航空人体行为建模PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载

航空人体行为建模PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一篇 目标、航空飞行与安全问题、建模1

第1章 NASA人体行为建模项目1

1.1 NASA人体行为建模计划1

1.2 NASA HPM计划的目标1

1.3 NASA HPM计划的方法2

1.4 NASA HPM计划中的问题和所处领域3

1.5 航空人体行为建模：成果及发现4

致谢9

参考文献9

第2章 人体行为建模在航空中的应用11

2.1 引言11

2.2 人体行为建模：从实验室走向现实世界11

2.3 人体行为建模：高层次回归和挑战13

2.4 航空安全：人为操作的作用14

2.4.1 航空系统中人的失误和事故15

2.4.2 潜在的失误15

2.4.3 以一种新的视角看待失误16

2.5 人类参与的闭环测试和人体行为建模16

致谢19

参考文献19

第3章 飞机降落导航错误和合成视景系统22

3.1 引言22

3.2 机场场面（滑行）操作22

3.2.1 概述22

3.2.2 机场场面（滑行）操作描述23

3.2.3 机场场面（滑行）操作HITL模拟25

3.3 将合成视景系统应用于飞机降落过程29

3.3.1 概述29

3.3.2 对于飞机进近和着陆的理解31

3.3.3 合成视景系统HITL模拟32

致谢45

参考文献45

第二篇 单个建模工具在航空飞行与安全问题中的应用48

第4章 人体行为建模工具概述48

4.1 引言48

4.2 HPM工具的概述48

4.2.1 ACT-R48

4.2.2 IMPRINT/ACT-R50

4.2.3 Air MIDAS51

4.2.4 D-OMAR52

4.2.5 A-SA54

参考文献55

第5章 关于闭环计算认知建模（描述交互式决策和注意力分配的动态过程）的ACT-R方法57

5.1 引言57

5.2 模型与应用程序58

5.3 ACT-R建模：概述60

5.4 滑行导航计算认知模型61

5.4.1 模型环境61

5.4.2 任务分析与知识工程63

5.4.3 识别滑行的启发式决策64

5.4.4 动态决策建模的详细说明65

5.4.5 经验适当性67

5.4.6 启发式决策依赖的全局证据67

5.4.7 启发式决策依赖的局部证据67

5.4.8 小结67

5.5 合成视景系统对计算认知模型的影响68

5.5.1 建模与任务分析69

5.5.2 主要的试验结果70

5.5.3 评估和验证ACT-R模型71

5.5.4 模型结果的讨论75

5.6 总结75

致谢76

参考文献76

第6章 应用集成任务网络和认知结构方法建立飞行员行为模型79

6.1 引言79

6.2 IMPRINT79

6.3 ACT-R80

6.4 IMPRINT和ACT-R的集成82

6.5 滑行时飞行导航的人体行为模型84

6.5.1 IMPRINT模型84

6.5.2 ACT-R模型85

6.5.3 结论86

6.6 进近和着陆中的人体行为模型87

6.6.1 IMPRINT模型88

6.6.2 ACT-R模型89

6.6.3 通信协议90

6.6.4 调查结果及启示91

6.7 拓展进近和着陆模型93

6.7.1 通过学习实用的信息源来拓展ACT-R进近模型94

6.7.2 学习多个层次分解的任务94

6.7.3 通过学习信息的实用性进一步调查96

6.8 模型验证98

6.8.1 验证级别1：成功地完成任务98

6.8.2 验证级别2：评估子任务通信99

6.8.3 验证级别3：模型性能中行为数据的定量对应107

6.9 结论110

参考文献112

第7章 Air MIDAS闭环模型结构建模方法114

7.1 引言114

7.2 Air MIDAS人体行为模型116

7.2.1 人体行为建模：通用结构116

7.2.2 Air MIDAS模型概述116

7.2.3 模型中的函数117

7.2.4 仿真运行原理117

7.3 仿真1：机场场面（滑行）操作119

7.3.1 仿真模型函数119

7.3.2 机场场面（滑行）操作场景120

7.3.3 人体行为120

7.3.4 仿真设计与程序121

7.3.5 仿真独立变量121

7.3.6 仿真结果121

7.3.7 小结122

7.4 仿真2：使用合成视景系统的进近与着陆122

7.4.1 程序开发122

7.4.2 感知系统开发122

7.4.3 场景开发123

7.4.4 模型开发123

7.4.5 仿真结果124

7.4.6 小结126

7.5 仿真3：集成飞行器动力学模型的详细合成视景系统操作126

7.5.1 仿真模型函数126

7.5.2 仿真系统架构128

7.5.3 仿真设备模型128

7.5.4 Air MIDAS符号操作者模型130

7.5.5 扫描模式模型131

7.5.6 仿真方法134

7.5.7 仿真场景135

7.5.8 仿真案例136

7.5.9 结果与分析137

7.5.10 小结141

结论142

致谢143

参考文献144

第8章 D-OMAR多任务行为建模结构146

8.1 引言146

8.2 D-OMAR中的人体行为建模147

8.2.1 D-OMAR模型的认知结构148

8.2.2 多任务行为的类人建模148

8.2.3 关于表述性记忆的分布式模型150

8.2.4 多任务行为中的视觉组件151

8.3 人为错误建模概念152

8.3.1 错误的机制153

8.3.2 人为错误和成功表现之间的关系156

8.4 机场场面（滑行）操作的人为错误建模157

8.4.1 进近、着陆和滑行的整体过程建模158

8.4.2 滑行操作过程中的局部和全局态势感知159

8.4.3 意图行动159

8.5 对两种滑行道导航错误等级的建模和理解161

