基于队列调度算法的民机驾驶舱人机功能分配模型

摘要

针对飞机驾驶舱人机系统（aircraft cockpit human-machine system,ACHMS）高复杂性导致飞行员信息流负载越来越高的现实问题，研究了基于队列调度算法的驾驶舱人机功能分配方法。基于熵值法量化了飞行任务流程操作复杂度与人机交互过程飞行员资源需求复杂度，提出了1种融合时空动态影响因子的飞行员信息流负载强度量化方法，并将信息流负载强度计算结果作为信息交互网络的有向边权重和信息流调度的依据，旨在通过网络的形式直观地描述飞行员与驾驶舱人机接口间的信息流通过程与信息流耦合作用关系。基于ACHMS和计算机操作系统的映射关系，扩展了加权轮询调度（weighted round robin,WRR）算法的串行调度机制，建立了基于队列权重的认知资源差异化分配与信息流入队调度机制，提出了基于改进WRR算法的驾驶舱人机功能分配策略。以波音737起飞任务作为分析案例，对起飞任务全过程进行信息流提取，建立了起飞过程人机耦合信息交互网络，利用改进WRR算法调度信息流并触发人机功能分配，最后对人机功能分配前后网络性能进行评估，结果显示：人机功能分配后，飞行员节点接近中心性提高了4.82倍、介数中心性提高了0.47%，网络鲁棒性提高了4.24倍，飞行员节点信息流负载强度最大降幅为86.8%，信息流耦合度最大降幅为93.5%，表明该模型能够对ACHMS功能进行有效分配，并辅助降低关键时刻飞行员信息流负载，提高飞行安全性。

关键词

人机交互 / 人机系统 / 人机功能分配 / 队列调度算法 / 信息流负载

基金资助

国家自然科学基金项目(52172387)、国家自然科学基金民航联合基金项目(U2033202、U1333119); 中央高校基本科研业务费(ILA22032-1A); 航空科学基金项目(2022Z071052001); 南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划(xcxjh20230728、xcxjh20230729)资助