一、驾驶舱资源管理中心理环境的重要性（论文文献综述）
翁超[1]（2020）在《情境驱动下装备类车辆产品设计策略研究》文中进行了进一步梳理装备类车辆指装有特殊设备,用于承担特种运输任务或执行特殊作业的车辆,旨在帮助使用者大幅提升工作效率或应对危险工作环境。在“军民融合”与“新基建”政策背景下装备类车辆行业进入利好形势,但该行业面临的竞争正逐渐从功能实现转向全面设计品质的提升。目前该领域研究视角多局限于车辆工程、机械工程、控制技术、制造技术等方面,设计学视角的相关研究较少且介入深度有限。在长期项目实践与研究中发现,装备类车辆的设计问题天然地与其所处情境具有密切关系。对情境问题的理解直接影响着设计品质把控、车辆人机交互提升、工程物化推进与方案决策等工作。本文在此背景下,以情境驱动设计理论的研究为起点,探究装备类车辆设计中的情境问题,构建理论模型并在此指导下提出相应的设计策略。课题立足于装备类车辆行业的现实设计问题,用情境驱动设计研究方法,剖析装备类车辆设计中的情境要素,构建面向装备类车辆设计的情境模型。文章首先在“事理学”的研究框架下,扩展了情境设计理论的范围,结合设计管理与设计决策等问题,提出情境驱动设计理论的概念。然后在事理学中“事”的基本结构下,提出了面向装备类车辆设计的PAET情境驱动模型,并从情境驱动与装备类车辆的自然联系,得到情境驱动理论指导装备类车辆设计实践的合理性。再采用案例研究、桌面调研、专家访谈与实地调研等方法,对装备类车辆企业层次与产品开发流程中的各相关者展开系统性研究。得出装备类车辆企业的四个梯队,后经过先发散再聚焦的方式,系统梳理了产品开发过程中与设计工作相关的团队及其内在联系。从调研成果出发并在情境驱动设计理论的整体框架下,构建了设计情境中的任务模型,对装备车辆产品设计开发工作中设计团队的需求做出了总结。后续从设计实现、设计管理与设计决策的具体情境中提出十二条具有针对性的设计策略。研究最后,以校企合作项目三一伸缩臂叉装车为例,从叉装车的实际使用情境出发,提取出典型情境结合情境驱动设计方法的理论框架,将PAET的情境分析结构对应到四类典型使用情境,分析了叉装车的产品设计需求。结合企业品牌基因构建标准与技术条件情况,完成设计定义与设计方向的提炼,并运用情境驱动设计的思维对整车内外饰设计不断做出细化与调整,然后在真实情境中通过JACK等仿真软件检查、验证了车辆设计中有关视野、硬件人机交互等问题。在实践过程中对情境驱动下装备类车辆的设计策略进一步验证,对设计策略进行完善。
李燕姚[2]（2020）在《基于脑电波的驾驶员吊装作业疲劳监测及其应用研究》文中研究指明发展装配式建筑已经成为我国建筑业转型升级的重要推动力之一,装配式建筑在工程建设效率提高、工程质量安全提升和节能环保等方面都体现出新型生产方式的优势。但是随着生产方式从现场施工向工厂生产构件与现场拼装的转变,吊装安全成为这一建筑业新兴生产方式的主要风险点之一,而其中塔吊司机行为是影响吊装安全的重要因素。因此,本研究以塔吊司机为研究对象,设计了基于便携式脑电监测仪的塔吊司机脑电信号疲劳度监测方法,通过研究塔吊司机脑电信号监测及其疲劳程度之间关系,建立基于塔吊司机工作疲劳度的吊装安全监管预警模型,以合理安排塔吊司机工作时长,降低吊装安全事故率。论文的主要内容和研究工作如下:首先,研究了塔吊司机不安全行为的影响因素。通过吊装事故统计数据,分析吊装事故的主要原因,得出塔司的不安全行为是影响吊装安全事故发生的主要因素之一;通过文献研究识别出基于人因的6个影响塔司不安全行为的主要因素;对塔吊司机进行问卷调查,计算各影响因素的权重,并对塔司工作疲劳因素与其不安全行为进行相关性分析,影响因素分析结果表明,塔司的工作疲劳是影响其不安全行为的主要因素。然后,设计了基于脑电信号的塔司疲劳度监测方法,研究塔吊司机的工作时间与其疲劳程度之间关系,建立了塔司疲劳监测模型,通过塔司安全行为绩效与其脑电监测疲劳程度进行关系研究,提出了基于脑电疲劳度检测的吊装安全监管预警模型。最后,结合工程实例分析了该模型的应用效果,对应用的局限性提出相应的改进措施,验证结果表明,本文提出的研究方法可以有效地用于施工现场的吊装安全管理中,减少吊装安全事故的发生。文章的主要创新点是:建立了基于塔司不安全行为个人影响因素识别和关键影响因素提取的塔司安全监管模型;提出了一种基于脑电波的塔司疲劳监测方法,可以对吊装作业中塔司的工作状态进行实时监测,通过塔司安全行为绩效与其脑电疲劳程度关系研究,建立不同情境下塔司工作安全模型,建立了塔司安全工作方案和预警系统框架。
方琦[3]（2020）在《基于场动力理论的施工工人行为安全智能管理研究》文中指出我国建筑行业的事故量目前仍然处于高位,其中绝大部分事故由工人的不安全行为造成。为了减少工人不安全行为引起的事故,提高建筑业安全管理水平,本文以Behavior-Based Safety（BBS）方法为基础,结合人工智能技术与心理学场动力理论,研究工人不安全行为形成机理,并对工人不安全行为进行观测、分析和干预管理。具体研究内容如下:（1）施工工人不安全行为形成机理。以场动力理论为基础,结合心理空间与心理动力在施工工人不安全行为研究中的内涵与意义,明确不安全行为的影响要素包括心理场因素以及以自控力为特征的人格特质,指出不安全行为的产生是心理动力与自控力水平的综合作用结果,并据此建立施工领域工人行为安全分析模型。（2）施工工人不安全行为智能化检测方法。鉴于不同场景下施工行为规范具有较大差别,提出基于场景的工人不安全行为智能检测方法。首先分别从场景关键对象的识别、定位以及空间范围划分等,提出施工场景自动识别方法;接着,在深度学习算法的基础上,结合建筑施工领域应用特点,设计多个施工不安全行为基础算法模块;再根据施工不安全行为判定规则的语义特点,利用规则拆解建立“不安全行为自动化识别任务”与“基于深度学习的施工不安全行为基础算法模块”之间的程序调用与组合机制,最终实现不同场景下的工人不安全行为智能识别。（3）施工工人行为安全分类管理策略。考虑到施工工人的行为安全模式具有较强的个性化特征与显着的个体差异,本文通过行为安全分析模型对工人行为安全档案中的记录进行挖掘处理,分析工人自控力特征。设立安全绩效考核、分类引导疏导等分类管理办法,根据工人自控力特征智能地推送对应管理策略,辅助工人不安全行为矫正。（4）施工工人行为安全分类管理实例研究。在某地地铁的三个工地开展实例研究,验证实验组与对照组施工不安全行为率改善效果是否具有显着差异,并通过对比采取不同管理策略前后工人自控力水平的变化,分析分类管理对工人行为矫正的效果。结果表明,采用具有针对性的分类行为安全管理策略比统一策略更能有效提升工人行为安全水平。本文将场动力理论与人工智能技术应用于施工工人行为安全管理,梳理不安全行为产生的根本原因和致因路径,实时获取工人不安全行为和心理场指标记录,分析工人行为模式,采用分类管理策略,有助于深入探究工人行为安全规律,矫正工人不安全行为。
杜振君[4]（2020）在《基于工效学的某汽车总装车间叉车司机疲劳评估研究》文中进行了进一步梳理对于汽车企业的车间物流,叉车是其主要的物流形式,叉车的作业效率直接影响车间的生产效率,因此叉车是汽车企业车间物流的关键。而叉车作业属于特种作业,作业时间长、作业强度大、作业难度大。这种长时间、高负荷的作业极易引起疲劳,直接导致叉车司机的判断能力和操作能力下降,而使其作业效率下降,并增加了车间的安全风险。同时,长期作业会产生累积损伤而影响叉车司机的健康。因此,本课题通过主观评定与客观测量方法,对叉车作业过程进行现场调查,从叉车司机作业类型、作业过程与轮班制度等方面分析叉车司机作业疲劳现状。对叉车司机作业疲劳程度进行测定与分析,找出影响其驾驶疲劳的关键因素,并提出了改善叉车司机作业疲劳的有效措施。本文主要研究内容如下:（1）针对叉车司机疲劳状态的主观测定问题,本课题根据日本能率学会的《疲劳症状自评量表》设计叉车司机疲劳主观感受调查问卷,对叉车司机作业疲劳程度进行主观调查,分析叉车司机作业过程中的主观疲劳感受,解决叉车司机作业疲劳的主观量化评估问题,实现叉车司机作业疲劳状态的主观测定。（2）针对叉车司机疲劳状态客观量化评估问题,本课题综合运用反应时测定、基于FAB的动作捕捉、基于Ergosports脑电仪的脑电信号分析三种生理指标测定方法,对不同作业类型、不同时段叉车司机作业过程疲劳程度进行测定与分析,找出影响疲劳的关键因素;解决单一生理指标不能全面准确评价叉车司机疲劳状态的问题,实现疲劳程度的准确全面的客观量化评估。（3）针对影响叉车司机疲劳的关键因素,本课题全面总结主客观评估结果,从工效学的角度,提出改善叉车司机作业疲劳的有效措施;降低叉车司机的作业疲劳,提升作业效率与舒适性。课题以某汽车企业总装车间的叉车物流作业司机为研究对象,通过主观量化评定与多生理因素综合评价手段,针对叉车司机的作业疲劳状态进行实验研究,有效解决叉车司机作业疲劳问题,从作业人员角度为提升车间物流效率提供了解决方案。
