗測量與數學建模 節選
第1章緒論 1.1研究背景 隨著電子信息技術的迅猛發展，越來越多的智能化、信息化等自動化技術被應用于飛機駕駛艙設計之中，極大地改變了傳統的飛機駕駛艙人機界面設計和飛行操縱方式。高度自動化的飛機駕駛艙系統不但為飛行員提供了多種不同（包括手動、半自動和全自動）的飛行操縱自動化控制水平，而且提供了由俯仰、橫滾和自動油門三種維度組成的百余種飛行控制方式，使飛行員可通過飛行自動化系統監控整個飛機的飛行操縱狀態[1]。與此同時，操縱的多樣性和儀表顯示系統界面信息的高度密集，也對飛行員的認知加工能力提出了新的要求。 據粗略統計，僅起飛階段的前后10s之內，波音747飛機的飛行員就需要收集30多個飛行信息[2]。國外相關標準規定，飛行員對于顯示界面異常信息的處理正確率應高于95%，且反應時間應小于1s[3]。可見，飛行員的腦力工作負荷面臨著極高的挑戰。當遇到飛行特情時，飛行員面臨的信息加工要求日趨嚴格，往往需要在短時間內處理大量信息并快速作出反應決策，因此容易出現腦力負荷較高，甚至超載的情況，嚴重影響飛行員的工作效率、飛行操作的可靠性，以及飛行員自身的心理健康[4，5]。例如，某航空事故調查報告指出，60%～90%的航空飛行事故及事故征候發生在飛行員腦力負荷強度大、應激水平高的飛行任務中[6，7]。另一份針對中國民航事故原因進行分析統計的研究結果也表明，約20%的飛行事故與腦力負荷密切相關[8，9]。 近年來，航空領域相關人員已經意識到，要解決飛行員腦力負荷問題，不僅要加強對飛行員的培訓和飛行特情訓練，更應該在飛機駕駛艙人機交互的設計階段就考慮腦力任務設計問題。很多工程心理學、認知神經科學領域的學者研究與飛行任務相關的腦力負荷問題，探討不同類型飛行任務下的不同評價指標與腦力負荷之間的關系，但是飛機駕駛艙顯示界面的腦力負荷測評指標和判別預測模型構建方面的研究仍然較少。在人們獲取的信息中，80%的內容是通過視覺通道獲取的[10]，因此在飛機駕駛艙顯示界面設計的早期階段，飛機設計人員需要采取相應的評估指標和評估模型來判別、預測顯示界面不同設計方案下飛行員的腦力負荷水平，以便及時調整顯示界面腦力任務設計，進而優化駕駛艙顯示界面的設計方案。在實際飛行任務（特別是高機動性軍事飛行任務）中，地面指揮系統需要實時通過腦力負荷判別預測模型對飛行員腦力負荷狀態進行實時監控、分析及預測，從而對預期可能出現的飛行員腦力負荷超載情況提出實時、有效的解決方案，降低航空事故或事故征候的發生概率。因此，當腦力負荷變化時，哪些測評指標會發生變化，這些變化又會如何影響飛行員的作業績效，對更好地理解飛行腦力負荷和解決方案非常重要。如何評價飛行員的腦力負荷，優化界面設計，使飛行員的腦力負荷處于*適合水平是具有重要現實意義的研究課題。為提高研究結果的實際效用和應用價值，需要在飛行模擬環境中開展綜合因素下的飛行員腦力負荷評價方法研究。 1.2研究目的與意義 通過對國內外相關文獻資料的查閱，以及在飛機駕駛艙顯示界面設計水平評價方面的具體實踐，研究者發現目前在飛行機組-駕駛艙人機交互顯示界面領域缺少全面的、具有針對性的方法來理解、分析、分類和討論飛機駕駛艙顯示界面設計中的腦力負荷問題。本書首先探討飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷測量和評價的主要方法，然后研究對飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷敏感的各類指標，建立能夠有效表征腦力負荷等級變化的數學模型。 本書具有以下幾個方面的重要意義。 （1）實驗1（本書第4章實驗）的研究結果可以為腦力負荷測量提供全新的生理指標，即事件相關電位（event related potential，ERP）技術中的失匹配負波（mismatch negativity，MMN）指標和P3a指標，有助于擴展腦力負荷測量方法的研究范疇，幫助飛機駕駛艙顯示界面設計人員從認知神經科學的角度來理解、分析、分類并討論飛行員的腦力負荷問題。 （2）實驗2（本書第5章實驗）建立的數學模型可以為飛機駕駛艙顯示界面設計人員提供一種操作性較強的方法，能夠有效預測顯示界面系統施加于作業人員的腦力負荷，幫助設計人員從飛機駕駛艙顯示界面設計的早期階段對系統設計方案作出選擇，從而有效提高設計效率、節約設計成本。通過提高民機駕駛艙人因設計水平，考驗減小由駕駛艙設計問題誘發的飛行機組事故/事故征候發生的概率，提高飛機飛行的安全性。 （3）基于實驗3（本書第6章實驗）建立的飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷判別預測生理數學模型可對實際飛行任務中飛行員的腦力負荷狀況進行實時分析、判別、預測，為飛機駕駛艙人機功能分配的動態設計提供量化方法和科學依據。 （4）基于實驗4（本書第7章實驗）建立的數學模型有助于指導設計人員，使其在綜合復雜顯示界面的設計階段進行腦力負荷評價，并選擇相應的顯示界面設計方案。這有助于幫助戰斗機設計人員和民航客機設計人員優化顯示界面腦力任務設計、節約成本、保障航空安全。 （5）隨著電子科技的迅速發展，飛機駕駛艙自動化水平不斷提高，越來越多的人機界面問題層出不窮。對這些問題開展研究有助于預測未來高度自動化的駕駛艙內飛行機組如何獲取加工信息并做出何種反應，審定適航審定工作中預期人為因素問題，引導新技術的合理應用。 （6）基于研究建立的各類數學模型和基礎數據，可為飛機駕駛艙顯示界面人為因素適航審定人員提供量化的適航符合性驗證方法和數據支撐，以提高審定的效率和針對性，促進人為因素適航審定工作的順利開展。 1.3本書的研究方法 本書開展的研究包括以下三個階段。 **階段，首先搜集并整理航空工效學、飛機駕駛艙人機界面設計與評價技術、腦力負荷科學、認知神經科學、工程心理學、多指標數學建模方法等領域的相關文獻資料，主要包括對飛行腦力負荷主觀測評方法的研究[11-20]、飛行腦力負荷作業績效測評方法的研究[21-26]、飛行腦力負荷生理測評方法的研究[27-41]、飛行腦力負荷多維綜合評價方法的研究[42-53]等。然后，界定研究方向和目標。*后，探討腦力負荷的生理測評指標和綜合評價方法，歸納并總結可能用于飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷測量和評價的生理指標，以及多指標建模的數學方法。 第二階段，首先提出4個假設，然后提出相應的實驗解決方案，*后介紹實驗設計和數學建模中用到的技術，即ERP技術、E-Prime軟件、Fisher和Bayes判別分析方法。 第三階段，基于地面飛行模擬器搭建各類實驗平臺，開展腦力負荷測量實驗與數學建模研究，檢驗第二階段提出的4個假設。在實驗1中，搭建腦電設備測量腦力負荷的實驗平臺，通過開展ERP實驗，探討腦電指標對飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷變化的敏感性。在實驗2中，搭建心電設備測量腦力負荷的實驗平臺，通過開展心電圖（electrocardiogram，ECG）實驗，探討各類心電指標對飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷變化的敏感性，并綜合績效測量、主觀評價和心電測量這三類評估指標，構建飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷等級判別預測綜合模型。在實驗3中，搭建多生理指標測量腦力負荷的實驗平臺，通過綜合采用ERP、眼電圖（electrooculogram，EOG）、ECG三類生理指標開展腦力負荷測量實驗，并基于不同的生理指標組合采用數學建模方法，建立飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷判別預測生理模型，將該模型與主觀評價方法，即美國國家航空航天局任務負荷指數（National Aeronautics and Space Administration_task load index，NASA_TLX）的判別結果進行比較。