飞行员为什么穿得鼓鼓囊囊

细心的读者会发现,飞行员在驾驶飞机的时候,所穿的飞行服都会有点臃肿,有的衣服还会伸出来几根管子,看起来十分不方便。要知道飞行员为什么要穿这些衣服吗？这里我就像大家做一一介绍。     

穿着飞行员装的布什

随着2008年美国总统大选的步步临近,乔治·布什的总统生涯也进入了倒计时。8年任期,他究竟留给美国、留给世界什么政治经济成果,不是笔者所能评价明了的,不过我们可以把以他为原型的1／6人形赏评一番。     

我爱蛤蟆镜

有些潮流会随着时间而流逝,而有的潮流则逐渐沉淀,酿成经典。太阳镜中的蛤蟆镜款式无疑就是这样的经典。不管太阳镜的系列产品风格如何变化,每个品牌都     

飞行员模拟机培训特情应对分析

本文针对今年来飞行事故多发的实际情况,对飞行员的模拟机训练中特情应对体现出的能力差异进行了分析。分析过程中对52名民航飞行员平均分组,使用了两套训练模式并对指示空速不可靠以及不稳定进近两种事故多发特情进行测试。通过统计分析教员设置飞行中结冰至机组判明空速指示不可靠经历时间、机组判明指示空速不可靠到后执行第一个记忆项目到成功改出时间经历时间、以及教员设置进近中低空风切变至机组判明不稳定进近经历时间三组主要数据,提出了通过在飞行员完成统一的理论课培训之后,由教员在训练中根据训练大纲灵活安排训练科目,之后安排飞行员参加训练科目的随机考核的训练模式更有效,能更好地提高飞行员识别特情和应对特情的能力。     

上航速度的见证者

2007年9月,作为每年特定招聘飞行员和乘务员的季节,上海航空股份有限公司(以下简称上航)一反常规,第一次通过网络宣布了招聘信息.     

飞行员网上准备系统的设计与实现

介绍了一个基于B／S结构计算机技术实现飞行预先准备的成功案例，并着重从体系结构、软硬件技术、网络拓扑、安全策略等方面对系统的设计与实现进行了详细阐述。     

深度稀疏自编码网络识别飞行员疲劳状态

针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种基于脑电信号的深度学习模型.首先对飞行员脑电信号进行滤波分解,提取delta波(0.5~4 Hz)、theta波(5~8 Hz)、alpha波(7~14 Hz)、beta波(14~30 Hz),提取基于脑电节律波的频域特征,作为识别模型的输入向量.其次,将一种基于深度稀疏自编码网络–Softmax模型用于飞行员疲劳状态识别,并与单层的稀疏自编码网络–Softmax和传统方法主成分分析(PCA)–Softmax模型识别结果进行比较.最后,实验结果显示,针对飞行员疲劳状态识别问题,所建立的学习模型具有很好的分类识别效果,具有较好的工程推广价值.     

基于深度收缩稀疏自编码网络的飞行员疲劳状态识别

飞行员的疲劳状态识别具有重要的研究意义和应用价值.针对飞行员疲劳状态识别的复杂性和准确性,提出一种新的基于脑电信号的飞行员疲劳状态识别深度学习模型.在对飞行员的脑电信号进行滤波分解的基础上,提取delta波(0.5sim4Hz)、theta波(5sim8Hz)、alpha波(7sim14Hz)和beta波(14sim30Hz),将其重组信号作为深度收缩稀疏自编码网络-Softmax模型的输入向量,用以对飞行员疲劳状态的识别,所得到的实验结果与深度自编码网络-Softmax模型和传统方法PCA-Softmax模型识别结果进行比较,结果表明所建立的深度学习模型具有很好的分类效果,分类准确率可达91.67%,且学习所得的特征稳定性好,验证了所提模型具有稳定性和重复验证性.     

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有人/无人机混合编队协同任务分配方法

任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是协同作战指挥决策的关键。本文在多无人机协同任务分配的基础上,分析了有人/无人机编队协同作战的突出特点,着重研究飞行员工作状态对参与任务分配的各无人机作战效能的影响,建立了基于飞行时间和工作负载的飞行员工作状态评价模型,并对传统无人机作战效能函数的数学模型进行改进,提出了有人机飞行员工作状态影响下的无人机效能评估模型。针对有人/无人机混合编队协同作战想定,进行了仿真计算。仿真结果表明：飞行员工作状态会对无人机的任务效能和编队的任务分配结果产生显著影响, 同时说明在有人/无人机混合编队的效能评估和任务分配过程中,飞行员的工作状态影响是不可忽略的因素。