范诗琪[5]（2020）在《远洋船舶驾驶员情绪和工作负荷定量分析及人因失误关联性研究》文中认为航运业是国际贸易和海洋资源开发的重要支撑。近年来,伴随着航运业的发展,重特大海难事故也时有发生,水上交通安全水平仍然没有达到令人满意的程度。研究认为,人为因素是80%海上交通事故的直接或间接原因,探究远洋船舶驾驶员人因失误和人为表现的内在机理,对提升航运业的安全性、减少海事事故率具有重要理论意义和实用价值。本研究通过识别海事事故中的关键人为因素影响因子,构建风险场景,为船舶驾驶员的情绪和工作负荷相关因素分析提供实验场景参考;结合船舶驾驶模拟器,分别利用脑电（Electroencephalogy,EEG）、功能性近红外光谱（functional Near-Infrared Spectroscopy,f NIRS）对船舶驾驶员心理因素开展实验研究;运用风险评估分析方法,建立了船舶驾驶员情绪和精神工作负荷量化方法;通过构建情绪和工作负荷的识别模型,定量分析情绪和工作负荷与远洋船舶驾驶员人因失误、决策行为的关联性。论文的主要研究工作和创新成果如下:1.建立了海事事故的人为因素识别模型。基于对海事事故报告的数据挖掘,开展了海事事故人为因素因子数据分析,使用树增强网络模型建立数据驱动的贝叶斯网络,研究风险因素对不同类型事故的影响;并进行了敏感性分析以及情景分析,阐述了多因素影响下的事故类型,为后续实验研究中风险场景的构建奠定了基础。2.开展了船舶驾驶员情绪数据及其标定量化方法研究。利用船舶驾驶模拟器开展实验,采集了船舶驾驶员的EEG数据、问卷数据和行为数据,研究了船舶驾驶员情绪数据及其标定量化方法。利用小波分析提取EEG数据特征,利用支持向量机训练EEG数据并对情绪状态进行分类识别,利用船舶驾驶模拟实验量化船舶驾驶人员在远洋航行中的情绪状态,平均准确率为77.55%。3.开展了船舶驾驶员脑血流氧合变化及工作负荷研究。利用船舶驾驶模拟器开展实验,采集了船舶驾驶员的f NIRS数据、问卷数据和行为数据,量化分析了不同任务难度下不同航海经验的船舶驾驶员的脑血流氧合变化以及其工作负荷。研究发现:经验丰富的船舶驾驶员在会遇场景中更早地做出避碰决策;船舶驾驶员右背外侧前额叶皮层在决策阶段氧合作用增加,而在了望末期氧合作用减少;了望过程中经验丰富的船舶驾驶员具有较高的氧合作用。通过量化分析船舶驾驶员工作负荷,解释了其认知需求以及船员决策表现更好的原因。4.探究了船舶驾驶员的情绪和工作负荷与人因失误、行为表现的关联性。基于EEG的船舶驾驶员情绪定量分析,发现消极情绪更容易导致人为失误;轻度消极情绪相比于极端消极情绪是产生人为失误的最频繁的情绪状态。基于fNIRS的船舶驾驶员工作负荷定量分析,发现在决策阶段船舶驾驶员的脑功能连接的总体密度系数下降,因此变得更高效;而且右背外侧前额叶皮层的活动增强、大脑连接密度降低、聚类增强与船舶驾驶员更好的决策行为相关。本研究属于交通工程与心理学和神经科学的交叉研究范畴。本研究结果可以帮助进一步理解船舶驾驶员认知负荷的问题,可为船舶驾驶员人因失误、决策行为的风险管理提供理论指导,为船员培训和船员表现量化提供评估依据与决策参考。
沐卫东[6]（2020）在《平视显示器与下视显示器相容性问题实验研究》文中研究说明显示器作为飞行员飞行信息的重要视觉来源,一直以来在飞机驾驶舱人为因素研究中都作为重要研究对象。平视显示器（HUD）作为新显示技术的应用平台,在飞行任务中与下视显示器的相容性成为安全飞行的关键。由于HUD中各个飞行信息重要程度不同,找到合适的信息显示位置与字符大小,有利于突显信息差异性,有效提高机组人员的信息搜索效率。基于模拟飞行仿真平台,本文研究不同飞行任务下,显示布局及字符比例对HUD和HDD相容性影响研究。研究内容主要包含以下几点:（1）对驾驶舱人为因素相关适航条款和HUD设计标准进行解读,明确国内外民航局对HUD显示布局设计、字符比例范围以及飞行员进行显示器转换过程中HUD和HDD相容性的要求。（2）依据适航规章,运用模拟仿真平台开展关于字符的显示布局及字符比例对平视显示器和下视显示器相容性影响研究的实验。为避免单维度评估不显着的问题,本文从眼动、绩效、主观评价三个方面获取指标,以用于评估不同显示布局和字符比例条件下被试人员的情景意识、工作负荷水平。（3）采用多因素方差分析法,对各项指标进行统计学分析,从眼动、绩效和主观评价三个方面评估情景意识和工作负荷,用以探究不同显示布局与字符比例下,HUD和HDD的相容性程度,为人机显示界面设计实验提供参考。
曾效良[7]（2020）在《基于重构信息处理模型的飞机驾驶舱数字显控界面设计》文中研究指明随着航空电子显示技术的进步,通过可触控液晶屏幕显示的数字界面逐步取代了飞机驾驶舱原有的机械仪表。电子信息高度集成技术为数字界面承载更多的飞行信息提供了可能,然而庞大的信息量与飞行员有限的信息处理能力并不匹配。为了使飞机驾驶舱界面设计适应显控技术的变革,从人机工效与用户体验的维度搭建飞行员与界面信息之间有效交流的桥梁,论文从飞行员信息处理模型出发,研究飞机驾驶舱新型数字触控界面的人机交互设计方法。首先,论文根据飞行任务中的人机交互特点选取了认知心理学中的Wickens信息处理模型与情境意识理论,并选取两者可以有效作用于飞行任务中界面操作的模型要素进行融合,得到重构的信息处理模型。其次,收集适用于重构信息处理模型的人机交互数字界面案例,依据该模型将其典型用户行为进行拆解,对资深用户进行半结构访谈,通过口语分析提取信息处理模型中各模块对应的设计策略。结合驾驶舱的特殊环境,参考现有航空标准、国家标准以及现有机型的驾驶舱数字界面设计案例对总结出的设计策略进行适应性分析。接着,进行设计需求分析,提出本次设计的设计目标与设计约束。依据静暗驾驶舱环境特点,对界面背景色、状态颜色以及无状态图符颜色进行了本次设计的色彩参考规范制定。完成各界面的设计并对部分设计内容进行认知评估。最后,分别搭建优化组、对照组与原设计的高保真原型,以判别情境中存在的异动作为实验任务,进行了情境意识、操作准确率和操作效率的影响性实验研究。实验分析结果表明,优化组设计方案在以上三个维度均可产生显着正面影响。邀请预备飞行员以及有虚拟飞行经验的设计师从显示能力、舒适性等七个维度对优化前后的界面设计进行主观评分,优化界面得分均优于原界面。随后,依据评估中收集的意见进行设计迭代修改并在IData平台上进行人机交互界面的工程实现。
李苑[8]（2019）在《军航飞行员生命质量的影响因素及机制》文中进行了进一步梳理生命质量问题无论对于个体的生活来说还是对于个体的工作来说都具有着非常重要的研究意义。特别是对于军人群体来说,因为其自身工作和生活环境的特殊性,更加为个体生命质量的保障工作提出了更高的要求和难度。事实上,目前世界范围内的很多国家都对于与军人群体生命质量有关的心理服务及保障工作给予了更多的关注和投入。例如美国在近些年间逐渐提出了“人效能”计划及“全维能力”战略。而与个体生命质量有关的心理服务工作在其中就占据了相当大的地位和比重。同样,我国对于军人群体心理服务及保障方面的工作和研究也愈发蓬勃发展。目前,已经有大量学者对于与我国军人群体生命质量相关的心理问题进行了广泛的研究和探讨。而本研究的目的则是希望从工作因素层面、人格因素层面和社会因素层面对于军航飞行员群体生命质量受影响的因素和机制进行探讨,从而对现有的研究进行更好的补充和更深入的发展。研究一从工作因素层面入手探讨了工作类型因素对于军航飞行员生命质量的影响。研究结果发现,工作类型因素能够显着影响军航飞行员个体的生命质量,并且疲劳在工作类型与生命质量之间起到了完全中介的作用,飞行经验则在工作类型与疲劳之间起到了调节作用。