在實驗4中，搭建多生理指標測量多顯示界面多飛行任務（平視顯示器的主飛行信息監控、下視顯示器的飛行計算、雷達探測任務）的腦力負荷實驗平臺，通過綜合采用ERP、EOG、ECG，結合主觀評價方法、飛行作業績效評價等方法開展多顯示界面、多飛行任務條件下的腦力負荷實驗測量與理論建模研究。 1.4本書的結構 全書共8章。第1章緒論。第2章腦力負荷測評方法，針對模擬飛行實驗任務和真實飛行情況下飛行員的腦力負荷測量和評價方法進行資料的搜集、歸納，以及整理，并在對相關文獻資料分析和探討的基礎上，提出本書的初步研究思路。第3章研究假設與技術路線，在相關文獻資料分析和探討的基礎上，提出本書的研究假設、實驗解決方案，以及技術路線。第4章腦電指標與腦力負荷，采用實驗研究的方法，探索ERP中的MMN、P3a兩個指標對飛行任務相關腦力負荷的敏感性。第5章心電指標與腦力負荷及其建模，綜合采用實驗研究與理論建模的方法，研究ECG心率（heart rate，HR）和心率變異性（heart rate variability，HRV）的6個時域指標對飛行任務相關腦力負荷的敏感性，并基于主觀評價、飛行作業績效，以及HRV的時域指標R-R間期的標準差（standard deviation normal to normal，SDNN）建立飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷判別預測綜合模型。第6章基于多生理指標的腦力負荷判別預測模型，綜合采用多種生理指標開展腦力負荷的實驗測量與數學建模，基于多種生理指標，建立實時、客觀的飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷判別預測生理模型。第7章多顯示界面多飛行任務腦力負荷判別預測模型，綜合采用多種生理指標，在多顯示界面多飛行任務狀態下，開展復雜飛行任務中的腦力負荷實驗測量與數學建模研究，建立多顯示界面多飛行任務腦力負荷判別預測模型。第8章總結和展望，總結本書的研究結果、主要創新點及其應用意義，特別關注在飛機駕駛艙顯示界面腦力任務設計方面的應用，并討論未來可能的研究方向。 第2章腦力負荷測評方法 飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷實驗測量和數學建模研究以飛機駕駛艙顯示界面腦力負荷測量指標為基礎展開。中國民用航空規章第25部中第1523條款適航審定也需要具體飛行機組工作負荷的適航符合性驗證方法[54-56]。本章主要討論國內外現有飛行腦力負荷的測量指標和評價方法，為后續的腦力負荷測評、數學建模奠定理論基礎和依據。 2.1腦力負荷及其影響分析 2.1.1腦力負荷的相關定義 由于腦力負荷的多維特性，目前學術界尚無明確的定義。在現有的研究中，國內外相關研究人員對腦力負荷的定義主要有以下幾種。 Rouse等[57]從任務和個體兩方面出發，認為腦力負荷、任務和執行任務的個體均相關。在同一任務中，不同的作業人員感受的腦力負荷仍可能不同。作業人員自身的情緒、動機、策略，以及個人能力都可能影響腦力負荷。 O’Donnell等[58]從信息處理能力的角度出發，將腦力負荷定義為：作業人員在執行某項任務時對所用信息處理能力的大小，可以通過測量其信息處理能力直接度量腦力負荷。 Young等[59]從注意資源的角度出發，將腦力負荷定義為：在作業過程中，作業人員為達到某一績效水平而付出的注意資源，與作業任務的需求、作業環境，以及作業人員的經歷等密切相關。 廖建橋等[60]在O’Donnell等對腦力負荷定義的基礎上，從兩個方面對腦力負荷進行了定義，即時間占有率、信息處理強度。時間占有率指在完成某項任務的過程中，作業人員的*低工作時間。時間占有率越低，腦力負荷越低；反之，腦力負荷越高。信息處理強度指在單位時間內需要處理的信息量或者處理信息的復雜程度。信息處理強度越高，腦力負荷越高；反之，腦力負荷越低[9，60，61]。
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