CN111557674A - 基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于动态通路模型的飞行员情境意识水平预测***和方法。该***和方法可实现由多种显示界面和任务操作组成的典型动态情境中飞行员情境意识水平预测的结果比较，具有适用性广、准确度高等特点，可为驾驶舱人因设计以及飞行员培训策略优化提供技术支撑。

Description

基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***和方法

技术领域

本发明涉及一种基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***和方法。

背景技术

情境意识是航空工效学的重要研究内容之一。情境意识反映了飞行员在特定的时间和空间内对影响飞机和机组的各种因素和条件的认知状况。情境意识不仅与显示界面设计有关，而且与在缺乏情境意识的情境下发生的灾难和事故有关。大量研究结果表明，飞行员的情境意识水平越高，就越能够实施迅速有效的操纵和控制，从而更有助于保障飞行安全。

目前已有情境意识预测***仍然存在一些不足。首先情境元素的动态更新没有得到充分考虑，详细的动态过程仅在少数***中有所描述。其次，情境意识的3个层次水平没有得到同等的考虑，例如，情境意识的第一层次通常受到很大关注，而第三层次或多或少被忽略；最后，包括操作者在内的人在环实验验证并未充分的开展，尤其是在飞行情境中。

基于上述情况，设计出一套基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***，能够解决上述不足，以应用于预测不同任务情境下飞行员的情境意识水平，从而指导驾驶舱显示界面设计和飞行训练策略的优化。

发明内容

本发明的目的，旨在提供一种面向由多种显示界面和任务操作组成的典型动态情境下飞行员的情境意识水平预测***。该***提供了飞行环境下飞行员情境意识的动态生成和更新过程的描述，以及基于条件概率思想的覆盖三层次情境意识水平的量化计算。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***，其特征在于包括：

飞行情境输入子***，用于为飞行员情境意识预测确定***提供初始要求，其包括显示界面参数模块和任务操作输入模块，用于对设计常量进行赋值；

基于动态通路模型的情境意识评定***，其包括飞行员认知状态期望计算子模块、任务重要度计算子模块和情境意识水平输出模块，用于为飞行情境输入***执行基于动态通路模型的情境意识算法计算，并进行输出，

其中：

显示界面输入子模块包括：

界面编码模块，用于设置各显示界面上的界面元素信息，这里可以选择的界面编码元素包括字符大小、颜色匹配、仪表布局、突显；

信息价值模块，用于设置各显示界面的重要度水平；

信息期望模块，用于设置各显示界面上事件发生概率；

注意转移模块，用于设置不同显示界面之间的相对距离，

任务操作输入子模块包括：

针对当前任务操作的每个行为元素的信息需求模块，用于进行当前行为元素的信息需求量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

针对当前任务操作的每个行为元素的信息冲突模块，用于进行当前行为元素的信息冲突量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

其中：

视觉维度用于设置视觉需求；

听觉维度用于设置听觉需求；

认知维度用于设置认知需求；

运动维度用于设置运动需求；

持续时间维度用于设置当前行为元素信息需求以及当前行为元素与下一行为元素信息冲突的持续时间，

飞行员认知状态期望计算子模块用于依据方程(1)：

由飞行员对情境元素的五类认知状态对飞行员的认知状态期望进行表征，这五种认知状态分别是作为事件a的“未被注意”、作为事件b的“注意未感知”、作为事件c的“感知未理解”、作为事件d的“理解未预测”和作为事件e的“预测并反馈输出”，在此基础上组成对该情境元素认知的动态通路循环，

