人-机-环境系统工程安全分析与评价研究

分别从"人"、"机"、"环境"的角度,定性分析了在生产过程中影响三者安全性的主要机理及其对整个人-机-环系统的安全影响,并同时分别建立了三者的安全性数学模型,最后以这些模型为依据,以济钢集团的一个生产车间的现场所测数据为基础,对人-机-环境系统工程进行了定量的分析,取得了良好的效果,为生产现场的安全分析、评价和管理工作提供了依据。

船舶机舱人-机系统的安全评估

介绍了一种船舶机舱人-机系统的安全评估方法,即事故概率安全评估法。它从某设备造成事故的主要因素是人还是机器这个角度对船舶机舱人-机系统安全进行评估,并进行了实例分析。可为机舱管理人员提供一个科学管理依据,以提高船舶机舱的整体安全性。

APPLICATION OF HUMAN COGNITIVE MODEL FOR TIME DEPENDENT OPERATOR BEHAVIOR IN CHINESE NPP

This paper discusses some issues on human reliability model of time dependent human behavior. Some results of the crew reliability experiment on Tsinghua training simulator in China are given, Meanwhile, a case of calculation for human error probability during anticipated transient without scram (ATWS) based on the data drew from the recent experiment is offered.

人-机-环系统安全风险模型研究

对人-机-环系统安全风险模型进行了研究。基于对事故致因理论的研究,提出了以系统历史行为案例记录数据为依据,建立系统初始状态-安全后果的知识表达模型;探讨了由于知识粒度导致的人类对系统初始状态与安全后果之间映射关系认知的随机性问题,从而引入安全风险的概念,并由此建立了人-机-环系统安全风险模型,作为依据安全事件历史数据评估人-机-环系统安全风险的方法;以飞行活动系统中飞行员的安全风险评估为例,对该安全风险模型进行了实例验证。

导弹人-机-环系统安全行为动态仿真模型

为了研究组织因素对地空导弹人-机-环系统研制、生产和使用部署中人为差错的影响,在构建组织视角下系统人员安全行为分析框架的基础上,建立了基于直觉模糊有序加权算子和模糊认知图的直觉模糊认知图模型,并进行模拟仿真,揭示了组织因素对地空导弹人-机-环系统人员感知行为、决策行为以及执行行为的影响机理。结果表明,该模型能够很好的描述组织因素影响地空导弹人-机-环系统安全行为的动态机理。

改进贝叶斯网络模型在起重作业人机交互差错风险分析中的应用

为量化分析起重作业人机交互差错风险,根据安全工效学原理及安全技术规范将起重作业人、机、环相关影响因素作为根节点,按照事故致因层次关联关系确定子节点,构建起重作业人机交互差错的3层级贝叶斯网络模型(Bayesian Network, BN);基于模糊集理论,采用认知可靠性与失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method, CREAM),厘定贝叶斯网络父节点失效概率以及中间节点条件概率;利用逆向推理仿真技术分析起重作业人机交互差错发生的因果链,探究起重伤害事故发生的人机交互差错风险。结果表明:起重作业人机交互差错最可能致因链为起重设备安全检查不到位→管理人员失误→人员操作失误→起重伤害事故发生;单因素失效条件下,起重作业人机交互差错风险概率呈线性增长趋势;在多因素失效条件下,一级节点因素失效概率愈大则人机交互差错效应愈显著,且呈现非线性增长态势。

草原公路驾驶接管风险的模糊推理评估方法研究

为探究草原公路行车场景和非驾驶相关任务对驾驶人接管过程的影响,提出了基于生理特性和接管绩效的模糊逻辑风险评估方法。首先,模拟牛羊出没、前方停车、匝道来车三种草原公路典型场景,并考虑在模拟场景下执行无次任务、听新闻、看视频、玩游戏四种非驾驶相关任务;其次,构建基于生理指标(心率变异性)和接管绩效(接管时间、接管质量)的风险评估指标体系;最后,采用模糊推理建立风险评估模型,量化评价不同场景和非驾驶相关任务组合的风险水平。结果表明,匝道来车场景和玩游戏在驾驶接管风险等级中被评估为高风险和极高风险占比较高。整体而言,高风险和极高风险样本占比达44.2%,反映出草原公路特定场景下执行感官参与维度多的任务具有较高的接管风险隐患。场景和非驾驶相关任务存在交互作用,在复杂场景下从事感官参与维度较高的任务极易导致高风险情况。相较于简单场景,驾驶人在复杂场景中的风险累积更快、波动更大,并在中后段达到峰值。