研究二从人格因素层面入手探讨了自我效能感因素、人格外倾性因素、积极应对方式因素和成就动机因素这四种特质性人格因素对于军航飞行员生命质量的影响。研究结果发现,自我效能感因素可以显着影响军航飞行员个体的生命质量,并且自我和谐和疲劳在其中起到了链式中介的作用。人格外倾性也可以显着影响个体的生命质量。积极应对方式同样可以对于个体的生命质量产生影响,并且疲劳在其中起到了完全中介的作用。最后,成就动机也被发现能够显着影响个体的生命质量,并且自我和谐和疲劳,以及疲劳自身分别在个体成就动机和生命质量之间起到了多重中介的作用。研究三从社会因素层面入手探讨了社会支持对于军航飞行员生命质量的影响。研究结果发现,军航飞行员个体的生命质量在一定程度上受到了社会支持因素的影响,并且疲劳也在个体的社会支持水平和生命质量水平之间起到了部分中介的作用,而飞行经验在社会支持与疲劳之间则起到了调节作用。总而言之,当前研究从工作因素、人格因素以及社会因素这三个角度证明了工作类型、自我效能感、人格外倾性、积极应对方式、成就动机和社会支持都是影响军航飞行员群体生命质量的重要因素。并且疲劳和自我和谐在上述因素对于军航飞行员个体生命质量的影响机制中起到了关键的作用。所谓影响因素主要揭示的是“哪些变量”的问题,而影响机制主要揭示的是“怎么影响”的问题。因此,当前研究在各分讨论以及总讨论的部分通过对于这两个问题的探讨为今后如何提升军航飞行员生命质量相关的心理服务、保障及研究工作提出了意见和建议。
薛宇敬阳[9]（2019）在《我国通用航空飞行事故原因研究》文中认为通用航空是民用航空的重要组成部分,在国民经济和社会发展中扮演着独特作用。然而,现阶段我国通用航空安全生产形式严峻,重特大事故时有发生。通用航空飞行事故的发生是多种因素或其组合的结果,从事故中学习是事故预防的重要手段,但目前缺少对通用航空飞行事故原因的全面分析,不利于提出针对性的预防控制措施,实现对通用航空飞行事故原因的有效控制。基于此,为了全面分析通用航空飞行事故原因,实现对通用航空飞行事故的有效预防,本文采用文献综述、比较研究、统计分析、案例分析、Bootstrap自抽样、卡方检验等定性与定量相结合的方法,研究了所能获取的1995-2015年我国发生的69起通用航空飞行事故样本的宏观规律。对比分析了 6种事故致因模型,确定选用24Model作为研究的理论基础。在24Model现有分类基础上,结合通用航空飞行实践,提出了基于24Model的通用航空飞行事故原因分类分析方法（24Model for general aviation,24Model-GA）。运用所构建的24Model-GA,全面分析了上述69起事故中的不安全动作,不安全物态,间接原因,安全管理体系缺欠,安全文化缺欠,外部因素缺欠,初步形成了通用航空飞行事故原因数据库。基于69起通用航空飞行事故原因分析结果,以有效控制通用航空飞行事故原因为目的,运用四格表卡方检验,分析了 24Model-GA中相邻原因子类之间的关联关系,明确了事故预防的控制重点,尝试提出了适用于通用航空运营单位的预防控制措施。本文得到的主要结论如下:（1）从时间特征、事故等级、事故飞行阶段、事故发生地域及其所属民航地区管理局、驾驶员年龄、事故机型、作业类型及其内在发展和演变规律的角度得到了通用航空飞行事故的宏观规律。研究结果表明,事故发生月份主要集中在6月和7月,1天内事故主要集中在9:00-10:00和15:00-16:00时段;明确了现阶段,通航重大飞行事故得到了有效的控制,但一般等级的飞行事故却呈现快速增长趋势的规律;明确了巡航/作业阶段是事故高发的飞行阶段;明确了四川省和黑龙江省是我国通航事故高发省份;明确了西南地区管理局辖区内发生的事故总数最高,占事故起数的20%;得到了事故驾驶员的平均年龄为43.7岁,其中45-65岁的驾驶员占总人数的50%的结果;明确了排名前三的事故机型分别是运5,米-8,罗宾逊R44Π;得到了航空喷洒（撒）和商用驾驶员执照培训是事故发生频次最高的两种作业类型,进一步得到了这两类事故发生起数随时间的演变规律。上述研究结论为从宏观角度预防通用航空飞行事故提供了参考。（2）改进了 24Model,构建了基于24Model的通用航空飞行事故原因分类分析方法（24Model for general aviation,24Model-GA）,给出 了基于 24Model-GA 的事故原因分析过程和步骤。构建的24Model-GA包含6类原因模块,46个原因子类,并给出了 46个原因子类的定义。确定的事故原因分析过程包括:以通用航空运营单位为事故分析的组织范围;确定了以组织内的不安全动作、不安全物态、间接原因、安全管理体系缺欠、安全文化缺欠,以及组织外部因素缺欠为事故原因的分析范围;确定了以航空器失事的那一刻为事故分析的终点,向前回溯的事故原因分析路径,明确了对于事故原因的分析不包括应急救援过程。提出了事故原因分析的3个步骤,分别是:直接提取事故报告中的显着信息;运用Why-Because法和因果充分性标准（Causal sufficiency criterion）合理推断不显着信息,并形成事故原因详细目录;将详细目录按照24Model-GA归类。（3）利用24Model-GA及其给出的不安全动作,不安全物态,间接原因,安全管理体系缺欠,安全文化缺欠,外部因素缺欠的定义,得到了 69起通用航空飞行事故的不安全动作,不安全物态,间接原因,安全管理体系缺欠,安全文化缺欠,外部因素缺欠共计1431个,统计得到了按照24Model-GA归类的各原因子类的规律性结果。详细结果如下所示:①识别出250个不安全动作及34种表现形式。明确了需要通用航空运营单位重点控制的11种高频不安全动作及其定义,分别是:飞行前准备不佳（24次）、操作技术不佳（20次）、机组资源管理不佳（15次）、注意力分配不当（15次）、未有效监督飞行前准备情况（14次）、未及时采取措施（13次）、违规和违法组织和实施作业（12次）、不合理的人员安排（11次）、违反飞行计划（10次）、未组织培训（10次）、未对作业过程实施有效监控（10次）。对不安全动作作用路径研究,得到了飞行人员的不安全动作主要导致产生事故和其他不安全动作,机务人员的不安全动作主要导致产生不安全物态,培训负责人的不安全动作主要导致产生间接原因,作业负责人的不安全动作主要导致产生安全管理体系缺欠,高层管理人员的不安全动作主要导致产生安全文化缺欠。强调了上述人员应实现对不安全动作的自我控制。得到了按照24Model-GA归类的不安全动作统计结果,其中53.6%的不安全动作属于违章操作,进一步得到控制飞行前准备不佳,注意力分配不当,违规和违法组织和实施作业,违反飞行计划,可以避免43.3%的违章操作。将不安全动作按照作业类型归类,明确了航空喷洒（撒）作业,商用驾驶员执照培训作业,航空护林作业,航空探矿作业,飞行试验作业中需要重点控制的高频不安全动作数量及其表现形式,分别是:6种,4种,4种,2种,4种。②识别出52个不安全物态及其20种表现形式。明确了通用航空运营单位需要重点控制的2种高频不安全物态,分别是:发动机故障（8次）和与风有关的原因（8次）。将不安全物态按照24Model-GA归类,得到了 55.8%的不安全物态属于物理环境,44.2%的不安全物态属于技术环境。进一步明确了物理环境的7种表现形式,技术环境的13种表现形式。明确了通用航空运营单位在飞行前做好飞行计划,如了解作业区气象特点,地形走向,制定相应的应急预案等,可以有效控制55.8%的不安全物态。③识别出282个间接原因,得到了 89.7%的间接原因由安全意识不高,安全心理不利和安全知识不足组成。进一步分析得到了 13条安全意识,16条安全心理状态,13条安全知识能够有效预防事故的发生。此外,还总结得到了与事故相关的安全生理不利5条,安全习惯不佳4条。④识别出202个安全管理体系缺欠,得到了 74.3%的安全管理体系缺欠是“安全管理程序缺欠”,进一步分析得到了安全管理程序缺欠中52.0%是“系统程序缺欠”,32.7%是“操作程序缺欠”,15.3%是“培训项目缺欠”,分析得到了 7条高频系统程序缺欠内容,7条高频操作程序缺欠内容,和1条高频培训项目缺欠内容。明确了通用航空运营单位有效贯彻和实施“安全第一,预防为主,综合治理”的“安全生产方针”可以减少11.9%的安全管理体系缺欠。