式(1)中，Q为情境元素的认知期望；β为整个认知过程需完成的路线数，R_m为事件m的通路编号，P(m)为对应的事件m发生的概率，m的取值为a、b、c、d和e。

任务重要度计算子模块用于依据方程(2)：

对任务操作输入子模块的输入参数进行计算，

式(2)中：

Z为任务重要度，

U_ε为行为元素ε的行为量，当该行为元素存在时U_ε＝1，不存在则U_ε＝0，

V_ε是行为元素ε的信息需求量，它与McCracken-Aldrich编码量表中包含的类别之一相匹配，

U_β是行为元素β的行为量，

G_εβ是U_ε和U_β的信息冲突量，

t_d为当前任务操作的开始时间，t₀为当前任务操作的结束时间，

其中：

信息需求模块针对当前任务操作的每个行为元素通过直接输入上述5个维度的值，并以前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度输入值之和乘以当前行为元素信息需求持续时间维度的输入值，得出当前行为元素的信息需求量；信息冲突模块面向当前行为元素与下一行为元素出现并发冲突时，选取当前行为元素与下一行为元素在前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度中发生冲突的维度的输入值乘以冲突矩阵定义的冲突系数，再乘以当前行为元素与下一行为元素信息冲突持续时间维度的输入值，计算当前行为元素的信息冲突量，

任务重要度计算子模块中的任务重要度计算为当前任务操作中所有行为元素的信息需求量加上信息冲突量之和，再除以当前任务操作的持续总时间，其中持续总时间即当前任务操作结束时间减去当前任务操作开始时间，

情境意识水平输出模块，计算任务重要度与各情境元素认知期望的乘积，把该乘积作为情境意识水平，并针对由显示界面和任务操作组成的多个典型飞行情境，由情境意识水平输出模块计算得出对应飞行情境的情境意识水平，通过对多个典型飞行情境的情境意识水平进行两两比较得出情境意识水平最差的那一飞行情境，并将该飞行情境输出为情境意识水平较差，其余的飞行情境则输出为情境意识水平较好。

根据本发明的一个进一步的方面，提供了一种基于动态通路模型的飞行员情境意识预测方法，其特征在于包括：

飞行情境输入步骤，用于为飞行员情境意识预测确定***提供初始要求，其包括用于对设计常量进行赋值的显示界面参数操作和任务操作输入操作；

基于动态通路模型的情境意识评定步骤，其包括飞行员认知状态期望计算步骤、任务重要度计算步骤和情境意识水平输出步骤，用于为飞行情境输入***执行基于动态通路模型的情境意识算法计算，并进行输出，

其中：

显示界面输入子步骤包括：

界面编码步骤，用于设置各显示界面上的界面元素信息，这里可以选择的界面编码元素包括字符大小、颜色匹配、仪表布局、突显；

信息价值步骤，用于设置各显示界面的重要度水平；

信息期望步骤，用于设置各显示界面上事件发生概率；

注意转移步骤，用于设置不同显示界面之间的相对距离，

任务操作输入子步骤包括：

针对当前任务操作的每个行为元素的信息需求步骤，用于进行当前行为元素的信息需求量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

针对当前任务操作的每个行为元素的信息冲突步骤，用于进行当前行为元素的信息冲突量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

其中：

视觉维度用于设置视觉需求；

听觉维度用于设置听觉需求；

认知维度用于设置认知需求；

运动维度用于设置运动需求；

持续时间维度用于设置当前行为元素信息需求以及当前行为元素与下一行为元素信息冲突的持续时间，

飞行员认知状态期望计算子步骤用于依据方程(1)：

由飞行员对情境元素的五类认知状态对飞行员的认知状态期望进行表征，这五种认知状态分别是作为事件a的“未被注意”、作为事件b的“注意未感知”、作为事件c的“感知未理解”、作为事件d的“理解未预测”和作为事件e的“预测并反馈输出”，在此基础上组成对该情境元素认知的动态通路循环，

