基于大数据支撑的军事飞行学员情绪测量与评估浅析

结合大数据及AI领域最新研究成果,探讨基于面部肌肉微振动测量技术,应用于军事飞行学员情绪测量与识别的解决方案,并对其应用场景和应用前景进行了研究分析,为实现以飞行学员情绪测量识别为基础、评估军事飞行学员心理品质提供参考借鉴。

基于眼动跟踪的飞行任务训练改进

传统飞行任务训练的模式,主要是单纯的对飞行员进行相关飞行理论以及飞行任务的考核,但对飞行员的具体飞行习惯、注意力分配以及战场意识等缺乏训练指导,从而导致飞行员在实际飞行任务中操作不流畅、注意力分配不合理和战场意识不明确。为此,本文提出了基于眼动跟踪的方式,对大量优秀飞行员的飞行数据进行样本采集,并结合具体的飞行任务,利用美国航空与航天管理局任务复合指数(NASA-TLX量表)对飞行任务中的注意力分配进行评价,统计得出相应的注意力分配标准。可应用于飞行任务的训练,以提高训练效能。

电传飞行控制系统法向过载传感器补偿方法研究

现代战机普遍采用数字电传飞行控制系统进行增稳和控制。法向过载是飞控系统的重要反馈。受重力影响,法向过载传感器的测量值会随飞机姿态变化,给飞机的配平和操纵带来困难。本文以某型电传飞机为例,利用飞机姿态信息对法向过载传感器测量值进行补偿,并通过仿真验证其效果。

基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。

某型飞机自动驾驶信号仿真系统设计与实现

自动驾驶信号仿真系统能够模拟某型教练机进行自动驾驶操作时所需要的动态信号。解决飞机地面试验时无真实动态的飞机攻角、高度、马赫数等大气机数据以及飞机姿态角、升降速度等惯导数据信息的问题。本文主要介绍某型教练机自动驾驶信号仿真系统的设计与实现方法。