得到了 86.7%的“安全管理组织结构缺欠”源于运营单位人员“职责分配缺欠”,进一步分析得到了 2条高频职责分配缺欠内容。得到了 76.9%的“资源管理缺欠”源于运营单位未能提供确保安全生产的设备设施,进一步明确了 2条高频设备设施缺欠内容。⑤识别出597个安全文化缺欠。进一步按照24Model-GA中的21个安全文化原因子类归类,得到了通用航空运营单位需要重点建设的10个安全文化内容,如安全管理体系的作用,安全培训需求,安全的重要度,安全主要决定于安全意识等。⑥识别出48个外部因素缺欠,进一步按照24Model-GA中的4类原因子类归类,得到了“局方监管缺欠”和“通航活动相关单位缺欠”导致64.6%的外部因素缺欠,分析掌握了 14条局方监管缺欠和其中的1条高频缺欠,14条通航活动相关单位缺欠和其中的1条高频缺欠。分析得到了存在“设计制造缺欠”的8种机型及其缺欠部位,如Y12机型螺旋桨易发生自动顺桨的设计缺欠等。分析掌握了 7条需要完善的“法律法规缺欠”内容。（4）运用Bootstrap自抽样法,估计了稳定存在于更大事故样本（N>69）中的27个原因子类及其发生概率,如违章操作等。运用四格表卡方检验方法,得到了24Model-GA中存在的21对两两显着关联的相邻原因子类,及对其相邻原因子类的发生具有较强预测效果的4个原因子类。明确了 6条完整的事故原因作用路径,及路径上的7个原因子类。综合卡方检验结果,得到了通用航空运营单位需要重点和优先解决的9个关键原因子类,如安全心理不利等。建立了供局方和通用航空运营单位日常事故预防工作参考使用的关键要素自查表。
许丽娜[10]（2018）在《辽宁省普通高校体育教学环境评价指标体系构建》文中研究指明依据教育部《关于实施高等学校本科教学质量与教学改革工程的意见》教高（[2007]1号）提出的统筹教育资源,改善和提高高校教学环境,对于教师教学质量和学生学习效果的提高具有非常明显的促进作用。体育教学环境作为体育教学过程中的一个必不可少的影响因素,其重要地位正在逐年增加,并且已经成为新的时代热点。当前我国对体育教学环境的研究还处在基本问题的探究阶段,对其缺乏系统性的分析,实践探究不足。另外,对如何合理布局物质环境,协调发展社会心理环境,同步改善制度环境,达到对学校体育教学环境各组成要素的最优化配合,没有系统性的研究,有关该领域评价体系构建方面的研究非常少。根据以上情况,本论文通过调查组建普通高校体育教学环境的各系统要素,构建体育教学环境评价指标体系,为辽宁省普通高校体育教学环境的改善提供理论参考。本论文采用文献资料法通过中国知网、万方数据库等,输入有关体育教学环境的关键词,并查阅相关书籍为本研究提供理论基础。运用特尔菲法对体育教学环境评价指标进行分层、归类。运用层次分析法对各指标进行权重分析。运用数理统计法对本研究的调查结果进行统计分析。本研究结论如下:1、体育教学环境评价指标体系共制订了3个一级指标（物质环境、社会心理环境、制度环境）,8个二级指标,30个三级指标;2、评价指标体系的构建能够使各高校在进行环境建设时更具有针对性,更好的推动学生的体育学习,提高教师的教学质量。展望:1、建立一套客观完整的体育教学环境评价指标体系是一个极其复杂的任务,它要根据实际情况不断的修整和完善;2、本文运用的层次分析法,保证了体育教学环境评价体系有较高的准确度,但是在做专家调查的过程中,调查结果的主观性较强,专家的年龄、身份、学历不同对体育教学环境的认识也不同;3、辽宁省普通高校体育教学环境评价指标体系在进行实际操作的流程中可能会出现一些误差,计算结果的精确性还需要进一步巩固提高。
二、驾驶舱资源管理中心理环境的重要性（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、驾驶舱资源管理中心理环境的重要性（论文提纲范文）
（1）情境驱动下装备类车辆产品设计策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.1.1 装备类车辆市场发展态势 |
| 1.1.2 装备类车辆设计策略新探讨 |
| 1.1.3 用户体验带来产品价值点的转变 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 基于情境的设计研究现状 |
| 1.2.2 装备类车辆研究现状 |
| 1.2.3 设计程序与方法的理论研究现状 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究的内容 |
| 1.5 研究创新点与难点 |
| 1.5.1 研究创新点 |
| 1.5.2 研究难点 |
| 1.6 研究方法与思路 |
| 第二章 装备类车辆情境驱动概念 |
| 2.1 情境驱动概念 |
| 2.1.1 设计范畴内情境相关理论研究 |
| 2.1.2 设计中的情境驱动 |
| 2.1.3 情境驱动特征 |
| 2.1.4 情境的组成要素 |
| 2.1.5 情境驱动的价值及应用 |
| 2.2 装备类车辆现状 |
| 2.2.1 装备类车辆定义与分类 |
| 2.2.2 装备类车辆特点 |
| 2.2.3 装备类车辆发展阻力与前景 |
| 2.3 情境驱动介入装备类车辆设计 |
| 2.3.1 情境驱动与装备类车辆的自然联系 |
| 2.3.2 “事理学”方法论对情境驱动设计的启发 |
| 2.3.3 设计求“是”,面向“物”的设计 |
| 2.3.4 设计求“事”,面向“管理”的设计 |
| 2.3.5 设计求“真”,面向“决策”的设计 |
| 2.4 PAET情境驱动理论模型构建 |
| 2.4.1 PAET情境驱动理论模型 |
| 2.4.2 情境驱动设计过程 |
| 2.4.3 人与物驱动 |
| 2.4.4 行为与目的驱动 |
| 2.4.5 时间与空间驱动 |
| 2.4.6 技术与标准驱动 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 情境驱动下装备类车辆设计调研与分析 |
| 3.1 调研方法与框架 |
| 3.1.1 调研目的 |
| 3.1.2 调研内容 |
| 3.1.3 调研方法 |
| 3.2 设计系统相关者与企业结构调研 |
| 3.2.1 系统相关者构成 |
| 3.2.2 系统相关者地图 |
| 3.2.3 装备类车辆企业层次 |
| 3.3 设计实践中的情境驱动案例 |
| 3.3.1 大型国企主导的设计 |
| 3.3.2 大型民营企业主导的设计 |
| 3.3.3 中小民营企业参与的设计 |
| 3.4 实地调研与问题分析 |
| 3.4.1 专家深度访谈设计 |
| 3.4.2 专家深度访谈实施 |
| 3.4.3 调研总结与需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 情境驱动下装备类车辆设计策略 |
| 4.1 情境驱动下装备类车辆设计特点 |
| 4.1.1 情境分析前置 |
| 4.1.2 多重情境要素同步驱动 |
| 4.1.3 用户体验的重要性与非首要性特征 |
| 4.1.4 设计工作的提前性 |
| 4.2 装备类车辆设计需求导入 |
| 4.2.1 人物模型构建 |
| 4.2.2 设计需求归纳 |
| 4.2.3 情境驱动下的设计路径 |
| 4.3 情境驱动下的设计实践策略 |
| 4.3.1 系统化梳理设备使用情境 |
| 4.3.2 构建符合多情境分类的车辆总布置 |
| 4.3.3 优化以使用情境为主导的人机问题 |
| 4.3.4 搭建以操作情境为基础的智能控制系统 |
| 4.3.5 促进形成以企业主导的用户交流平台 |
| 4.4 合作情境中的项目管理策略 |
| 4.4.1 工作交互导向下的技术协议共建 |
| 4.4.2 责任意识下实行沟通书面化 |
| 4.4.3 设计主动导向下合作默契共建 |
| 4.4.4 风险识别与控制工作前置 |
| 4.5 基于情境需求的产品设计决策 |
| 4.5.1 引导真实情境下的项目评审 |
| 4.5.2 尊重企业特点与决策机制 |
| 4.5.3 收益平衡导向下合作分歧决策 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 SANY伸缩臂叉装车设计开发 |