式(1)中，Q为情境元素的认知期望；β为整个认知过程需完成的路线数，R_m为事件m的通路编号，P(m)为对应的事件m发生的概率，m的取值为a、b、c、d和e。

任务重要度计算子步骤用于依据方程(2)：

对任务操作输入子步骤的输入参数进行计算，

式(2)中：

Z为任务重要度，

U_ε为行为元素ε的行为量，当该行为元素存在时U_ε＝1，不存在则U_ε＝0，

V_ε是行为元素ε的信息需求量，它与McCracken-Aldrich编码量表中包含的类别之一相匹配，

U_β是行为元素β的行为量，

G_εβ是U_ε和U_β的信息冲突量，

t_d为当前任务操作的开始时间，t₀为当前任务操作的结束时间，

其中：

信息需求步骤针对当前任务操作的每个行为元素通过直接输入上述5个维度的值，并以前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度输入值之和乘以当前行为元素信息需求持续时间维度的输入值，得出当前行为元素的信息需求量；信息冲突步骤面向当前行为元素与下一行为元素出现并发冲突时，选取当前行为元素与下一行为元素在前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度中发生冲突的维度的输入值乘以冲突矩阵定义的冲突系数，再乘以当前行为元素与下一行为元素信息冲突持续时间维度的输入值，计算当前行为元素的信息冲突量，

任务重要度计算子步骤中的任务重要度计算为当前任务操作中所有行为元素的信息需求量加上信息冲突量之和，再除以当前任务操作的持续总时间，其中持续总时间即当前任务操作结束时间减去当前任务操作开始时间，

情境意识水平输出步骤，计算任务重要度与各情境元素认知期望的乘积，把该乘积作为情境意识水平，并针对由显示界面和任务操作组成的多个典型飞行情境，由情境意识水平输出步骤计算得出对应飞行情境的情境意识水平，通过对多个典型飞行情境的情境意识水平进行两两比较得出情境意识水平最差的那一飞行情境，并将该飞行情境输出为情境意识水平较差，其余的飞行情境则输出为情境意识水平较好。

附图说明

图1为根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***总结构图。

图2为根据本发明的一个实施例的飞行情境输入子***之显示界面输入子模块图。

图3为根据本发明的一个实施例的飞行情境输入子***之任务操作输入子模块图。

图4为根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的情境意识评定子***的工作过程。

图5为根据本发明的一个实施例的显示界面输入子模块流程图。

图6为根据本发明的一个实施例的任务操作输入子模块流程图。

图7为根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***的用户界面示意图。

图8为根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***的用户使用说明显示页面。

图9为根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的飞行员情境意识水平输出结果页面。

具体实施方式

根据本发明的一个方面，提供了一种基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***，其包括：

飞行情境输入子***，用于为飞行员情境意识预测确定***提供初始要求，其包括显示界面参数输入模块和任务操作特征输入模块，并据此对设计常量进行赋值；

基于动态通路模型的情境意识评定***，其包括飞行员的认知状态期望计算子模块、任务重要度计算子模块和情境意识水平输出模块，据此为飞行情境输入***执行基于动态通路模型的情境意识算法计算，并进行输出。

根据本发明的一个进一步的实施例，飞行情境输入模块包括两个子模块：显示界面输入子模块和任务操作输入子模块。其中，显示界面输入子模块用于设置驾驶舱的主要显示界面的参数；任务操作输入子模块用于输入任务操作设计的常量赋值。

根据本发明的另一个进一步的实施例，基于动态通路模型的情境意识评定***包括飞行员的认知状态期望计算子模块和任务重要度计算子模块。其中，认知状态计算期望子模块用于定义情境元素认知期望计算相关的设计变量，根据已完成的节点路线进行计算；任务重要度子模块用于设定情境元素对情境意识形成的重要程度，包括总信息需求量和总信息冲突量。

如图1所示，根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***包括飞行情境输入子***和基于动态通路模型的情境意识计算子***两个模块。其中飞行情境输入子***包括显示界面输入子模块和任务操作输入子模块。基于动态通路模型的情境意识计算子***包括飞行员的认知状态期望计算子模块和任务重要度计算子模块。

