面向装甲车辆乘员信息处理的作业时间预测模型研究

作业时间的准确预测是装甲车辆乘员信息处理作业状态研究的关键,对提高人机系统的作战效能具有重要意义。针对乘员作业类型向信息处理作业转变的基本趋势,以信息录入典型信息处理作业为研究对象,对其信息处理作业操作元和认知过程进行了系统分析。基于乘员操纵特性和认知特性构建了信息录入作业时间预测模型,并面向任务对预测模型进行了实验验证,旨在为解决应急任务条件下乘员信息处理作业时间预测问题探索新的途径。结果表明,该模型能够清晰地描述乘员信息录入作业的认知过程,准确地预测作业时间,具有较好的预测精度和可重用性,是一种有效可行的信息处理作业时间预测模型。     

考虑认知行为差异的乘员信息作业绩效研究

认知行为差异逐渐成为乘员信息作业绩效的主要影响因素,为提高乘员的信息作业绩效,开展了考虑认知行为差异的装甲车辆乘员信息作业绩效研究。基于任务-网络建模技术,构建了融合通道维度的乘员信息作业认知行为模型,以及乘员信息作业绩效预测模型。针对不同认知能力水平,进行了乘员信息作业绩效对比实验;通过对绩效数据的统计分析,得到了乘员认知能力与作业绩效之间的相关关系和影响规律。结果表明：乘员信息作业绩效预测结果与实验数据具有较好的一致性;乘员认知能力与信息作业绩效呈显著的正相关关系,乘员认知行为差异对信息作业绩效具有显著影响。建议装甲车辆乘员选拔应结合认知能力测评,并进行针对性训练和任务分工,可以提高乘员作业绩效,节约训练资源。     

不同任务需求下军用车辆乘员信息作业适宜性评价指标研究

针对不同任务对军用车辆乘员能力差异性需求的问题,进行不同任务需求下乘员信息作业适宜性评价指标研究。通过模拟实验分析乘员认知能力和心理运动能力对信息录入和原地对静止目标射击任务绩效的影响,采用多元回归建模方法对比分析两项任务的绩效预测因子,建立乘员在不同任务需求下的作业适宜性评价指标。结果表明：通信专业任务操作速度适宜性评价指标应选取反应能力、记忆能力和注意能力,操作准度适宜性评价指标应选取记忆能力和注意能力;射击专业任务操作速度适宜性评价指标应选取手眼协调能力和注意能力,操作准度适宜性评价指标应选取双手操纵能力和注意能力。所得研究结果为确定与任务需求相适应的军用车辆乘员作业能力评价指标提供了参考。     

基于任务-网络模型的装甲车辆乘员脑力负荷评价方法研究

以多资源理论(MRT)为基础,充分考虑装甲车辆乘员作业特点,从人的信息处理方式入手建立了基于信息执行通道的乘员任务-网络模型,提出了基于任务-网络模型的装甲车辆乘员脑力负荷评价方法。以装甲车辆炮长发现目标并射击任务操作为实例进行分析评价,结果表明,该方法能够清楚地描述乘员全任务过程中脑力负荷的变化情况,有效地找出脑力负荷异常的时间节点和产生原因,量化评估乘员的脑力负荷。     

多模态告警和认知负荷对装甲车辆乘员反应的影响

为探究敌车方向的多模态告警对不同认知负荷水平下装甲车辆乘员反应的影响,招募20名成年男性开展告警类型和认知负荷水平双因素工效学实验。基于装甲车辆乘员任务虚拟仿真实验平台,面向装甲车辆乘员某一假定作业任务,针对敌车方向对不同认知负荷水平下的乘员进行告警。实验结果表明：相比视觉告警,包含触觉的多模态告警更容易使乘员理解且更符合乘员的认知状态,显著减少了乘员的反应时间、歼敌时间和反应错误率;相比低认知负荷水平,高认知负荷水平下乘员的信息理解能力显著下降,反应时间、歼敌时间和反应错误率显著增加;在视觉通道信息量过载或认知负荷增大时,可采用多模态告警来加快乘员的反应时间,提升作战绩效。该研究可为装甲车辆舱室多模态人机交互告警设计提供理论依据。     