| 5.1 伸缩臂叉装车系统设计情境 |
| 5.1.1 叉装车项目情况介绍 |
| 5.1.2 叉装车的情境问题研究 |
| 5.1.3 叉装车设计定义 |
| 5.2 “STH1256A”伸缩臂叉装车综合设计 |
| 5.2.1 基本设计概念 |
| 5.2.2 整车外造型概念方案 |
| 5.2.3 车辆内饰与人机交互设计 |
| 5.2.4 基于JACK软件仿真的驾驶室设计验证 |
| 5.3 设计流程与设计管理 |
| 5.3.1 设计周期与设计流程 |
| 5.3.2 项目关键变化与风险控制 |
| 5.3.3 项目合作中的默契共建 |
| 5.4 项目成果与反思拓展 |
| 5.4.1 落地:创意设计与工程优化的合力 |
| 5.4.2 对情境驱动设计理论的反思与拓展 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 主要结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一: 专家访谈记录 |
| 附录二: 图片及表格来源 |
| 附录三: 作者在攻读硕士学位期间科研与项目成果 |
（2）基于脑电波的驾驶员吊装作业疲劳监测及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究评述 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容及章节安排 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 装配式建筑概述 |
| 2.1.1 装配式建筑概念 |
| 2.1.2 装配式建筑吊装工艺 |
| 2.2 安全行为能力 |
| 2.2.1 不安全行为概念 |
| 2.2.2 安全能力概述 |
| 2.3 脑电波疲劳监测 |
| 2.3.1 疲劳的概念 |
| 2.3.2 脑电波疲劳监测技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 塔司不安全行为个人影响因素分析 |
| 3.1 吊装事故分析 |
| 3.1.1 吊装事故分布规律统计分析 |
| 3.1.2 吊装事故原因分析 |
| 3.2 塔司不安全行为个人影响因素识别 |
| 3.2.1 影响因素识别原则 |
| 3.2.2 影响因素确定 |
| 3.3 塔司不安全行为个人影响因素分析 |
| 3.3.1 塔司不安全行为个人影响因素调查问卷 |
| 3.3.2 问卷数据分析 |
| 3.3.3 塔司工作疲劳与吊装安全相关性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于塔司疲劳监测的吊装安全管理研究 |
| 4.1 基于塔司疲劳的吊装安全管理分析 |
| 4.2 基于脑电波的塔司疲劳监测方法 |
| 4.2.1 疲劳监测实验设计 |
| 4.2.2 脑电信号采集 |
| 4.2.3 脑电信号预处理 |
| 4.2.4 稀疏表示分类器 |
| 4.2.5 疲劳监测结果及模型建立 |
| 4.3 吊装安全监管预警模型 |
| 4.3.1 模型构建 |
| 4.3.2 塔司安全吊装能力测评 |
| 4.3.3 模型修订 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实例验证 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 吊装安全监管预警模型应用 |
| 5.2.1 塔司安全行为数据采集 |
| 5.2.2 塔司安全能力偏差分析 |
| 5.3 应用研究 |
| 5.3.1 应用效果分析 |
| 5.3.2 应用建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于场动力理论的施工工人行为安全智能管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 本文研究内容及技术路线 |
| 2 施工工人不安全行为形成机理 |
| 2.1 基于场动力理论的不安全行为解析 |
| 2.2 不安全行为影响要素与致因路径 |
| 2.3 施工工人行为安全分析模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 建筑施工场景识别方法 |
| 3.1 施工场景关键对象识别 |
| 3.2 施工场景关键对象定位 |
| 3.3 施工场景空间范围划分 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于场景的施工不安全行为智能检测方法 |
| 4.1 基于场景的不安全行为检测框架 |
| 4.2 普适场景型不安全行为检测方法 |
| 4.3 特定场景型不安全行为检测方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 施工工人行为安全分类管理 |
| 5.1 工人行为安全数据档案 |
| 5.2 自控力特质求解与分析 |
| 5.3 不安全行为智能分类管理策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 施工工人行为安全分类管理实例研究 |
| 6.1 背景介绍 |
| 6.2 行为安全智能分类管理系统研发 |
| 6.3 工人不安全行为智能管理结果 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间研究成果 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与科研项目 |
（4）基于工效学的某汽车总装车间叉车司机疲劳评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工效学的国外研究现状 |
| 1.2.2 工效学的国内研究现状 |
| 1.2.3 作业疲劳的国外研究现状 |
| 1.2.4 作业疲劳的国内研究现状 |
| 1.2.5 叉车司机作业疲劳评估的问题综述 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 总装车间叉车作业分析及其疲劳评估方案设计 |
| 2.1 叉车司机作业流程分析 |
| 2.2 叉车司机疲劳现状分析 |
| 2.3 疲劳评估方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 叉车司机作业疲劳的主观评价研究 |
| 3.1 调查问卷的设计 |
| 3.2 调查问卷数据分析 |
| 3.2.1 基本信息情况问卷调查分析 |
| 3.2.2 主观疲劳症状自评量表分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 多生理指标的叉车司机作业疲劳量化评估方法研究 |
| 4.1 基于反应时的叉车司机作业疲劳分析 |
| 4.1.1 叉车司机反应时的测定方法 |
| 4.1.2 叉车司机反应时分析 |
| 4.2 基于动作捕捉的叉车司机关键动作分析 |
| 4.2.1 基于RULA评定的叉车司机关键动作分析 |
| 4.2.2 基于FAB的叉车司机关键动作数据采集 |
| 4.2.3 叉车司机动作捕捉实验结果分析 |
| 4.3 基于脑电信号的叉车司机疲劳作业分析 |
| 4.3.1 脑电信号的分类 |
| 4.3.2 叉车司机脑电信号的测定方法 |
| 4.3.3 叉车司机脑电信号处理 |
| 4.3.4 基于脑电信号的不同工种不同时段的叉车作业疲劳分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于疲劳评估分析的叉车司机作业疲劳改善方案 |
| 5.1 叉车司机总体疲劳情况综合分析 |
| 5.1.1 不同作业类型叉车司机疲劳情况综合分析 |
| 5.1.2 不同时间段叉车司机疲劳程度情况综合分析 |
| 5.2 叉车司机作业疲劳情况评估分析结果 |