如图2所示，根据本发明的一个实施例的飞行情境输入子***的显示界面输入子模块包括：

界面编码模块，用于设置各显示界面上的界面元素信息，这里可以选择的界面编码元素包括字符大小、颜色匹配、仪表布局、突显；

信息价值模块，用于设置各显示界面的重要度水平；

信息期望模块，用于设置各显示界面上事件发生概率；

注意转移模块，用于设置不同显示界面之间的相对距离。

如图3所示，根据本发明的一个实施例的飞行情境输入子***的任务操作输入子模块包括当前任务操作中每个行为元素的信息需求模块和信息冲突模块，对于当前行为元素的信息需求量和信息冲突量均需要进行视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入。其中：

视觉维度用于设置视觉需求；

听觉维度用于设置听觉需求；

认知维度用于设置认知需求；

运动维度用于设置运动需求；

持续时间维度用于设置当前行为元素信息需求以及当前行为元素与下一行为元素信息冲突的持续时间，

如图4显示了根据本发明的一个实施例的基于动态通路模型的情境意识评定子***的工作过程。其工作过程为在完成了包括显示界面输入子模块和任务操作输入子模块的飞行情境输入子***中的参数设置之后，将获得的测量结果分别代入下列3个方程。

其中，飞行员认知状态期望计算子模块依据方程(1)，由飞行员对情境元素的五类认知状态对飞行员的认知状态期望进行表征，这五种认知状态分别是“未被注意(事件a)”、“注意未感知(事件b)”、“感知未理解(事件c)”、“理解未预测(事件d)”和“预测并反馈输出(事件e)”，在此基础上组成对该情境元素认知的动态通路循环。

方程(2)为任务重要度计算子模块：

方程(3)为最终的情境意识水平输出模块：

式(1)中，Q为情境元素的认知期望；β为整个认知过程需完成的路线数，R_m为事件m的通路编号，P(m)为对应的事件m发生的概率，m的取值为a、b、c、d和e。

式(2)中，Z为任务重要度，U_ε为行为元素ε的行为量，当该行为元素存在时U_ε＝1，不存在则U_ε＝0。V_ε是行为元素ε的信息需求，它与McCracken-Aldrich编码量表中包含的类别之一相匹配。U_β是行为元素β的信息需求，G_εβ是U_ε和U_β的信息冲突值。t_d为当前任务的开始时间，t₀为当前任务的结束时间。

式(3)中，S为情境意识水平，Q_i为情境元素i(i的取值从1到n)的认知期望，Z_i为情境元素i的权重系数，通过任务重要度进行量化。

图4为基于动态通路模型的情境意识评定子***的工作过程，其包括飞行员的认知状态期望计算子模块、任务重要度计算子模块和情境意识水平输出模块。在完成显示界面输入子模块之后进入飞行员的认知状态期望计算子模块进行计算，在完成任务操作输入子模块之后进入任务重要度计算子模块。

飞行员的认知状态期望计算子模块对显示界面中某情境元素的认知状态分成了“未被注意(事件a)”、“注意未感知(事件b)”、“感知未理解(事件c)”、“理解未预测(事件d)”和“预测并反馈输出(事件e)”这5个类别。当情境元素没有获得足够的注意，则处于“未被注意”认知状态，记为事件a发生。随着个体注意资源的消耗，达到对情境元素的“注意未感知”认知状态，记为事件b发生。情境元素根据大脑已存在的图式完成自动化初级认知，并从记忆模块中的“长期记忆”中快速检索存储的知识，之后达到“感知未理解”状态，记为事件c发生。此外，情境元素还进一步进入中央产生式***，并检索目标模块以进行模式匹配，并最终达到“理解未预测”的认知状态，记为事件d发生。在中央生产式***中评估匹配后可能发生的动作，并选择最优策略作为输出，此时达到“预测，决策和输出”，记为事件e发生。另外，“预测，决策和输出”又对“注意未感知”进行反馈，形成对情境元素认知的动态通路循环。基于以上动态通路过程，最终实现飞行员认知状态期望的计算。