城市道路网联混驾车辆分阶段动态轨迹控制方法

随着城市的进步和不断发展,智能驾驶车辆逐渐代替路段中的部分人工驾驶车辆,但在未来较长时间内人工驾驶车辆并不会被完全取代,此时出现网联车与人工驾驶车辆的混驾环境,即目前以及未来时间内我们面临的驾驶环境。网联车与人工驾驶车辆驾驶行为在路段内相互干扰,造成混合车流行驶效率低下。为减弱2种车辆间的相互作用,提出一种分离混驾环境下网联车和人工驾驶车辆的分阶段动态车道引导算法(dynamic lane guidance algorithm for separating CAVs and HDVs in mixed traffic environment,SCHME)。通过该算法分离在交叉口上游路段的混合流车辆集合,调整智能驾驶车辆的行驶路线并进行实时动态更新,在满足运动学约束收敛的条件下,人工驾驶车辆根据网联车的动态路线进行相应调整,实现在每辆车广义安全损失成本最小的情况下提高路段内混驾环境下车辆运行效率。通过MATLAB模拟车辆在进入交叉口前的车辆运行状态,结果表明,SCHME算法可在广义安全损失成本最小的情况下提高路段内平均车辆通行效率(17.29%),同时当车辆优化数组越大,车辆集合距离交叉口越远时,智能驾驶车辆渗透率越低,每辆车的道路广义安全损失成本越低。

智能煤矿综采控制系统双人协同作业情境意识研究

目的探究智能煤矿综采控制系统双人协同作业中个体在不同协同条件下的情境意识(SA)的构建情况,为智能煤矿中人员协同操作模式提供管理的相关依据。方法利用E-prime软件模拟智能煤矿综采控制系统中的采煤机运行状态监控任务,实验模拟四种不同协同场景(单独作业、操作协同、工作交流协同、非工作内容交流协同),利用全局情境意识技术测度被试总体情境意识以及感知、理解、预测三阶段情境意识得分,并验证不同协同条件下双人协同作业模式中个体的情境意识影响差异。结果双人操作协同与工作内容交流协同显著提升个体情境意识水平,并取得较高的工作绩效;在情境意识感知阶段,非工作内容交流协同与其他三组对比情境意识得分显著下降;在理解阶段,工作内容交流组与其他三组均呈现情境意识得分上的显著性差异,且工作内容交流组得分最高;在预测阶段单独作业组与操作协同组和工作内容交流协同组在SA得分上存在显著性差异,单独作业在预测阶段的得分显著低于有协同组。结论相较于单独作业,操作协同、有关工作内容的交流协同能够有效维持个体情境意识和提高绩效水平,但非工作内容的交流协同反而会降低个体情境意识。

起飞阶段民机驾驶舱人机系统风险分析方法研究

为了评估民机驾驶舱人机系统在起飞阶段的安全风险,识别危险节点,研究了1种基于节点弹性理论的人机系统风险分析方法。运用层次任务分析法(hierarchical task analysis,HTA)和功能共振事故模型(functional resonance accident model,FRAM),分析人机系统的主要功能,及功能之间的逻辑关系,构建人机系统功能网络模型;再分析功能间和功能内特征的影响因素及连接关系,识别功能失效模式,构建了人机系统风险传播网络模型;引入易感-感染-康复模型(susceptible-infectious-recovered,SIR)模型,模拟风险在系统网络中的动态传播过程。改进认知可靠性和失误分析方法(cognitive reliability and error analysis method,CREAM),识别民机驾驶舱人机系统失效模式和共同绩效条件,并计算了所提SIR模型中的失效概率、传播率和恢复概率。针对风险的动态传播过程,考虑系统受扰和恢复时间,提出1种改进的节点弹性度量方法,更准确地反应风险发生后系统性能变化和弹性表现。以1个起飞阶段民机驾驶舱人机系统为例,①所提方法识别了4种重大风险节点、7种一般风险节点、33种低风险节点以及48种微小风险节点;②在前3类风险节点中,人因失误占比分别为100%、42%及45%;③风险分析表明,包括飞行员疲劳程度和视觉负荷在内的人为因素更易形成安全事故;④分析结果与起飞阶段险情统计分析结果相互印证。此外,所提方法分析了人机系统性能变化过程,发现在系统恢复过程中存在的困难及二次风险的易发倾向。以上结论验证了本文所提方法的有效性,且有助于提出系统风险管理的相应策略。