| 5.3 叉车司机作业疲劳改善方案设计 |
| 5.3.1 排班时间改善方案 |
| 5.3.2 工作路线改善方案 |
| 5.3.3 叉车司机作业动作改善方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 疲劳症状自评量表 |
| 附录二 A组得分查阅表 |
| 附录三 B组得分查阅表 |
| 附录四 RULA分析最终得分查阅表 |
| 附录五 RULA评估分数和结果 |
| 附录六 大脑不同区域与各导联之间的对应关系表 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（5）远洋船舶驾驶员情绪和工作负荷定量分析及人因失误关联性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 海事事故人为因素 |
| 1.2.2 海事人为因素与脑功能成像技术 |
| 1.2.3 船舶驾驶员心理状态研究 |
| 1.2.4 远洋船舶驾驶员人因失误研究趋势 |
| 1.3 主要研究内容和论文结构组织 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线与论文章节安排 |
| 第2章 海上交通事故的人为因素识别研究 |
| 2.1 海上交通事故人为因素识别 |
| 2.1.1 风险影响因素数据获取 |
| 2.1.2 海上交通事故人为因素识别 |
| 2.2 海上交通事故人为因素关联模型 |
| 2.2.1 风险影响因素节点 |
| 2.2.2 TAN模型结构学习 |
| 2.2.3 敏感性分析与模型验证 |
| 2.3 基于海事事故人为因素TAN模型的事故分析 |
| 2.3.1 互信息分析 |
| 2.3.2 敏感性分析 |
| 2.3.3 模型验证 |
| 2.3.4 场景分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于EEG的船舶驾驶员情绪数据采集与定量分析 |
| 3.1 船舶驾驶模拟与脑电采集 |
| 3.1.1 船舶驾驶模拟器 |
| 3.1.2 脑电采集设备 |
| 3.2 实验场景设计 |
| 3.2.1 实验场景库 |
| 3.2.2 实验场景事件 |
| 3.3 远洋船舶驾驶员情绪采集方法 |
| 3.3.1 船舶驾驶员情绪研究 |
| 3.3.2 实验人员选取与招募 |
| 3.3.3 实验激励选择 |
| 3.3.4 实验方案与流程 |
| 3.4 船舶驾驶员情绪采集实验 |
| 3.4.1 脑电数据采集 |
| 3.4.2 问卷数据采集 |
| 3.4.3 场景事件、人为失误数据采集 |
| 3.5 船舶驾驶员情绪采集数据定量分析 |
| 3.5.1 EEG数据特征提取 |
| 3.5.2 情绪采集数据定量分析 |
| 3.6 船舶驾驶员情绪分类识别 |
| 3.6.1 基于EEG数据的船舶驾驶员情绪分类 |
| 3.6.2 基于问卷数据的船舶驾驶员情绪分类 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于f NIRS的船舶驾驶员工作负荷采集与定量分析 |
| 4.1 船舶驾驶模拟与近红外光谱采集实验设备 |
| 4.1.1 船舶驾驶模拟器 |
| 4.1.2 近红外光谱采集设备 |
| 4.1.3 实验场景设定 |
| 4.2 远洋船舶驾驶员工作负荷采集实验 |
| 4.2.1 船舶驾驶员工作负荷研究 |
| 4.2.2 实验人员选取与招募 |
| 4.2.3 实验方案与流程 |
| 4.2.4 基于fNIRS的船舶驾驶员工作负荷数据采集 |
| 4.2.5 问卷数据与人为表现数据采集 |
| 4.3 基于问卷数据的人为表现分析 |
| 4.3.1 NASA-TLX问卷方差分析 |
| 4.3.2 人为表现分析 |
| 4.4 基于fNIRS的船舶驾驶员工作负荷研究 |
| 4.4.1 fNIRS数据预处理 |
| 4.4.2 基于相关信号改善(Correlation Based Signal Improvement, CBSI)算法的数据处理 |
| 4.4.3 fNIRS与大脑活动区域的关系研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 船舶驾驶员情绪和工作负荷与行为表现关联性研究 |
| 5.1 海上交通事故调查与行为表现 |
| 5.2 远洋船舶驾驶员情绪与人因失误关联性 |
| 5.2.1 船舶驾驶员问卷分析 |
| 5.2.2 船舶驾驶员情绪与事件的实时关联 |
| 5.2.3 船舶驾驶员情绪与人因失误的关联 |
| 5.3 远洋船舶驾驶员工作负荷与行为表现关联性 |
| 5.3.1 远洋船舶驾驶员的脑功能连接性与工作负荷的关系 |
| 5.3.2 基于图论的功能连接性分析 |
| 5.3.3 脑功能连接性与行为表现之间的关系 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文与参加的科研项目 |
| 附录A |
（6）平视显示器与下视显示器相容性问题实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.3.1 论文研究技术路线图 |
| 1.3.2 章节内容安排 |
| 第二章 飞行仪表与规章标准研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 传统飞行仪表 |
| 2.3 平视显示(HUD)系统 |
| 2.4 驾驶舱人为因素相关条款及标准 |
| 2.4.1 驾驶舱适航规章研究 |
| 2.4.2 平视显示器与下视显示器行业标准研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 HUD与 HDD相容性实验设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验目的 |
| 3.3 实验方法讨论 |
| 3.3.1 方差分析 |
| 3.3.2 拉丁方设计 |
| 3.4 相容性实验准备工作 |
| 3.4.1 实验设备 |
| 3.4.2 被试的选取 |
| 3.4.3 标准实验环境设置 |
| 3.4.4 实验指标 |
| 3.4.5 预实验 |
| 3.5 相容性实验设计 |
| 3.5.1 显示布局对相容性影响实验设计 |
| 3.5.2 字符尺寸对相容性影响实验设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 HUD与 HDD相容性实验数据分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 显示布局实验数据分析 |
| 4.2.1 主观评价指标处理与分析 |
| 4.2.2 绩效指标处理与分析 |
| 4.2.3 眼动指标处理与分析 |
| 4.3 字符比例实验数据分析 |
| 4.3.1 主观评价指标处理与分析 |
| 4.3.2 绩效指标处理与分析 |
| 4.3.3 眼动指标处理与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 前景与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）基于重构信息处理模型的飞机驾驶舱数字显控界面设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 研究的现状 |
| 1.2.1 飞机数字界面的研究现状 |
| 1.2.2 信息加工模型及态势感知理论研究现状 |
| 1.3 课题研究的来源 |
| 1.4 课题研究的方法 |
| 1.5 课题研究的内容 |
| 第二章 基于信息处理模型及态势感知的信息加工方法研究 |
| 2.1 Wickens信息处理模型 |
| 2.1.1 Wickens信息处理模型的构成 |
| 2.1.2 Wickens信息处理模型现有研究与应用 |
| 2.1.3 Wickens信息处理模型在飞机驾驶舱数字显控界面中的意义 |