任务重要度计算子模块中对任务操作输入子模块的输入参数进行计算，其中，信息需求模块针对当前任务操作的每个行为元素通过直接输入上述5个维度的值，并以前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度输入值之和乘以当前行为元素信息需求持续时间维度的输入值，得出当前行为元素的信息需求量；信息冲突模块面向当前行为元素与下一行为元素出现并发冲突时，选取当前行为元素与下一行为元素在前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度中发生冲突的维度的输入值乘以冲突矩阵定义的冲突系数，再乘以当前行为元素与下一行为元素信息冲突持续时间维度的输入值，计算当前行为元素的信息冲突量。最终的任务重要度计算为当前任务操作中所有行为元素的信息需求量加上信息冲突量之和，再除以当前任务操作的持续总时间，其中持续总时间即当前任务操作结束时间减去当前任务操作开始时间。

情境意识水平输出模块，计算任务重要度与各情境元素认知期望的乘积，把该乘积作为情境意识水平，并针对由显示界面和任务操作组成的多个典型飞行情境，由情境意识水平输出模块计算得出对应飞行情境的情境意识水平，通过对多个典型飞行情境的情境意识水平进行两两比较得出情境意识水平最差的那一飞行情境，并将该飞行情境输出为情境意识水平较差，其余的飞行情境则输出为情境意识水平较好。

如图5显示了根据本发明的一个实施例的飞行情境输入子***中的显示界面输入子模块流程图。其工作过程为首先进行界面1的输入，其输入顺序依次为显示界面编码模块、信息价值模块、信息期望模块以及注意转移模块；其中界面编码模块的输入顺序为字符大小、颜色匹配、仪表布局和突显共4个维度，在完成前一维度的输入之后方可进行下一维度的输入；只有完成界面编码模块全部4个维度的输入之后才能进入信息价值模块，并继续完成后续模块。如果检测到当前界面的输入未完成，则需继续进行该界面的输入；在完成界面1的输入之后进行后续界面的输入，并最终完成显示界面输入子模块的输入。

如图6显示了根据本发明的一个实施例的飞行情境输入子***中的任务操作输入子模块流程图。其工作过程为首先进行行为元素1的信息需求模块和信息冲突模块的输入，在完成信息需求模块的输入之后才能进行信息冲突模块的输入。这2个模块均包括视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度，在完成前一维度的输入之后方可进行下一维度的输入；最后在检测到信息冲突模块的输入完成之后，可进行后续行为元素的输入，并最终完成显示任务操作子模块的输入。

图7显示了根据本发明的实施例的一个具体实例中，基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***的用户界面示意图。***进入基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***后，其主界面如图7所示。该界面包含4个按钮，分别是“使用说明”、“飞行情境输入”、“开始评定”和“退出***”。用户进入该界面后首先点击“使用说明”按钮，进入使用说明界面，如图8所示。用户阅读该***的使用说明，从而了解如何使用该***进行飞行员情境意识评定，阅读完使用说明后，点击“返回主页”按钮回到主界面。当进行评定时，用户点击“开始评定”按钮，进入测定***界面。首先进入显示界面输入子模块界面，如图2所示，用户需要输入显示界面的界面编码(字符大小、颜色匹配、仪表布局、突显)、信息价值、信息期望、注意转移模块；接着进入任务操作输入子模块，如图3所示，用户需要输入任务操作的视觉、听觉、认知、运动和持续时间。在上述两部分信息提交后，点击“开始评定”界面，***将上述输入参数代入方程1-3描述的基于动态通路模型的算法进行计算，从而输出情境意识水平较差的飞行情境，如图9所示。

本发明的优点和有益效果

本发明的优点和/或有益效果具体包括：

(1)提供一种飞行情境输入子***，包括显示界面输入子模块和任务操作输入子模块，可以模拟飞行员在多种驾驶舱显示界面下执行不同飞行任务情境；

(2)提供一种基于动态通路模型的情境意识评定***，可以在输入显示界面和任务操作信息之后进行情境意识水平的预测。

(3)与传统的飞行员人因评估***方法相比，采用本发明能够在驾驶舱人为因素设计的早期进行人因评估并发现存在的问题，也可用于后期飞行员培训中培训策略的优化，从而有利于减少设计成本，保障飞行安全。

