陆军飞行人员领悟社会支持与疲劳、焦虑的相关性研究

目的探讨陆军飞行人员领悟社会支持与疲劳、焦虑发生的相关性,为精准干预研究奠定基础。方法于2022年7月10-13日随机抽取某部飞行人员,采用领悟社会支持、多维疲劳和焦虑量表进行问卷调查(n=88);利用座谈和个别交流方式补充了解陆军飞行人员领悟社会支持现状及其与疲劳、焦虑状态的关系;通过SPSS 20.0软件对该人群上述指标进行相关分析,计量资料采用描述性分析,计数资料采用频率分析,Pearson分析变量间的相关性。结果纳入分析问卷85份(每份含领悟社会支持、多维疲劳和焦虑量表)。其中男性83人(97.65%),女性2人(2.35%);飞行员80人(94.11%),领航员2人(2.35%),空中机械师3人(3.53%)。20~39岁82人(96.47%)。高社会支持(分值61~84)人数占比为68.23%(58/85),低、中焦虑度(分值<30分)人数占比为100%(85/85),非显著疲劳状态(55.71±8.48)人数占比为98.82%(84/85)。领悟社会支持程度(62.22±14.67)与焦虑(14.44±3.86)呈显著负相关(P<0.01),但与疲劳无显著相关性(P>0.05),焦虑与疲劳之间相关性也不显著(P>0.05)。结论陆军飞行人员领悟社会支持程度可能会引发焦虑,进而影响作业能力和健康水平;应对该人群领悟社会支持进行精准干预以完善航卫保障。

基于非支配排序的机场特种车辆调度

在机场过站期间,航空器需要依靠特种车辆来提供多项地面保障服务,包括燃油加注、配餐、装卸行李货物、清洁和拖车牵引等。这些服务由相应的特种车辆完成,特种车辆的调度对于提高地面保障服务水平和资源利用率至关重要。目前机场普遍采用基于人工的单车单航班服务的特种车辆调度方式,这种方式成本高、效率低,是导致航班延误的重要因素之一。为解决机场地面拖车保障服务调度的问题,根据拖车服务运行特点,建立拖车行驶总路程和航班延误最小化的车辆路径问题模型。与传统固定算法不同,为适应拖车调度的问题,采用了基于启发式算法的非支配排序思想对模型求解。通过国内首都机场的实际航班数据进行验证,研究结果显示,该算法较实际运行情况下延误数量减少了27%,有效地降低了航班延误率。

基于强化因果发现的航班地面保障事件影响因素分析

对航班地面保障事件执行日志展开分析以及对国内外航班延误报告进行研究,针对航班地面保障事件执行效率低下的影响因素发现问题,明确关联与因果的统一定义,给出量化影响因素的时间差参考量,提出一种面向实际保障过程的基于增剪边规则的强化因果发现算法,通过最大化奖励分数得到最优的影响因素与目标事件因果图。实验结果表明,提出方法能有效得到真实因果图,在FDR、TPR、SHD与生成的因果图的合理性上超过其它对比方法。

基于改进支持向量回归的空战飞行动作识别

针对空战中飞机的飞行动作愈发复杂导致识别准确率低的问题,提出了改进支持向量回归的空战飞行动作识别方法,该方法采用高斯核函数作为线性核函数,利用混沌初始化和反向学习策略改进麻雀搜索算法,利用改进后的麻雀算法优化支持向量回归算法,具体表现为对支持向量回归算法中高斯核函数的参数进行优化,通过优化后的支持向量回归算法进行飞机动作识别。采用了五种基本的飞行动作和几种复杂的飞行动作验证该方法的识别准确率。仿真表明,优化后的支持向量回归算法与传统的支持向量回归算法、模糊支持向量机算法、传统聚类算法、神经网络算法相比,对基本飞行动作的平均识别率至少提升了2.2%,对复杂飞行动作的平均识别率至少提升了3.7%。

航班地面保障过程决策支持体系建模

针对航班地面保障过程决策能力不足、运行效率低下的问题,提出一种基于国防部体系结构框架(department of defense architecture framework,DoDAF)的航班地面保障过程决策支持模型。从保障作业、保障资源以及二者间关联关系出发,定量描述航班地面保障过程,将DoDAF与基于模型的系统工程(model-based systems engineering,MBSE)相结合建立航班地面保障过程决策支持模型,建立决策效用函数,分析航班保障各环节综合保障的效用值。对比实际数据与本文决策支持模型得到的数据,结果表明决策后的撤轮挡时间与目标撤轮档时间的平均绝对误差对比实际撤轮档时间和目标撤轮档时间的平均绝对误差降低1.42 min,均方根误差降低0.95 min,对于不同机型航班,决策后的保障服务时间与计划保障时间相对误差对比决策前分别降低31%、17%和42%,同时可以得到保障时间与保障效用的关系,证明本文提出的决策模型的可行性和有效性。