| 2.2 情境意识与态势感知 |
| 2.2.1 情境意识的水平 |
| 2.2.2 情境意识现有研究与应用 |
| 2.2.3 情境意识在飞机驾驶舱数字显控界面中的意义 |
| 2.3 信息解码模型重构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于重构信息解码模型的驾驶舱数字界面信息设计策略 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.2 监视察觉相关数字界面信息设计策略 |
| 3.2.1 监视察觉任务对应的数字界面信息内容及设计要点 |
| 3.2.2 利用信息设计指导合理的注意分配 |
| 3.2.3 异动状态与告警信息的表现方法 |
| 3.2.4 飞机驾驶舱数字界面中监视察觉的实例分析 |
| 3.3 搜索查询相关数字界面信息设计策略 |
| 3.3.1 搜索查询任务对应的数字界面信息内容及设计要点 |
| 3.3.2 格式塔原则“相近分组”与“相似分组”指导有效搜索 |
| 3.3.3 语义差异可视化设计指导搜索任务 |
| 3.3.4 飞机驾驶舱数字界面中搜索查询的实例分析 |
| 3.4 预测决策任务相关数字界面信息设计策略 |
| 3.4.1 预测决策任务对应的数字界面信息内容及设计要点 |
| 3.4.2 连续变量信息的可视化设计策略 |
| 3.4.3 基于任务依赖性的接近相容原则 |
| 3.4.4 飞机驾驶舱数字界面中预测决策的实例分析 |
| 3.5 响应执行相关数字界面信息设计策略 |
| 3.5.1 响应执行任务对应的数字界面信息内容及设计要点 |
| 3.5.2 符合人体工程学的大小与布局 |
| 3.5.3 明确的视觉反馈 |
| 3.5.4 飞机驾驶舱数字界面中响应执行的实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 驾驶舱数字界面交互设计实践 |
| 4.1 设计流程 |
| 4.2 设计需求分析 |
| 4.2.1 界面构成 |
| 4.2.2 需求分析 |
| 4.2.3 重构信息处理模型模块、设计策略以及设计应用的映射 |
| 4.3 航空驾驶舱数字显控界面色彩编码 |
| 4.3.1 基于飞机驾驶舱静暗环境下的色彩编码 |
| 4.3.2 基于连续变量色彩语义的戒备状态设计优化 |
| 4.4 航空驾驶舱数字显控界面形状编码 |
| 4.4.1 图符设计 |
| 4.4.2 按钮设计 |
| 4.5 典型界面设计 |
| 4.6 高保真原型搭建 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 飞机驾驶舱数字触控界面评估实验 |
| 5.1 实验设计 |
| 5.1.1 实验目的 |
| 5.1.2 实验对象 |
| 5.1.3 实验变量 |
| 5.1.4 实验材料 |
| 5.1.5 实验设备与环境 |
| 5.1.6 实验流程 |
| 5.2 实验数据分析 |
| 5.2.1 速度数值有无色彩状态对准确率的影响 |
| 5.2.2 速度数值有无色彩状态对识别速率的影响 |
| 5.2.3 速度数值有无色彩状态对情境意识的影响 |
| 5.2.4 准确率和识别速率与情境意识的相关性分析 |
| 5.2.5 主观问卷结果分析 |
| 5.3 实验结果讨论 |
| 5.4 基于IData平台的模型搭建 |
| 5.4.1 IData软件简介 |
| 5.4.2 基于IData平台的飞机驾驶舱数字显控界面开发流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究限制与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果 |
| 附录 (一) 监视察觉阶段视觉显着性提升设计策略 |
| 附录 (二) 监视察觉阶段异动信息状态设计策略 |
| 附录 (三) 搜索查询阶段语义差异化提升设计策略 |
| 附录 (四) 预测决策阶段连续变量信息状态可视化设计策略 |
| 附录 (五) 响应执行阶段按钮反馈形式设计策略 |
| 附录 (六) 中文版情境意识问卷 |
（8）军航飞行员生命质量的影响因素及机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 军航飞行员生命质量 |
| 1.2 军航飞行员生命质量的影响因素 |
| 1.2.1 工作类型因素与生命质量 |
| 1.2.2 人格因素与生命质量 |
| 1.2.3 社会支持因素(Social Support)和生命质量 |
| 1.2.4 生理、心理状态因素和生命质量 |
| 1.2.5 工作类型因素、疲劳和生命质量 |
| 1.2.6 人格因素、自我和谐、疲劳和生命质量 |
| 1.2.7 社会支持因素、疲劳和生命质量 |
| 1.2.8 飞行经验(Flight Experience) |
| 第2章 问题的提出 |
| 第3章 研究一 工作类型因素、疲劳和飞行经验对于军航飞行员生命质量的影响 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 样本 |
| 3.1.2 工具 |
| 3.1.3 数据分析 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 相关分析 |
| 3.2.2 测量模型 |
| 3.2.3 结构模型 |
| 3.2.4 中介效应检验 |
| 3.2.5 调节效应检验 |
| 3.3 讨论 |
| 第4章 研究二 人格因素、自我和谐和疲劳对于军航飞行员生命质量的影响 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 样本 |
| 4.1.2 工具 |
| 4.1.3 数据分析 |
| 4.2 结果 |
| 4.2.1 相关分析 |
| 4.2.2 测量模型 |
| 4.2.3 结构模型 |
| 4.2.4 中介效应检验 |
| 4.3 讨论 |
| 第5章 研究三 社会支持因素、疲劳和飞行经验对于军航飞行员生命质量的影响 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 样本 |
| 5.1.2 工具 |
| 5.1.3 数据分析 |
| 5.2 结果 |
| 5.2.1 相关分析 |
| 5.2.2 测量模型 |
| 5.2.3 结构模型 |
| 5.2.4 中介效应检验 |
| 5.2.5 调节效应检验 |
| 5.3 讨论 |
| 第6章 总论 |
| 6.1 总讨论 |
| 6.2 创新之处与不足 |
| 6.3 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（9）我国通用航空飞行事故原因研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 航空事故原因研究综述 |
| 1.2.2 研究现状评述及问题提出 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 事故样本来源及其宏观规律研究 |
| 2.1 事故样本来源 |
| 2.2 事故样本宏观规律研究结果 |
| 2.2.1 基于时间规律的统计结果 |
| 2.2.2 基于事故等级的统计结果 |
| 2.2.3 基于事故飞行阶段的统计结果 |
| 2.2.4 基于事故发生地域的统计结果 |
| 2.2.5 基于事故发生地所属民航地区管理局的统计结果 |
| 2.2.6 基于事故驾驶员年龄的统计结果 |
| 2.2.7 基于事故机型的统计结果 |
| 2.2.8 基于事故作业类型的统计结果 |
| 2.2.9 航空喷洒(撒)作业事故演变规律的统计结果 |
| 2.2.10 商用驾驶员执照培训作业事故演变规律的统计结果 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 事故致因模型的确定 |
| 3.1 事故致因模型综述 |
| 3.1.1 多米诺骨牌模型 |