Claims (2)

1.一种基于动态通路模型的飞行员情境意识预测***，其特征在于包括：

飞行情境输入子***，用于为飞行员情境意识预测确定***提供初始要求，其包括显示界面参数模块和任务操作输入模块，用于对设计常量进行赋值；

基于动态通路模型的情境意识评定***，其包括飞行员认知状态期望计算子模块、任务重要度计算子模块和情境意识水平输出模块，用于为飞行情境输入***执行基于动态通路模型的情境意识算法计算，并进行输出，

其中：

显示界面输入子模块包括：

界面编码模块，用于设置各显示界面上的界面元素信息，这里可以选择的界面编码元素包括字符大小、颜色匹配、仪表布局、突显；

信息价值模块，用于设置各显示界面的重要度水平；

信息期望模块，用于设置各显示界面上事件发生概率；

注意转移模块，用于设置不同显示界面之间的相对距离，

任务操作输入子模块包括：

针对当前任务操作的每个行为元素的信息需求模块，用于进行当前行为元素的信息需求量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

针对当前任务操作的每个行为元素的信息冲突模块，用于进行当前行为元素的信息冲突量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

其中：

视觉维度用于设置视觉需求；

听觉维度用于设置听觉需求；

认知维度用于设置认知需求；

运动维度用于设置运动需求；

持续时间维度用于设置当前行为元素信息需求以及当前行为元素与下一行为元素信息冲突的持续时间，

飞行员认知状态期望计算子模块用于依据方程(1)：

由飞行员对情境元素的五类认知状态对飞行员的认知状态期望进行表征，这五种认知状态分别是作为事件a的“未被注意”、作为事件b的“注意未感知”、作为事件c的“感知未理解”、作为事件d的“理解未预测”和作为事件e的“预测并反馈输出”，在此基础上组成对该情境元素认知的动态通路循环，

式(1)中，Q为情境元素的认知期望；β为整个认知过程需完成的路线数，R_m为事件m的通路编号，P(m)为对应的事件m发生的概率，m的取值为a、b、c、d和e。

任务重要度计算子模块用于依据方程(2)：

对任务操作输入子模块的输入参数进行计算，

式(2)中：

Z为任务重要度，

U_ε为行为元素ε的行为量，当该行为元素存在时U_ε＝1，不存在则U_ε＝0，

V_ε是行为元素ε的信息需求量，它与McCracken-Aldrich编码量表中包含的类别之一相匹配，

U_β是行为元素β的行为量，

G_εβ是U_ε和U_β的信息冲突量，

t_d为当前任务操作的开始时间，t₀为当前任务操作的结束时间，

其中：

信息需求模块针对当前任务操作的每个行为元素通过直接输入上述5个维度的值，并以前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度输入值之和乘以当前行为元素信息需求持续时间维度的输入值，得出当前行为元素的信息需求量；信息冲突模块面向当前行为元素与下一行为元素出现并发冲突时，选取当前行为元素与下一行为元素在前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度中发生冲突的维度的输入值乘以冲突矩阵定义的冲突系数，再乘以当前行为元素与下一行为元素信息冲突持续时间维度的输入值，计算当前行为元素的信息冲突量，

任务重要度计算子模块中的任务重要度计算为当前任务操作中所有行为元素的信息需求量加上信息冲突量之和，再除以当前任务操作的持续总时间，其中持续总时间即当前任务操作结束时间减去当前任务操作开始时间，

情境意识水平输出模块，计算任务重要度与各情境元素认知期望的乘积，把该乘积作为情境意识水平，并针对由显示界面和任务操作组成的多个典型飞行情境，由情境意识水平输出模块计算得出对应飞行情境的情境意识水平，通过对多个典型飞行情境的情境意识水平进行两两比较得出情境意识水平最差的那一飞行情境，并将该飞行情境输出为情境意识水平较差，其余的飞行情境则输出为情境意识水平较好。

