CN109145438B - 人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,步骤如下:一:划分任务阶段,明确各个阶段内需要执行的功能单元以及相应的交互信息;二:分析人机系统功能,获得机的功能全集,并通过相应的原则筛选出与人机交互相关的功能故障;三:遍历功能故障与环境的组合,针对每一个组合情况分析对应的任务信息、报警信息和其他信息状态;四:将组合信息状态带入逻辑决断图,针对各异常模式组合的影响分析;通过以上的分析方法步骤,解决了多因素耦合下组合爆炸、遍历困难的实际问题,达到了人机系统能进行人机环耦合影响分析的效果。
Description
技术领域
本发明提供一种人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,它是一种综合考虑人、机器、环境(人机环)三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,简称“人机系统3MEA分析方法”,所述“3MEA”分别是指FMEA(Failure Mode Effect andAnalysis,故障模式影响分析)、VMEA(Variation ModeEffect and Analysis,波动模式影响分析)和EMEA(Ergonomics Mode Effect andAnalysis,人机功效模式影响分析)。该分析方法注重于解决多因素耦合下组合爆炸、遍历困难问题,属于可靠性设计与人因工程的交叉技术领域。
背景技术
对于大型复杂的人机系统,为保证系统的可靠性,大量针对系统硬件的可靠性研究工作已经展开,针对人的研究,主要体现在生产作业过程中的可靠性研究。目前针对人和机器分别有一套研究体系,但是人机环一体的研究相对较少,并且即便是存在人机系统的可靠性分析,相关研究也仅仅把人当作是机器去看待,没有体现人的主观能动性和人机环之间的交互过程。针对大型复杂人机系统主要从整体的角度出发,宏观上把握系统的可靠性,人的因素往往被忽略,人因工程考虑人的因素对系统的要求主要是人体舒适度的角度,忽略了人的认知过程以及人机之间的交互。对于一个完整的复杂人机系统,人机环三个因素缺一不可,很多情况下,是三者共同作用而导致的结果。
由于航空领域复杂人机系统通过试验找寻系统设计隐患会造成较大的伤亡,所以找到一种在设计阶段能够对复杂人机系统进行故障模式分析的方法极具意义。但是FMEA只能进行故障的单因素分析,对人机环耦合性考虑不足。PFMEA(Process Failure Mode andEffects Analysis,过程故障模式影响分析)方法虽然考虑了人机环因素,但没有给出如何系统进行耦合分析的方法和流程,而且PFMEA更适用于流程相对固定的工艺过程,不适用于复杂的人机交互动态操作流程。所以制定一套规范的、系统化的方法用于复杂人机系统在设计阶段进行故障/失误模式及其影响分析具有很强的现实意义。
发明内容
1、目的
本发明提供一种综合考虑人机环三因素耦合作用对人机系统产生影响的分析方法(即“人机系统3MEA分析方法”),为复杂人机系统的异常模式影响分析提供一套规范化、系统化的技术手段。
2、技术方案
本发明是一种人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法(即“人机系统3MEA分析方法”),该方法包括如下四个步骤:
步骤一:划分任务阶段,明确各个阶段内需要执行的功能单元以及相应的交互信息,主要包括任务分析、建立功能模型和交互信息分析;
步骤二:分析人机系统功能,获得机的功能全集,并通过相应的原则筛选出与人机交互相关的功能故障,主要包括设备功能全集分析和筛选人机交互相关的功能故障;
步骤三:遍历功能故障与环境的组合,针对每一个组合情况分析对应的任务信息、报警信息和其他信息状态;主要包括异常模式的组合和组合情况下交互信息状态分析;
步骤四:将组合信息状态带入逻辑决断图,针对各异常模式组合的影响分析,主要包括逻辑决断影响分析和认知过载判断。
其中,步骤一中所述的“任务分析、建立功能模型和交互信息分析”的说明如下:
