为探索民机驾驶舱人机交互典型场景中人为差错发生的认知层面原因,运用人的排队网络信息加工模型(Queuing Network-Model Human Processor, QN-MHP)和人因可靠性方法对空速不可靠场景下的飞行员行为进行仿真研究。首先,通过设计任务及...
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为探索民机驾驶舱人机交互典型场景中人为差错发生的认知层面原因,运用人的排队网络信息加工模型(Queuing Network-Model Human Processor, QN-MHP)和人因可靠性方法对空速不可靠场景下的飞行员行为进行仿真研究。首先,通过设计任务及场景进行任务建模;然后,对模型中表示各脑区功能服务器的处理时间、处理容量及实体处理路径与差错概率赋值,进行24次仿真模拟;最后,通过设计模拟飞行试验,验证QN-MHP模型在民机驾驶舱人机交互研究中的可行性。结果表明,在空客A320机型空速不可靠处置任务中,飞行员在处置路径上易发生人为差错,在故障的识别、判断等关键节点也有少数差错发生,且任务过程中飞行员眼部利用率较高。研究表明,飞行员过高的用眼负荷是导致驾驶舱人机交互失效的原因之一,在未来驾驶舱人机交互流程设计及飞行训练中应予以重点关注。
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