航天器人机交互安全性分析综述

航天器自身软硬件可靠性水平提高后,人机交互(HMI)失误逐渐成为影响航天器安全性的薄弱环节。文章阐述了开展HMI安全性分析的必要性和重要性;在分析地面操作、遥操作、在轨操作等航天任务安全性特点的基础上,从人因可靠性分析(HRA)方法、引入HRA的系统安全性分析方法、人为失误基础数据采集3个方面对航天器HMI安全性分析情况进行分析;指出了现有HMI方法不完全适用于多人、长时、舱外任务场景及人为失误基础数据匮乏等不足,并对国内相关研究发展提出了建议,例如研究适用于我国航天器的HMI安全性分析方法、加强人为失误基础数据的采集和处理、开发适配的软件工具等。

铁路调度员疲劳状态检测软件研究与设计

针对目前铁路调度员疲劳检测技术手段缺乏、检测特征单一、准确率低等问题,通过分析现场调度员疲劳检测需求,提出一种基于多特征融合的铁路调度员疲劳状态检测方法。通过融合视频图像数据中的面部及行为特征,如眨眼、打哈欠、疲劳姿态等指标,实现对调度员疲劳状态的实时检测;设计疲劳检测算法流程和软件架构,以及软件实现的方法与步骤。试验结果表明,该方法可行且有效,能够更加科学地评估人因安全风险,为控制调度员疲劳程度提供有力支持,可有效预防潜在的事故风险,对保障铁路安全运营具有积极意义。

基于多传感器融合的物流AGV精准定位及在人机安全中的应用

针对物流AGV机器人定位通常依赖单一传感器,环境和数据精度问题导致定位精度、智能车间中人机协作存在不安全隐患的问题,文章提出了结合激光雷达和RGB-D摄像头进行建图和定位,再引入AR视觉标签,并设计多传感器基于扩展卡尔曼滤波定位框架,充分利用多源传感器,实现提高定位精度至6 mm。同时,智能车间中人机协作中存在不安全隐患,采用卷积神经网络VGG16进行实时不安全识别,以检测潜在安全风险,利用物流AGV的摄像头在机器人空载回程时进行安全监测,避免智能车间安全事故发生。对比传统方法,本研究实现了更精准定位和可靠的环境安全监测。

建筑业神经工程管理研究趋势、挑战及展望

随着社会发展的需求,传统工程管理模式难以适应建筑项目日益增长的复杂性。神经工程管理是一门结合了脑神经科学、认知心理学、管理学等学科交叉的新兴领域,为提升工程决策的质量和效率,控制安全风险,优化人机协作提供了全新的视角和方法。对建筑业神经工程管理研究现状进行了系统性评述,重点关注工程安全管理、职业健康、建筑景观设计、建筑环境感知以及人机协同管理这五个关键研究方向。同时,从多角度深入分析了该领域存在的主要挑战,体现为跨学科理论框架缺乏,研究方法适用性不高,无意识认知处理机制探究匮乏,以及潜在工程伦理和法律风险高。对未来的发展趋势进行了展望,旨在为进一步研究提供参考和启发。

基于深度学习与深度估计的施工机械危险区域侵入智能预警方法

为解决因工人和施工机械侵入施工危险区域等原因造成的工程安全事故问题,提出一种多任务驱动的施工机械危险区域侵入事件动态识别与预警方法。首先以置换可变性卷积DConv2模块的Yolov8网络进行目标类别检测和坐标外轮廓提取,提高移动施工机械的识别准确率;然后结合Monodepth2单目深度估计网络进行深度信息估计和坐标统一,计算工人或施工机械距离危险区域事件的实际距离,用于评估和预警危险区域侵入风险;最后将测试结果与不同修改层的Yolov8、原始Yolov8和Yolov5模型进行对比,并设计4种场景进行模型性能验证。结果表明:模型在施工机械的识别和轮廓提取精度上分别提高了2.99%和3.55%,对工人和施工机械侵入移动施工机械危险区域风险事件的识别准确率能保持在88%以上,FPS保持在17.7左右,可以有效实现对施工机械危险区域侵入事件的智能动态预警。

铁路货物装卸机械人机安全防撞智能预警系统设计

在分析铁路货物装卸机械视野盲区、视线遮挡或视线不良、超速及人的不安全因素等铁路货物装卸作业人机碰撞事故因素的基础上,基于机器视觉、卷积神经网络、数据传输、卫星定位等技术,构建铁路货物装卸机械人机安全防撞智能预警系统技术方案,选用日夜全彩网络型高清工业摄像机,研制图像处理器,开发设计铁路货物装卸机械人机安全防撞智能预警系统,实现行人的自动实时识别、定位和报警,防止装卸机械与人员相撞,能有效避免人身伤亡事故发生,并将人机冲突信息传输到远程监测中心存储,为人机冲突信息的统计和查询提供数据支持。

