面向融合运行的飞行员在环建模技术综述

研究了面向有人机与无人机融合运行环境的飞行员模型,基于有人机舱内驾驶和无人机远程遥控驾驶2种操纵类型,介绍了飞行员建模技术的发展历程和各模型特点,通过仿真软件研究了有人机与无人机飞行员在环的响应特性,讨论了通信延迟环节对于无人机驾驶回路的影响,总结了各类飞行员模型在不同任务场景下的适用性和不足之处。研究结果表明:面向融合运行环境的飞行员建模瓶颈主要体现在有人机与无人机飞行员所处的操纵回路异构、无人机飞行员缺乏临场情景意识和无人机系统指挥与控制链路(C2链路)存在不确定性延迟等方面;有人机飞行员建模总体上是根据控制理论方法描述人体结构和飞行员的操纵特性,且人工智能方法的发展使得基于智能控制理论的飞行员模型设计方法能够更好地描述飞行员的操纵特性;无人机飞行员由于处于不同的操纵回路位置,远程遥控驾驶通过C2链路实现无人机状态感知和操纵指令上行,因此,无人机飞行员模型建模更趋向于人在环路的表达,需根据应用场景设计相匹配的飞行员模型,才可更真实地反映飞行员在特定场景下的控制与决策行为特性;面向未来的融合运行环境,构建人在环路模型应重点考虑如何描述无人机远程飞行员因临场情景意识缺乏导致的决策差异,如何更好地拟合人机系统操纵特性,以及如何构建具有高效、可靠、低延迟C2链路的飞行员模型等问题。

基于ANFIS的进近阶段飞行员操纵模型设计

自适应神经模糊系统(ANFIS)中的模糊推理部分能有效地模拟飞行员在操纵时的感知、决策、执行过程,人工神经网络部分能对复杂的非线性系统进行自适应学习,因此利用ANFIS对飞行员的操纵行为进行建模是非常合适的。本文基于CESSNA 172模拟器设计了飞行员在环的人机实验,通过实验采集了进近阶段飞行员的操纵数据和飞机实时响应数据,将数据处理后作为ANFIS的输入输出训练得到飞行员在进近时的操纵模型,并对模型预测效果进行了验证。ANFIS训练得到的操纵模型既可以作为进一步研究飞行员操纵行为的工具,也可以作为评判飞行员进近时操纵表现的标准。

民机铁鸟驾驶舱虚拟视景设计

从某型民用飞机铁鸟飞行员在环试验需求出发,提出了驾驶舱虚拟视景系统的硬件组成和物理架构,同时阐述了虚拟视景系统的软件功能;详细分析了虚拟视景系统与飞行仿真系统和音响软件的数据交互情况。通过铁鸟飞行员在环试验,从延迟和逼真度方面完成了虚拟视景系统的飞行员评估。评估结果表明,所建立的虚拟视景系统能够模拟实时、准确、稳定的高逼真试验环境,基本满足飞行员在环试验需求。