1)任务分析
复杂人机系统是一个难解型系统,针对人机系统的异常模式影响分析需要明确该系统所处的任务场景,任务分析的目的就是描述任务,将其刻画成一个或一组特定任务,就是将任务分解为一系列子任务或者操作即可,以及明确各个子任务/操作过程中的交互信息;但是任务分析所涉及的子任务往往也有着多样化的组成方式,这些子任务可通过简单的方式组合在一起,也可具有复杂的层级结构;此时可以通过层次化任务分析将任务逐层分解至元任务;
2)建立功能模型
任务分析完成后,分别对各个子任务建立功能模型,建立人机系统功能模型参考FRAM方法(Functional Resonance Analysis Method,功能共振分析方法)中功能单元的定义,通过划分各个功能单元并分析其特征来描述系统的运行过程;该FRAM方法从6个方面对功能单元进行描述,
分别是输入、输出、前提、资源、时间和控制;
输入:启动功能的事物或功能将要处理或转化的事物
输出:功能运行的结果,可以是某个实体,也可以是状态变化
前提:功能执行之前必须存在的条件
资源:功能执行所需要或者消耗掉以产生输出的事物
时间:影响功能的时间约束(与起始时间、结束时间或持续时间相关)
控制:功能是如何被监控或控制的
3)交互信息分析
人机交互一定程度上体现在其信息交互层,故将人机环三者的人机交互过程均投影到信息层次,变成一个维度上的信息处理过程,所以需要对人机系统任务过程进行交互信息分析;对上述各个任务阶段中的各个功能单元进行交互信息的分析,重点分析人机环的相关信息,交互信息包括人的信息、设备信息和环境信息。
其中,步骤二中所述“主要包括设备功能全集分析和筛选人机交互相关的功能故障”的说明如下:
1)设备功能全集分析
人机交互过程中异常模式的影响重点在于人机交互过程,所以从系统功能层次进行故障模式识别可以找出与人机交互相关的故障模式,并且从功能角度出发可以大量减少设备故障模式的数量;该FMEA方法从系统的构型出发,分析过程不涉及系统具体的功能,而功能模式主要考虑系统的功能组件,各功能组件下由哪些子功能支持,按照功能层次对系统进行划分;从系统层出发,逐层进行功能分解;
2)筛选人机交互相关的功能故障
通过分析各个功能被人感知的方式,从该角度将功能转化为信息;由于信息层次人机之间的交互通常只有视觉、听觉和触觉三种方式,系统的功能故障与人之间发生交互作用也是通过这三种方式,根据感知方式结合功能故障模式库识别出与人机交互相关的功能故障模式,具体见表1所示;
表1不同感知方式下的故障模式统计表
感知方式 | 故障模式 |
听觉 | 虚警、漏警、错误信息、未获得信息等 |
视觉 | 未显示信息、显示错误信息、间断显示信息等 |
触觉 | 异常抖振等 |
嗅觉 | 设备起火等 |
上述表1用叙述方式表达如下:
此外,也可根据嗅觉识别出相关功能故障模式;根据感知方式的不同,再结合功能故障模式库识别出与人机交互相关的功能故障模式,具体有:①根据听觉感知方式,可识别出虚警、漏警、错误信息、未获得信息等功能故障模式;②根据视觉感知方式,可识别出未显示信息、显示错误信息、间断显示信息等功能故障模式;③根据触觉感知方式,可识别出异常抖振等功能故障模式;④根据嗅觉感知方式,可识别出设备起火等功能故障模式。
其中,步骤三中所述“主要包括异常模式的组合和组合情况下交互信息状态分析”的说明如下:
1)异常模式组合
通过步骤三筛选出各个功能单元下的人机交互相关的功能故障,对各阶段下的各个功能单元的异常模式进行组合,针对特定任务场景选取对应的环境扰动模式,遍历组合各个功能单元下的功能故障和环境扰动;
2)交互信息状态分析
相关研究表明人误是因为周围情景环境诱发而产生;3MEA分析方法是以环境和故障为初因事件,考虑情景环境对人机交互过程人的认知状态的影响。根据整体分析思路,将人机交互过程中的交互信息分为三类,
分别为:常规任务信息、报警信息和其他信息;常规任务信息是指人机系统在正常任务过程中所需要交互的信息,使得任务可以正常进行,比如飞行任务过程中需要获取高度信息、位置信息等;报警信息指的是由于功能故障导致的一些异常情形,比如突发火警,近地报警等;而其他任务信息包括影响人机交互过程的一些其他信息,主要有组织交流、环境信息、临时任务信息、故障信息等;上述的三类信息状态均与功能故和环境扰动情况相关,通过组合的异常模式情况分析出对应的交互信息状态,进而分析不同情形下的交互信息带来的影响。