关键链方法在飞行区作业编排中的应用研究

关键链方法是一种基于约束理论的项目管理方法,普遍应用于建筑、航天、国防、软件、制造等行业,能避免任务切换、帕金森定律、优先级等因素导致的时间和资源损失,在有限资源的情况下能促进项目在更短的时间内完成。该方法也同样适用于飞行区作业编排场景,如航空器引导、行李装卸、客舱清洁等,能综合处理作业需求与关键资源之间的约束,降低作业人员、车辆、物料、环境等关键资源冲突,提高飞行区作业资源的利用效率。通过对关键链方法的应用,可以改善飞行区的作业编排过程的许多实际问题,提高飞行区作业的编排效率、监控粒度和监控范围等,降低飞行区作业对航班放行的影响。

基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测

针对空中交通系统运行周期性和时变性的特点,结合复杂网络理论和模糊最小二乘支持向量机(LSSVM),提出一种基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机(OTSOF-LSSVM)的飞行冲突网络态势预测方法。首先,基于三维的速度障碍法构建飞行冲突网络模型,并根据航空器的位置、航向和速度判断冲突;其次,分析飞行冲突网络拓扑指标的演化时间序列,得到与预测时刻在时间和距离上相关的样本组成最优样本集;最后,采用在线模糊LSSVM训练得到预测模型,并在模型更新过程中通过分块矩阵思想简化更新过程,提高算法效率。实验结果表明,所提方法能够快速、准确地预测空中态势,为管制员掌握空中交通的发展情况提供参考,并辅助进行冲突的预先调配。

基于航材库存成本的民机LRU划分层级研究

民用飞机航线可更换单元是航空器维修保障的基本单元,其划分方式直接影响着航材的库存成本及航班保障率。首先明确了LRU划分的三个层级,分别为航线可更换单元(line replaceable unit,简称LRU)、航线可维修件(line maintenance part,简称LMP)、厂家可更换单元(shop replaceable unit,简称SRU)。然后通过对航材库存成本组成要素的研究,明确了库存成本主要包含订货成本、持有成本、缺货成本和送修成本四个因素,并在持有成本中确定了仓储成本与航材价格、数量和种类成正相关,进而提出了LRU划分因子,并建立了在确保航材保障率达标的前提下,航材库存成本最低为目标函数,确定最优的LRU划分层级模型。以某航空公司的实际运营数据为例,确定了某液压系统压力模组件的LRU划分层级。最后,从航材库存成本的角度,随着LRU划分层级的降低,将会使得航材种类和数量大幅增加,从而提升航司管理成本。

基于多生理信号的飞行警戒疲劳检测

为预防事故发生,保障飞行安全,提出一种基于多生理信号和支持向量机(SVM)的飞行警戒疲劳检测方法,识别飞行员飞行警戒中的疲劳状态。首先,研究疲劳评价与检测方法,并基于自主开发的飞行警戒测试系统与多导生物反馈仪和眼动仪搭建试验平台;然后,采集飞行警戒作业中的心电、眼动、呼吸等多生理信号和主观疲劳自评值;再次,通过配对样本的非参数检验,提取敏感生理指标,并以此作为特征向量,通过机器学习训练,构建基于多生理信号和SVM的疲劳检测模型;最后,依据受试者工作特征(ROC)曲线和模型准确率,对比分析各疲劳检测模型的效果。结果表明:在飞行警戒疲劳状态下,作业者的多项生理指标均有显著变化;心电、眼动和呼吸等多生理信号融合较单一信号的疲劳检测效果好,其ROC曲线下面积为0.802。基于高斯径向基核函数(RBF)构建的疲劳检测模型训练及预测准确率可达93%和87.50%。基于多生理信号和SVM方法可以实现对飞行警戒疲劳状态的检测。

基于改进人工蜂群优化支持向量机的睡眠分期

本研究提出通过改进人工蜂群算法优化支持向量机(IMABC-SVM)进行睡眠分期。对提取的离散小波变换分解数据分量、时域特征、非线性特征、微状态特征,使用ReliefF算法进行特征筛选,提取出最优特征矩阵,并由IMABC-SVM分类器对特征矩阵进行训练。为验证特征筛选与优化分类器效果,进行相关消融实验。结果表明IMABC-SVM方法精度可达89.97%。IMABC-SVM方法可为睡眠相关疾病的检测、预防和治疗提供有效的依据。

基于DBN的飞行保障力量配置辅助决策方法

为弥补机场飞行保障活动中全员出动和比例配置决策方法的不足,构建了基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)的机场飞行保障力量配置辅助决策模型。在量化保障力量强度的基础上引入隐马尔可夫模型和Hausdorff距离算法,对不同条件下的飞行保障活动进行辅助决策,并定义相关决策评估指标作为模型验证依据。分别对两种情况的机场飞行保障活动进行仿真试验,结果表明,通过决策模型可以生成指标优于传统比例配置的方案,并且可对保障力量缺口补充提供决策支持依据。