车载显控终端输入方式对乘员信息处理能力影响试验研究

基于自主开发的车载显控终端作业模拟及工效测试系统,以任务完成时间和错误率为考核指标,通过作业模拟方式,以研究触屏和鼠标两种输入方式对乘员信息处理能力的影响为试验目的进行了试验。研究结果表明:所采用的研究方法可有效区分不同输入方式对乘员信息处理能力的影响,实际作业绩效考核应以触屏操作的绩效考核指标为准;但从掌握系统操作功能来看,两种输入方式的训练效果相同。该研究结果可为车载显控终端输入方式的遴选,人员科学训练提供借鉴和参考。     

装甲车辆信息系统人机工效试验平台设计与开发

为满足装甲车辆乘员信息作业人机工效试验需求,设计开发了装甲车辆信息系统人机工效试验平台。分析了试验平台的系统方案,包括主控系统、模拟测试系统和数据处理系统;依据实车环境设计了试验座舱及控制台、操作模拟装置和综合测试装置;采用嵌入式测试方法,将绩效测试功能嵌入到作业模拟过程中,开发了主控软件、信息终端软件和射击模拟软件;通过具体实例对试验平台的有效性和实用性进行了验证。研究结果表明,试验平台能够实现乘员信息作业绩效的全程测试,以及乘员认知能力、脑力负荷和生理参数的综合测试,有效甄别相关因素对乘员信息作业绩效的影响,为准确测量乘员信息作业绩效提供技术手段。     

面向任务场景的舰炮维修保障过程建模研究

针对舰炮任务过程中维修保障模型构建与验证的复杂性,利用场景描述舰炮的不同任务阶段,并依据舰炮维修保障过程的特性,对适用的建模方法进行了对比分析,提出了行为树(BT)与面向对象Petri网(OOPN)结合的建模方法。将基本行为树改进为扩展行为树(eBT)方法,建立了典型任务场景下舰炮维修保障过程的eBT模型,并提出了将eBT模型转换为OOPN的方法。最后,给出了模型转换实例与模型仿真验证的方法,说明了模型构建与验证的可执行性。     

基于模糊灰色认知图的复杂战场智能态势感知建模方法

针对复杂战场环境的动态、不确定性特征,提出一种基于模糊灰色认知图（FGCM）的智能态势感知（SA）建模方法。基于SA理论,采用自上而下任务驱动的态势觉察方式实现态势元素的提取;以目标威胁评估为态势理解的建模对象,利用FGCM在不确定数据表达和推理的模型特性,同时引入外部环境控制节点建立威胁评估动态FGCM模型。以目标意图预测为态势预测的建模对象,在基于专家知识建立的FGCM模型结构基础上,采用粒子群优化算法提高了意图预测模型对历史数据样本的参数学习能力。仿真验证分析结果表明,基于FGCM的智能SA建模方法能够较好地应对动态、不确定的战场环境,发挥知识和数据在建模中的综合作用。     

智能化设计与信息加工通道复杂度对装甲车乘员脑力负荷的影响

合理的装甲车辆智能化与信息化设计对于降低乘员脑力负荷水平、提高乘员综合作战效能具有重要意义.为探讨智能化设计与信息加工通道复杂度对装甲车乘员脑力负荷的影响,基于某新型装甲车仿真平台,面向装甲车指挥员典型作业任务,选择20名被试人员开展了乘员脑力负荷影响因素综合实验.实验结果显示:高智能化任务相较于低智能化任务具有更低的...     