基于智能驾驶场景的人机信任影响因素及作用机制研究

目的研究智能驾驶场景下人机环系统中的三个重要因素(系统预测准确率、环境可认知状态和驾驶经验)对驾驶员智能驾驶辅助系统人机信任的影响。方法采用三因素组内组间混合设计的人因学实验,招募了24名不同驾驶经验的被试在智能驾驶辅助系统的三种预测准确率(90%、76%、60%)及两种环境可认知状态(清晰认知和模糊认知环境)下进行模拟驾驶任务,并收集驾驶过程中被试的主观人机信任、驾驶行为绩效和生理数据等多维指标,采用重复测量的方差分析处理实验数据。结果不同驾驶经验下,被试的主观信任存在显著差异。系统预测准确率和驾驶经验对主观信任存在交互作用。不同环境可认知状态下,被试的瞳孔直径、眼跳次数和皮电波峰幅值均存在显著差异。环境可认知状态和驾驶经验对眼跳次数存在交互作用。人机环三因素对被试的驾驶行为绩效无明显影响。结论系统预测准确率、环境可认知状态和驾驶经验均可在不同程度上影响主观人机信任及其相关生理指标。环境可认知状态较差时驾驶员会增加对驾驶辅助系统的信任。随着驾驶员驾驶经验的增加,其对驾驶辅助系统的信任也会增加。

挑战应对:携手共赢的未来——《无限的可能:世界高等教育数字化发展报告(2023)》节选三

数字技术已成为新一轮科技革命和产业革命的核心驱动力,在未来十年里,数字技术将持续发展和不断演进,重塑我们的生活方式、经济模式和社会结构。面向未来,数字技术在高等教育中的应用呈现新一代互联网强化教育要素新联结、物联网助力打造数字教育新空间、大数据有力支撑精准化教育服务新范式、区块链加速释能学习新评价、生成式人工智能重构教育教学新形态、元宇宙推动形成虚实一体教育新场域等发展趋势。然而,数字技术为高等教育带来机遇的同时,也面临诸多挑战。在新一代人工智能席卷而来之际,传统教育范式亟待重塑、人工智能鸿沟日益加深、网络安全威胁愈发严峻、算法偏见加剧伦理风险、数字素养差距逐渐加大、人机协同呼唤全球合作等问题都迫切需要高度重视,并深入探讨解决方案。为推动高等教育数字化变革走向深入,各国政府、国际组织、高等学校和教育机构、研究部门和企业,应当携起手来共同行动,把握和适应数字变革。一是创设互联互通的教育数字化基础环境;二是构建灵活开放的数字学习成果互认机制;三是培育数智素养持续提升的高水平教师队伍;四是制定教育数字化技术伦理安全规范;五是完善数据赋能的高等教育治理体系;六是共建高等教育数字化研究网络与合作平台。

集装箱正面吊人机安全防撞行人智能检测算法研究

针对集装箱装卸作业环境行人小目标检测精度较低以及行人检测易受背景干扰问题,提出了一种融合行人掩模的多尺度人机安全防撞行人智能检测模型。该模型以VGG-16作为主干网络,通过构建行人注意力模块和特征融合模块,将像素级行人注意力掩模与主干网络特征进行特征融合,增强小尺度行人的特征识别,显著减少了背景干扰,并将行人智能检测信息作为参数,提出基于标定法的人机距离测量方法,设计集装箱正面吊自动刹车执行机构,研发集装箱正面吊人机安全防撞行人智能预警系统,实际应用验证了集装箱正面吊人机安全防撞行人智能检测算法的有效性和可靠性,满足铁路货场行人小目标实时准确检测要求,能有效防止集装箱正面吊与行人相撞,避免人身伤亡事故发生。

基于系统动力学的煤矿人机协作行为仿真研究

为保证煤矿智能化建设中人机能够安全协作,减少协作事故的发生,结合事故致因理论和理性行动理论从矿工个人、智能化系统、安全管理三个方面构建煤矿人机协作行为的理论模型,探讨人机协作行为的影响因素。基于系统动力学方法,探究了煤矿人机协作行为影响因素之间的作用关系并对其演化趋势进行动态仿真模拟。研究发现:在煤矿智能化建设中,自动化信任、班组安全管理、组织安全管理在人机协作的不同阶段对不安全协作行为有明显的抑制作用;联合干预对不安全协作行为的抑制效果明显。基于仿真结果,从矿工个体、组织安全管理、班组安全管理三个方面提出了提高煤矿人机安全协作行为的政策建议。