| 3.1.2 SHEL模型 |
| 3.1.3 Reason模型和人因分析与分类系统(HFACS) |
| 3.1.4 基元事件分析方法 |
| 3.1.5 Rasmussen的风险管理模型和AcciMap |
| 3.1.6 事故致因“2-4”模型 |
| 3.2 事故致因模型的比较研究 |
| 3.2.1 事故致因模型的组成成分比较 |
| 3.2.2 事故致因模型的系统性比较 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 通用航空飞行事故原因分类分析方法的构建 |
| 4.1 基于24Model的通用航空飞行事故原因分类分析方法的构建 |
| 4.1.1 不安全动作定义及其分类 |
| 4.1.2 不安全物态定义及其分类 |
| 4.1.3 间接原因定义及其分类 |
| 4.1.4 安全管理体系缺欠定义及其分类 |
| 4.1.5 安全文化缺欠定义及其分类 |
| 4.1.6 外部因素缺欠定义及其分类 |
| 4.1.7 通用航空飞行事故原因分类分析方法的确定 |
| 4.2 事故原因分析过程 |
| 4.2.1 事故原因分析的相关要素的确定 |
| 4.2.2 事故原因分析路径的确定 |
| 4.2.3 事故原因分析步骤的确定 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 事故发生过程概述 |
| 4.3.2 事故原因分析过程及结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5. 不安全动作统计研究 |
| 5.1 不安全动作的统计分析结果 |
| 5.1.1 不安全动作统计列表 |
| 5.1.2 不安全动作作用路径的统计结果 |
| 5.1.3 基于24Model-GA分类的不安全动作统计结果 |
| 5.2 基于事故作业类型的不安全动作统计结果 |
| 5.2.1 航空喷洒(撒)作业的不安全动作及其控制措施 |
| 5.2.2 商用驾驶员执照培训作业的不安全动作及其控制措施 |
| 5.2.3 航空护林作业的不安全动作及其控制措施 |
| 5.2.4 航空探矿作业的不安全动作及其控制措施 |
| 5.2.5 飞行试验作业的不安全动作及其控制措施 |
| 5.3 本章小结 |
| 6. 不安全动作之外的五类原因统计研究 |
| 6.1 不安全物态的统计分析结果 |
| 6.1.1 与发动机故障相关的统计结果及其预防措施 |
| 6.1.2 与风有关的统计结果及其预防措施 |
| 6.1.3 与气象能见条件相关的统计结果及其预防措施 |
| 6.1.4 光线原因的统计结果及其预防措施 |
| 6.1.5 与风和地形相关的综合统计结果及其预防措施 |
| 6.1.6 与地形相关的综合统计结果及其预防措施 |
| 6.1.7 与GPS故障相关的统计结果及其预防措施 |
| 6.1.8 操作性能降低的统计结果及其预防措施 |
| 6.1.9 自动驾驶仪故障的统计结果及其预防措施 |
| 6.2 间接原测的统计分析结果 |
| 6.2.1 安全意识不高统计结果及其预防措施 |
| 6.2.2 安全心理不利统计结果及其预防措施 |
| 6.2.3 安全知识不足统计结果及其预防措施 |
| 6.2.4 安全生理不利统计结果及其预防措施 |
| 6.2.5 安全习惯不佳统计结果及其预防措施 |
| 6.3 安全管理体系缺欠的统计分析结果 |
| 6.3.1 安全管理程序缺欠统计结果 |
| 6.3.2 安全方针缺欠统计结果 |
| 6.3.3 安全管理组织结构缺欠统计结果 |
| 6.3.4 资源管理缺欠统计结果 |
| 6.4 安全文化缺欠的统计分析结果 |
| 6.5 外部因素缺欠的统计分析结果 |
| 6.5.1 局方监管缺欠统计结果 |
| 6.5.2 通航活动相关单位缺欠统计结果 |
| 6.5.3 设计制造缺欠统计结果 |
| 6.5.4 法律法规缺欠统计结果 |
| 6.6 通用航空飞行事故高频原因汇总结果 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 通用航空飞行事故原因关联性研究及预防措施建议 |
| 7.1 基本分析原理概述 |
| 7.2 基于卡方检验的数据分析结果 |
| 7.2.1 数据处理 |
| 7.2.2 基于Bootstrap自抽样的稳定事故原因分析结果 |
| 7.2.3 24Model-GA中相邻原因子类关联强度分析结果 |
| 7.2.4 讨论 |
| 7.3 对策建议措施 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附录 |
（10）辽宁省普通高校体育教学环境评价指标体系构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国内研究状况 |
| 1.3.2 国外研究状况 |
| 1.3.3 不足之处 |
| 2 研究对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 文献资料法 |
| 2.2.2 特尔菲法 |
| 2.2.3 层次分析法 |
| 2.2.4 数理统计法 |
| 3 普通高校体育教学环境评价指标体系的构建 |
| 3.1 确定普通高校体育教学环境评价指标的基本原则 |
| 3.1.1 客观性原则 |
| 3.1.2 可行性原则 |
| 3.1.3 科学性原则 |
| 3.1.4 全面性原则 |
| 3.2 普通高校体育教学环境评价指标体系构建的理论基础 |
| 3.2.1 系统论 |
| 3.2.2 水桶效应理论 |
| 3.2.3 整体论 |
| 3.3 专家调查与分析 |
| 3.3.1 第一轮专家调查 |
| 3.3.2 第二轮专家调查 |
| 3.4 普通高校体育教学环境评价指标释义 |
| 3.4.1 物质环境 |
| 3.4.2 社会心理环境 |
| 3.4.3 制度环境 |
| 3.5 普通高校体育教学环境评价指标权重的确定 |
| 3.5.1 指标权重确定的方法 |
| 3.5.2 层次分析法 |
| 3.5.3 第三轮问卷数据处理及结果 |
| 3.5.4 综合权重值的计算 |
| 4 结论与展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 辽宁省普通高校体育教学环境评价初选指标专家调查表 |
| 附录2 辽宁省普通高校体育教学环境评价指标体系专家调查表 |
| 附录3 辽宁省普通高校体育教学环境评价指标体系权重专家调查表 |
| 攻读硕士期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、驾驶舱资源管理中心理环境的重要性（论文参考文献）
- [1]情境驱动下装备类车辆产品设计策略研究[D]. 翁超. 江南大学, 2020(01)
- [2]基于脑电波的驾驶员吊装作业疲劳监测及其应用研究[D]. 李燕姚. 北方工业大学, 2020(02)
- [3]基于场动力理论的施工工人行为安全智能管理研究[D]. 方琦. 华中科技大学, 2020(01)
- [4]基于工效学的某汽车总装车间叉车司机疲劳评估研究[D]. 杜振君. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [5]远洋船舶驾驶员情绪和工作负荷定量分析及人因失误关联性研究[D]. 范诗琪. 武汉理工大学, 2020(01)
- [6]平视显示器与下视显示器相容性问题实验研究[D]. 沐卫东. 中国民航大学, 2020(01)
- [7]基于重构信息处理模型的飞机驾驶舱数字显控界面设计[D]. 曾效良. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [8]军航飞行员生命质量的影响因素及机制[D]. 李苑. 陕西师范大学, 2019(08)
- [9]我国通用航空飞行事故原因研究[D]. 薛宇敬阳. 中国矿业大学(北京), 2019(09)
- [10]辽宁省普通高校体育教学环境评价指标体系构建[D]. 许丽娜. 辽宁师范大学, 2018(12)