脑力负荷是人机系统中人的绩效的一个重要因素。对飞行员脑力负荷展开研究,为飞机驾驶舱设计及其仪表设备的符合性验证提供参考。通过实验得到生理测量、绩效测量、主观测量的各项指标。利用单因素方差分析法提取对飞行员脑力负荷的敏...脑力负荷是人机系统中人的绩效的一个重要因素。对飞行员脑力负荷展开研究,为飞机驾驶舱设计及其仪表设备的符合性验证提供参考。通过实验得到生理测量、绩效测量、主观测量的各项指标。利用单因素方差分析法提取对飞行员脑力负荷的敏感指标。结果表明:注视频率、注视总时间、眨眼率、平均瞳孔直径变化率、NASA_TLX(NASA task load index)、正确率的主效应显著(P<0.05)。采用自组织算法GMDH(group method of data handling)与线性回归的结合方法,建立飞行员脑力负荷预测模型;并且得到模型拟合度为85.47%。因此,GMDH与线性回归的结合方法可以较好地预测飞行员脑力负荷。展开更多
文摘脑力负荷是人机系统中人的绩效的一个重要因素。对飞行员脑力负荷展开研究,为飞机驾驶舱设计及其仪表设备的符合性验证提供参考。通过实验得到生理测量、绩效测量、主观测量的各项指标。利用单因素方差分析法提取对飞行员脑力负荷的敏感指标。结果表明:注视频率、注视总时间、眨眼率、平均瞳孔直径变化率、NASA_TLX(NASA task load index)、正确率的主效应显著(P<0.05)。采用自组织算法GMDH(group method of data handling)与线性回归的结合方法,建立飞行员脑力负荷预测模型;并且得到模型拟合度为85.47%。因此,GMDH与线性回归的结合方法可以较好地预测飞行员脑力负荷。
