基于GMDH与回归分析结合方法的飞行员脑力负荷预测研究

脑力负荷是人机系统中人的绩效的一个重要因素,对飞行员脑力负荷展开研究,为飞机驾驶舱设计及其仪表设备的符合性验证提供参考。通过实验得到生理测量、绩效测量、主观测量的各项指标。利用单因素方差分析法提取对飞行员脑力负荷的敏感指标,结果表明：注视频率、注视总时间、眨眼率、平均瞳孔直径变化率、NASA_TLX（NASA Task Load Index）、正确率的主效应显著（P<0.05）。本文采用GMDH（Group Method of Data Handling）与线性回归的结合方法,建立飞行员脑力负荷预测模型,并且得到模型拟合度为85.47%。因此,GMDH与线性回归的结合方法可以较好地预测飞行员脑力负荷。     

基于心率变异性的飞行员脑力负荷特征

探索五边飞行不同阶段飞行员脑力负荷水平,寻找表征脑力负荷的心电指标。对飞行学员展开五边飞行任务的六自由度模拟飞行实验,测量飞行过程中的脑力负荷水平,采集不同飞行阶段飞行员心电各指标数据,利用因子分析构建飞行员脑力负荷模型,分析和验证不同飞行阶段飞行员脑力负荷的变化特征。结果表明：相比心率指标,心率变异性指标在测量飞行员脑力负荷时具有更高的信度和效度;起飞和上升阶段的脑力负荷处于较低水平并呈下降趋势;巡航阶段的脑力负荷水平较低且变化趋势平滑;进近着陆阶段的脑力负荷水平最高。此外,突发事件会显著影响脑力负荷,引起飞行员脑力负荷的显著增加。     

基于任务的乘员脑力负荷典型主观评价方法研究

为研究三种脑力负荷主观评价量表即Cooper-Harper量表、SWAT量表以及NASA-TLX量表能否对装甲车辆乘员信息作业脑力负荷进行测量,通过实验任务,以任务完成时间和量表得分为指标,对三种量表的敏感性以及聚合效度进行对比研究。研究结果表明:SWAT量表的敏感性要略高于CH量表以及NASA-TLX量表,SWAT量表与NASA-TLX量表的聚合效度较高,CH量表与SWAT量表以及NASA-TLX量表的聚合效度比较低,CH量表与后两种量表测定结果一致性较差;通过SWAT量表与NASA-TLX量表进行模糊综合评判比较得出NASA-TLX量表要优于SWAT量表。综上所述,NASA-TLX量表是三种量表中测量乘员脑力负荷较为理想的工具。     

应用脑力负荷测量的设计能力评价方法

分析了设计能力与脑力负荷、设计时间和设计效果之间的关系,提出了定量评价的方法.参试者脑力负荷由NASA-TLX(national aeronautics and space administration-task load index)量表测量,设计时间由专门开发的程序统计,设计效果通过专家打分给定分值.基于所评价出的设计者的能力等级,采用支持向量机技术对新设计任务的设计时间进行了预测.预测值和实测值的对比结果显示二者没有明显差异,说明该方法所评价的设计能力等级是有效的.     

基于多资源理论的脑力负荷评价方法

从人的信息处理方式着手探讨脑力负荷产生原因,提取可反映脑力负荷的4个方面指标,然后对分析的工作任务进行逐层分析和归类,用视觉、听觉、认知和运动反应4个信息处理源下的28种行为要素序列进行描述;继而分别从同时进行的行为数、任务难度、同信息源冲突、同处理阶段冲突4个方面指标对行为序列进行评价,以得到操作任务的工作负荷.并以地铁二号线司机宣武门到长椿街段驾驶任务为例研究验证方法的有效性.结果表明,本方法能够描述整个工作过程中脑力负荷的变化情况,并寻找出致使负荷高的原因.     