基于排队网络的AECR情报处理系统效能评估

针对航天电子对抗侦察情报处理系统中情报处理任务,以及系统内处理单元组合模式对系统效能的影响问题,提出一种基于排队网络模型的AECR情报处理系统效能评估方法.分析AECR情报处理系统的基本架构,提出AECR情报处理系统的效能评估指标体系,运用排队网络理论对AECR情报处理系统进行效能评估与仿真分析.评估结果表明:将排队网络理论运用于AECR情报处理系统效能评估是可行的;对于同一项情报处理任务,不同的情报处理单元组合模式所产生的效能不同;同一种情报处理单元组合模式在执行不同情报处理任务时的系统效能不同.     

基于多Agent的供应链模型研究

基于多Agent的供应链建模包括分析供应链实体组成、处理流程确定、业务处理Agent设计和业务处理单元框架4层建模．由于Agent具有目标、知识、标识等属性，其通用结构由通讯、业务处理、推理、学习、消息等单元组成．Agent间通信通过基于KQML封装的消息传递．鉴于信息共享是Agent协作的基础，任务分解强调Agent间的交互，故物流和信息流的影响可以通过这两种消息传递的机制得到处理．     

一种可伸缩的指挥显示数据处理模式

为满足航天测控试验任务指挥信息的多样性和指挥控制需求的多变性需求,提出一种可伸缩的指挥显示数据处理模式。通过分析影响处理的伸缩性要素,将指挥显示信息处理的可伸缩性分解为处理能力的水平伸缩和垂直伸缩2个维度。构建数据模型、数据处理模型和数据处理过程树模型,并选用XML文件对处理过程树模型进行记录,设计实现了定制态、就绪态和运行态的数据处理生态模式。分析结果表明：该方法使应用软件具备了数据处理可伸缩能力,可以满足测控信息变化带来的可伸缩性需求。     

工作流在MES中的设计与实现

基于工作流的制造执行系统(MES)开发,在传统关系数据库基础上,建立适用于关键业务开发的工作流模型,包括组织模型和业务模型,并通过工作流引擎驱动MES业务流程,实现MES过程的动态建模和功能配置.组织模型反映含人员、组织、组和角色的组织结构,业务模型描述车间MES工作过程并记录过程活动的功能配置信息.工作流引擎将生产过程、组织结构、物料生产信息、生产运营资金和工作任务有效结合,形成集成化MES系统.     

一种可伸缩的指挥显示数据处理模式

为满足航天测控试验任务指挥信息的多样性和指挥控制需求的多变性需求,提出一种可伸缩的指挥显示数据处理模式。通过分析影响处理的伸缩性要素,将指挥显示信息处理的可伸缩性分解为处理能力的水平伸缩和垂直伸缩2个维度。构建数据模型、数据处理模型和数据处理过程树模型,并选用XML文件对处理过程树模型进行记录,设计实现了定制态、就绪态和运行态的数据处理生态模式。分析结果表明：该方法使应用软件具备了数据处理可伸缩能力,可以满足测控信息变化带来的可伸缩性需求。     

基于NSGA-Ⅲ算法的集群目标来袭火力分配建模与优化

火力分配建模与优化作为集群目标来袭防御任务规划的关键环节,对提高防御效果、保证任务完成质量具有重要意义。针对集群目标来袭防御策略呈现出由传统点对点饱和攻击向合理火力覆盖转变的基本趋势,建立以攻击效益最大、自身剩余价值最大、武器消耗最小为目标函数,以毁伤门限、武器资源总数和0-1整数约束为约束条件的集群目标火力分配模型;提出基于非支配排序遗传算法-Ⅲ（NSGA-Ⅲ）的集群目标来袭火力分配优化框架,给出具体的优化流程;面向想定的作战任务进行仿真实现,并通过收敛性指标和间距指标对NSGA-Ⅲ算法与第2代强度Pareto进化算法、NSGA-Ⅱ算法的性能进行对比分析。结果表明,NSGA-Ⅲ算法各项性能更优,能够更有效地解决集群目标来袭火力分配建模与优化问题。