其中,步骤四中所述“针对各异常模式组合的影响分析,主要包括逻辑决断影响分析和认知过载判断”的说明如下:
1)逻辑决断分析
进入影响分析的信息包括任务信息、报警信息、其他信息,将三类信息状态作为输入到逻辑决断图中,逻辑决断图如图1所示;分析正常任务应对流程和异常事件处理流程在各种任务情景下(时间压力),由其他信息(环境、组织、临时任务等)影响人的认知通道,产生认知资源之间的冲突,判断是否建立错误的情景意识;
2)认知过载判断
人会感知所有来源参数。不同信息源的信息感知难度不同,感知目的不同(明确变化范围/明确具体数值等),所需的认知资源不同,具体量化步骤如下:
A:构建资源需求向量
每个任务的完成可能需要不同种类不同等级的资源,使用资源需求向量半定量的描述每项任务的资源需求,假设共有0,1,2三个等级;若不需使用某项资源,则资源需求值为0;若需要使用某项资源,则资源需求值为1;若任务十分复杂或困难,则资源需求值为2;
B:构建冲突矩阵
多项任务间的资源需求竞争冲突是相对的,而不是绝对的。如果两项任务无法共享某种资源,则其冲突值最大为1;若两项任务可以完美共享某种资源,则冲突值最小为0;随两项任务对某资源的竞争程度加深,冲突值不断增大;在实际分析中,假设冲突数量与“立方体”中的共享资源数量是成比例的,表2中列举出任务认知资源冲突值;
表2任务认知资源冲突值表
上述表2用叙述方式表达如下:
在实际分析中,假设冲突数量与“立方体”中的共享资源数量是成比例的,即假设任务认知资源冲突值参考如下:
①冲突值为1.0的情况有:任务A和任务B同时占用RV资源时;
②冲突值为0.8的情况有:任务A和任务B均需占用VF或VA或AS或AV或CS或CV或RS资源时;
③冲突值为0.7的情况有:任务A(或B)和任务B(或A)分别占用CS和VF资源、CS和AS资源、CV和VA资源、CV和AV资源时;
④冲突值为0.6的情况有:任务A(或B)和任务B(或A)分别占用VA和VF资源、AS和VF资源、AV和VA资源、CV和CS资源、RS和CS资源、RV和CV资源、RV和RS资源时;
⑤冲突值为0.5的情况有:任务A(或B)和任务B(或A)分别占用CS和VA资源、CS和AV资源、CV和VF资源、CV和AS资源时;
⑥任务A(或B)和任务B(或A)分别占用AS和VA资源、AV和VF资源、
AV和AS资源、RS和VF资源、RS和AS资源、RS和CV资源、RV和VA资源、RV和AV资源、RV和CS资源时;
⑦任务A(或B)和任务B(或A)分别占用RS和VA资源、RS和AV资源、
RV和VF资源、RV和AS资源时;
C:并行任务总干扰值计算公式
并行任务总干扰值由总资源需求值和总资源冲突值的和组成;总资源需求值为两项资源需求向量各分量求和获得,总资源冲突值由两项任务需用的资源需求值不为0的资源冲突值求和获得;当并行任务总干扰值超过7时,则认为发生了认知过载故障。
在进行3MEA分析的过程中需要遵守以下几条原则:
原则一:简化任务阶段,将需要处理的信息相同或者相似的任务阶段合并;
原则二:若功能故障可通过视觉、听觉、触觉等感知通道被人感知并且会影响人机交互过程,则将该功能故障输出;
原则三:从人机交互相关的功能故障中找出与当前任务阶段相关的功能故障;
原则四:对遍历后的各信息状态组合进行筛选,剔除重复出现的情况。
通过以上3MEA分析方法步骤,解决了多因素耦合下组合爆炸、遍历困难的实际问题,达到了人机系统能进行人机环耦合影响分析的效果。
3、本发明的功效、优点
该方法从信息层次的交互角度出发,考虑人机之间的交互,将原本多维度多状态的遍历组合问题映射到信息维度,通过将各种影响因素转化为对应的信息结合人的认知模型进行影响分析。
附图说明
图1本发明逻辑决断图。
图2本发明所述3MEA分析方法流程图。
图3本发明舰载直升机着舰过程示意图。
具体实施方式