基于多生理信息迁移学习的脑力负荷分类

在复杂的人机系统中,保持对实验人员脑力负荷状态的监测对于维护人机系统的安全、高效运行具有极为重要的理论和应用意义。针对现有脑力负荷分类方法识别率低及实际应用时测试样本数据偏移问题,提出了采用迁移学习及脑电和心电特征融合的脑力负荷分类识别方法。基于多任务航空情境操作的MATB-II平台同步采集12名健康受试者的脑电信号和心电信号,分别从时域和频域上提取各生理信息特征并进行融合,在此基础上引入迁移学习,基于迁移成分分析(transfer component analysis, TCA)方法进行特征空间变换,实现源域和目标域的边缘分布适配,并进行脑力负荷分类。实验结果表明,基于多生理信息特征融合识别率高于传统脑力负荷识别方法,使用迁移学习可取得较高的识别准确率,为多生理信息脑力负荷分类研究提供了新方法。     

基于脑电的轻装作业操作者脑力负荷与绩效的分析

针对脑力负荷过高或过低导致产品质量低、生产效率低的问题,采用脑电(EEG)生理测量技术,模拟轻装产品的手工装配生产。设计了单产品装配和产品组合装配实验方案,探究操作者脑力负荷与工作绩效之间的关系。采集了25位志愿者的EEG负荷指标、装配完成率和装配时间三种指标数据,分析结果表明:EEG负荷指标的波动趋势可以有效地反映操作者的任务绩效,但波动状态与具体装配任务有关;与单产品装配方式相比,产品组合装配方式可以在保证装配质量的前提下有效缓解操作者脑力负荷。研究结果提升了手工装配作业下操作者脑力负荷波动状态的认识,有助于管理者制定更优的产品生产计划方案。     

基于视觉和操作类脑电信号的脑力负荷分类

针对视觉和操作类任务,提出了一种基于脑电独立分量特征的脑力负荷分类方法.利用独立分量分析法从混合脑电信号中分解获得脑电信号的独立分量,再提取脑电独立分量的4个不同频段的能量特征,并对能量特征进行分类.基于脑电信号特征和脑电独立分量特征分别进行了脑力负荷分类实验,得到平均分类准确率分别为60.52%,86.14%,后者比前者提高了42.33%.     

基于脑力负荷预测技术的多乘员舱任务分配方案优选方法

针对信息化条件下装甲车辆舱室乘员人数逐渐减少的基本趋势,对乘员的操作特性进行了分析,并运用多资源理论（MRT）构建了乘员脑力负荷预测模型,提出了基于脑力负荷预测技术的乘员舱任务分配优选方法,并以装甲车辆三乘员减少为两乘员作为实例对方法进行了仿真验证,旨在为解决应急任务条件下的装甲车辆舱室任务分配问题探索新的途径.结果表明,该方法能够清楚地描述乘员全任务过程中脑力负荷的变化情况,对任务分配方案进行量化动态优选,具有较好的优选精度和可重用性.      

实施音乐发展性评价的必要性和方法

音乐的非语义性与不确定性为人们的不同想像与联想提供了广阔的空间，如何评价则成为课程标准实施的重要环节，发展性评价指的是在发展的整个过程中进行的，旨在促进被评价者不断发展的评价。     

基于H∞滤波器和负荷观测器复合补偿的轧机主传动振荡抑制方法

对双环传动的轧机两质量模型进行理论分析并结合工程实际,提出了一种基于H∞滤波器和负荷观测器复合补偿的轧机主传动振动抑制新方法.在负荷观测器系统基础上,通过求解LMI的EVP问题来构造H∞滤波器得到轧辊速度观测值,并据此构造轧辊速度反馈环.较之传统状态观测器和负荷观测器法,该方法放宽了使用观测器的假设条件,将基于负荷观测器和状态观测器的补偿有机结合,实现了电机和轧辊速度的综合振荡抑制.仿真结果表明,与传统负荷观测器方法相比,该方法对电机和轧辊速度同时具有较好的振荡抑制效果.