基于飞参数据的飞行科目识别研究

对于飞行训练中真实飞行数据存在波动的特点,提出一种基于飞机飞行训练数据的飞行科目识别方法。首先对飞行训练数据进行分析,制定飞行动作状态分割机制;其次在分割后的飞行训练数据子序列中采用随机森林识别方法,通过状态分割机制与随机森林模型进行结合,确定子序列的飞行动作;最后对飞行动作序列采用支持向量机识别方法,从飞行数据中提取飞行训练科目片段。通过对飞行训练数据进行验证,可实现飞行训练科目的有效识别。

改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池剩余寿命预测

针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法。该方法从电池放电特性曲线中获取3种表征电池性能退化的间接健康因子,通过引入tent混沌映射、收敛因子非线性递减与莱维飞行策略对灰狼算法加以改进,并结合LS-SVM模型,形成了具有全局优化的改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池寿命预测模型。最后利用NASA数据集对文中提出的方法进行了验证,并将实验结果与GWO-LSSVM、PSO-ELM和BP神经网络算法进行了对比分析,试验结果表明文中所提出的改进算法具有更好的预测性能。

场站飞行保障数据可视化平台设计与应用

为提升航空兵场站信息化建设过程中的数据应用与管理能力,提出了一种基于Spark的场站飞行保障大数据可视化平台.以场站信息化系统和物联网络数据采集数据为基础,利用Spark计算引擎集成Kafka消息队列,使用Hive完成数据列表库的建立和存储,基于Spark RDD和Spark SQL完成数据预处理与交互,并选择Vue框架嵌入ECharts组件完成前端数据可视化呈现,并最终对设计方案进行了实现与应用.相较于当前业务隔离的信息系统建设模式,平台具备更高的数据融合与处理分析能力,能够更好地实现场站飞行保障数据价值.

基于改进SSA优化SVM的超窄间隙焊接质量评估

超窄间隙焊接坡口较窄且深,难以直接通过视觉来评估焊接质量,针对上述问题,本文提出了一种基于混沌多策略扰动麻雀搜索算法(CMDSSA)优化支持向量机(SVM)的超窄间隙焊接质量评估模型。首先对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,引入Logistic-Tent混沌映射和多扰动策略来提高麻雀搜索算法的寻优性能;然后通过与SSA、CSSOA、PSO、GA和WOA算法进行寻优测试对比,验证了CMDSSA算法的优越性;最后利用CMDSSA对SVM的惩罚因子C和核参数g进行寻优,构建CMDSSA-SVM质量评估模型对焊接质量进行评估。结果表明CMDSSA-SVM评估准确率为97.541%,验证了提出的超窄间隙焊接质量评估方法的高精度与可行性。

航班保障因果分析框架

航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题,提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架,从因果推断的角度出发,在航班地面保障业务范畴领域内,从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量,基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法,构建因果网络模型;根据得到的因果网络,基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明:BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势,在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下,F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132,呈明显上升趋势,且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度,为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。

基于混合整数规划的航班保障资源调度研究

由于航班起降的实时变化,如何合理调配航班保障设备和人员一直是机场亟待解决的问题。通过分析机场传统调度模式面临的问题和挑战,提出基于混合整数规划的航班保障任务分配模型,模型一按照任务类型和资源工作时间范围计算出航班保障所需最小资源数量,模型二能够根据不断变化的航班执行情况实时推导出所有保障任务清单,结合可用资源清单快速计算出资源分配方式,即获取最优化匹配结果。通过分析算法的实际应用效果,所提出的资源分配方式实现了最优化的调度,提升了航班保障资源利用效率。

海军航空兵场站飞行保障问题研究

为深化海军航空兵场站飞行保障研究,探索制约飞行保障能力发展的短板因素,从当前海军航空兵场站飞行保障任务的特点入手,对飞行保障资源、保障工作流程、实际工作呈现的弊端及改进策略等方面进行了分析。在此基础上,从健全飞行保障法规体系、科学筹划保障力量运用、完善飞行保障设施设备、提高保障人员技术水平等方面提出了具体的建议。

航空军医模拟飞行卫勤组训体系构建研究

本研究通过实践研究与问卷调查,分析空军军医大学航空军医模拟飞行卫勤组训现状和存在问题,借鉴外军经验措施,并基于我军航空军医岗位职责和部队实际需求,提出训练体系改进建议。初步构建当前军医大学航空军医模拟飞行教学训练体系,但是在培训时长、模拟装备、实训科目和组训方式等方面需要进一步完善。