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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种面向飞行员工作负荷的驾驶舱面板布局优化方法，具体为：确定驾驶舱面板布局优化模型的决策变量；根据驾驶舱面板设计要求建立布局优化模型的约束条件；在虚拟环境获取不同面板布局位置对应的飞行员操作负荷评分值，基于BP神经网络建立飞行员操作负荷评分函数；基于遗传算法实现驾驶舱面板布局优化模型的求解，确定驾驶舱面板上各控制器件的布局位置。本发明基于数字样机降低了设计研发成本，同时充分考虑了飞行员的工作负荷，对于降低飞行员操作负荷、提高飞行安全具有重要意义。
主权项：1.面向飞行员工作负荷的驾驶舱面板布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立控制器件位置的约束条件；步骤2：基于虚拟仿真环境，对人体模型的操作负荷进行仿真，从而获取控制器件在驾驶舱面板不同位置时人体模型操作负荷评分值RULA；步骤3：将控制器件在驾驶舱面板的坐标作为输入，人体模型操作负荷评分值RULA作为输出，建立神经网络，对构建的神经网络进行训练，得到操作负荷评价函数；步骤4：根据每个控制器件的被操作频率和步骤3中的操作负荷评价函数，建立目标函数；步骤5：基于步骤1中的约束条件，采用遗传算法求解目标函数，得到每个控制器件在驾驶舱面板上的最优布局；步骤3中操作负荷评价函数的表达式如下所示： 其中，Rp表示第p个控制器件的操作负荷评价值，wij为第j个输入层到隐含层第i个神经元的权值，mI表示输入层的总个数，mI＝2，当j＝1的时候，表示将第p个控制器件在驾驶舱面板上的横坐标作为第一层输入层的输入；当j＝2的时候，表示将第p个控制器件在驾驶舱面板上的纵坐标作为第二层输入层的输入；wλi为隐含层的第i个神经元到输出层的权值，为隐含层的第i个神经元的阈值，b2为输出层的阈值，l表示神经网络中隐含层神经元总数目；步骤4中的目标函数为： 其中，Rp表示第p个控制器件的操作负荷评价值，Fp表示第p个控制器件的被操作频率，p为控制器件的总个数；Fp的表达式如下所示： 其中，Np为整个飞行过程中第p个控制器件被操作的次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 面向飞行员工作负荷的驾驶舱面板布局优化方法
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