2.一种基于动态通路模型的飞行员情境意识预测方法，其特征在于包括：

飞行情境输入步骤，用于为飞行员情境意识预测确定***提供初始要求，其包括用于对设计常量进行赋值的显示界面参数操作和任务操作输入操作；

基于动态通路模型的情境意识评定步骤，其包括飞行员认知状态期望计算步骤、任务重要度计算步骤和情境意识水平输出步骤，用于为飞行情境输入***执行基于动态通路模型的情境意识算法计算，并进行输出，

其中：

显示界面输入子步骤包括：

界面编码步骤，用于设置各显示界面上的界面元素信息，这里可以选择的界面编码元素包括字符大小、颜色匹配、仪表布局、突显；

信息价值步骤，用于设置各显示界面的重要度水平；

信息期望步骤，用于设置各显示界面上事件发生概率；

注意转移步骤，用于设置不同显示界面之间的相对距离，

任务操作输入子步骤包括：

针对当前任务操作的每个行为元素的信息需求步骤，用于进行当前行为元素的信息需求量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

针对当前任务操作的每个行为元素的信息冲突步骤，用于进行当前行为元素的信息冲突量的视觉、听觉、认知、运动以及持续时间这5个维度值的输入，

其中：

视觉维度用于设置视觉需求；

听觉维度用于设置听觉需求；

认知维度用于设置认知需求；

运动维度用于设置运动需求；

持续时间维度用于设置当前行为元素信息需求以及当前行为元素与下一行为元素信息冲突的持续时间，

飞行员认知状态期望计算子步骤用于依据方程(1)：

由飞行员对情境元素的五类认知状态对飞行员的认知状态期望进行表征，这五种认知状态分别是作为事件a的“未被注意”、作为事件b的“注意未感知”、作为事件c的“感知未理解”、作为事件d的“理解未预测”和作为事件e的“预测并反馈输出”，在此基础上组成对该情境元素认知的动态通路循环，

式(1)中，Q为情境元素的认知期望；β为整个认知过程需完成的路线数，R_m为事件m的通路编号，P(m)为对应的事件m发生的概率，m的取值为a、b、c、d和e。

任务重要度计算子步骤用于依据方程(2)：

对任务操作输入子步骤的输入参数进行计算，

式(2)中：

Z为任务重要度，

U_ε为行为元素ε的行为量，当该行为元素存在时U_ε＝1，不存在则U_ε＝0，

V_ε是行为元素ε的信息需求量，它与McCracken-Aldrich编码量表中包含的类别之一相匹配，

U_β是行为元素β的行为量，

G_εβ是U_ε和U_β的信息冲突量，

t_d为当前任务操作的开始时间，t₀为当前任务操作的结束时间，

其中：

信息需求步骤针对当前任务操作的每个行为元素通过直接输入上述5个维度的值，并以前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度输入值之和乘以当前行为元素信息需求持续时间维度的输入值，得出当前行为元素的信息需求量；信息冲突步骤面向当前行为元素与下一行为元素出现并发冲突时，选取当前行为元素与下一行为元素在前4个(视觉、听觉、认知和运动)维度中发生冲突的维度的输入值乘以冲突矩阵定义的冲突系数，再乘以当前行为元素与下一行为元素信息冲突持续时间维度的输入值，计算当前行为元素的信息冲突量，

任务重要度计算子步骤中的任务重要度计算为当前任务操作中所有行为元素的信息需求量加上信息冲突量之和，再除以当前任务操作的持续总时间，其中持续总时间即当前任务操作结束时间减去当前任务操作开始时间，

情境意识水平输出步骤，计算任务重要度与各情境元素认知期望的乘积，把该乘积作为情境意识水平，并针对由显示界面和任务操作组成的多个典型飞行情境，由情境意识水平输出步骤计算得出对应飞行情境的情境意识水平，通过对多个典型飞行情境的情境意识水平进行两两比较得出情境意识水平最差的那一飞行情境，并将该飞行情境输出为情境意识水平较差，其余的飞行情境则输出为情境意识水平较好。

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