8.5.1 基于部分知识的期望所导致的错误162

8.5.2 习惯导致的错误162

8.6 NASA合成视景系统建模测试163

8.6.1 合成视景系统场景建模163

8.6.2 评估行为模型的验证165

8.6.3 SVS对飞行员扫描模式的影响165

8.6.4 SVS作为第二姿态显示对工作负荷的影响166

8.7 使用增强型SVS作为单一的主飞行显示器166

8.7.1 增强型SVS场景测试167

8.7.2 SVS不匹配的交替反应168

8.8 结论169

参考文献170

第9章 针对飞行员失误的注意力—态势感知模型172

9.1 引言172

9.1.1 模型构建173

9.2 应用1：飞机滑行错误175

9.2.1 注意力模块175

9.2.2 信念模块176

9.2.3 测试应用177

9.3 应用2：综合视觉系统（NASA模拟）支持的态势感知179

9.4 应用3：综合视觉系统建模回顾179

9.4.1 试验模拟的细节181

9.4.2 表现和扫描结果181

9.4.3 动态模拟建模182

9.4.4 模型调整186

9.4.5 总结：模型调整188

9.4.6 对个体飞行员表现的模型检验188

9.4.7 结论190

9.5 一般结论190

9.6 推断191

致谢192

参考文献192

第三篇 建模和航空飞行与安全问题的影响195

第10章 模型间的比较195

10.1 引言195

10.2 错误预测196

10.2.1 推理思维的自适应控制197

10.2.2 改进的性能研究集成工具198

10.2.3 航空人机集成设计与分析系统198

10.2.4 分布式操作者模型结构199

10.2.5 注意力态势感知199

10.3 外部环境200

10.3.1 推理思维的自适应控制201

10.3.2 改进的性能研究集成工具202

10.3.3 航空人机集成设计与分析系统202

10.3.4 分布式操作者模型结构203

10.3.5 注意力态势感知203

10.4 机组人员交互203

10.4.1 推理思维的自适应控制204

10.4.2 改进的性能研究集成工具204

10.4.3 航空人机集成设计与分析系统204

10.4.4 分布式操作者模型结构205

10.4.5 注意力态势感知205

10.5 调度与多任务205

10.5.1 推理思维的自适应控制和改进的性能研究集成工具206

10.5.2 航空人机集成设计与分析系统207

10.5.3 分布式操作者模型结构209

10.5.4 注意力态势感知210

10.6 记忆210

10.6.1 推理思维的自适应控制和改进的性能研究集成工具211

10.6.2 航空人机集成设计与分析系统213

10.6.3 分布式操作者模型结构214

10.6.4 注意力态势感知214

10.7 视觉注意力214

10.7.1 推理思维的自适应控制215

10.7.2 改进的性能研究集成工具216

10.7.3 航空人机集成设计与分析系统217

10.7.4 分布式操作者模型结构218

10.7.5 注意力态势感知219

10.8 工作负荷220

10.8.1 推理思维的自适应控制和改进的性能研究集成工具220

10.8.2 航空人机集成设计与分析系统221

10.8.3 分布式操作者模型结构221

10.8.4 注意力态势感知221

10.9 态势感知221

10.9.1 注意力态势感知222

10.10 学习222

10.10.1 改进的性能研究集成工具222

10.10.2 注意力态势感知223

10.11 结果和突发行为224

10.11.1 推理思维的自适应控制224

10.11.2 改进的性能研究集成工具224

10.11.3 航空人机集成设计与分析系统225

10.11.4 分布式操作者模型结构225

10.11.5 注意力态势感知225

10.12 检验和确认技术225

10.12.1 推理思维的自适应控制226

10.12.2 改进的性能研究集成工具227

10.12.3 航空人机集成设计与分析系统227

10.12.4 分布式操作者模型结构228

10.12.5 注意力—态势感知228

10.13 总结229

致谢230

参考文献230

第11章 人体行为建模：虚拟的圆桌会议讨论232

11.1 引言232

11.2 一般建模问题232

11.2.1 为何建模232

11.2.2 模型使用者是谁235

11.3 模型的结构和构架237

11.3.1 模型结构和构架的作用237

11.3.2 外界环境表达239

11.4 模型在航空中的应用241

11.4.1 建模需要的主要信息241

11.4.2 模型错误和表现243

11.4.3 发现潜在错误和罕见不安全情形244

11.4.4 处理航空问题246

11.4.5 模型重用247

11.5 模型结果和验证250

11.5.1 模型假设和“脚本编写”250

11.5.2 模型验证251

11.6 模型的过去和未来253

11.6.1 成就和困难253

11.6.2 未来的方向和挑战254

参考文献256

第12章 提高人体行为建模水平以提升航空安全258

12.1 引言258

12.2 用于航空系统设计的HITL/HPM集成方法258

12.2.1 概念定义259

12.2.2 系统定义260

12.2.3 系统评估261

12.2.4 系统的鲁棒性测试262

12.2.5 系统集成263

12.3 对航空任务建模的延展和方法263

12.3.1 人与环境的相互作用建模264

12.3.2 视觉注意力建模264

12.3.3 环境感知建模265

12.3.4 人为失误建模266

12.4 对复杂航空任务建模的思考267

12.4.1 选择模型架构267

12.4.2 基于航空任务开发模型268

12.4.3 解释模型输出270

12.4.4 模型的验证、评估和可信度272

12.5 结束语278

致谢279

参考文献279