本发明是一种综合考虑人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,实施方式如图2所示,选取舰载直升机着舰任务为案例进行分析,其中第四步骤的影响分析选取直升机坠毁事故案例进行分析,具体实施方式如下。
直升机着舰案例流程简述:某舰载直升机着舰流程,舰载直升机着舰主要包括三个阶段,图3展示了着舰的流程。三个阶段分别是下滑阶段、进近阶段和悬停降落阶段,其中各个阶段的划分以及详细流程如下:
1)下滑阶段:舰船距离(0.25-5英里)
舰船指挥官(Helicopter Control Officer,HCO)将船的位置和速度信息告诉机长后,机长并将位置、人数、燃油量和预计达到时间等信息告诉HCO并申请着舰,HCO获得信息后打开菲涅尔灯。机长将相关参数输入导航仪,按照预定航线开始下滑直升机至进近点。
2)进近阶段:舰船距离(扇形船尾-0.25英里)
机长驾驶直升机保持绿色菲涅尔灯在视野内,放下起落架,同时监控速度和高度,避免直升机失控。距离继续靠近,此时根据横摇指示灯、着舰指挥官(Landing SignalOfficer,LSO)指挥手势等降至预定位置(起降平台上方),悬停高度保持15米。
3)悬停降落阶段
直升机悬停在预定位置后,机长根据横摇指示器控制下降速率缓慢下降,同时副机长监控水平仪、高度表等仪表并报告飞参信息,确保在舰船横摇角度较大时不会发生碰撞。LSO根据甲板运动情况,在“静息期”发出降落信号,机组接受到降落指令后迅速降落,完成着舰。
任务过程中涉及的人员包括:正副机长、HCO、LSO,设备包括:某型号直升机以及舰船上相关设备。在案例分析过程中对实际情况进行简化,在功能故障模式分析时只考虑直升机上相关功能系统,默认舰船设备均为正常状态。经调研,直升机上功能系统包括:导航系统、起落架系统、通讯系统、电力系统、动力系统、燃油系统、显示界面系统和报警系统等,其中部分人机交互界面及其功能见表3。
表3人机交互功能界面
步骤一:划分任务阶段,明确各个阶段内需要执行的功能单元以及相应的交互信息;
舰载直升机着舰流程包括三个阶段,分别是下滑阶段、进近阶段和悬停阶段,着舰过程涉及大量人机交互过程,无标准化作业步骤,每步操作没有严格的先后关系。人机交互过程十分灵活,若直接按照人机交互过程中的步骤划分,细化到动作层面步骤繁多,而且还存在多种可能的划分结果。将任务划分成各个功能单元,并通过建立各功能单元之间的关系表达复杂的人机交互过程。表4中汇总了各个功能的描述。
表4功能单元汇总表
步骤二:分析人机系统功能,获得机的功能全集,并通过相应的原则筛选出与人机交互相关的功能故障;
表5中所示的是根据直升机的功能系统,依据表一中的感知方式筛选出与人机交互相关的功能故障模式,也就是3MEA分析方法的第二步。在该案例分析中,仅考虑直升机上的功能系统,通过分析各个功能系统的信息显示方式,明确与该功能系统相关的信息与人发生交互的方式,进一步将功能系统对应的功能故障细化
表5功能故障表
步骤三:遍历功能故障与环境的组合,针对每一个组合情况分析对应的任务信息、报警信息和其他信息状态;
3MEA分析方法第三步是针对各个功能单元,从功能故障模式中找出与之相关的功能故障,将故障与环境进行组合遍历,并分析由于故障和环境影响下的任务信息、报警信息和其他信息状态。在该案例场景中,影响较大的环境因素重点考虑了视觉方面,主要包括白天/黑夜。在实际分析时,可根据研究人员的提示,丰富环境扰动的因素。表6展示了与通讯和高度计相关的功能故障分析情况。表中所有的概率等级在真实分析时应通过相关手册查询,在该案例中分析过程中的数值无任何意义。
表6多因素信息组合表
由于舰载直升机着舰过程十分复杂,针对异常情况的处理流程需要具备一定飞行经验的飞行人员才可获得,故在案例分析时仅选取其中一个典型的异常情况进行分析。针对通讯和高度计功能故障的情况,分析了功能单元2中涉及到的信息组合情况。
步骤四:将组合信息状态带入逻辑决断图,即图1所示,进行相应的影响分析;
步骤四以直升机坠毁事故为案例进行分析,该事故原因是飞行员发生认知过载,选取该案例能够更加清晰的描述认知过载的判断过程。
案例描述:直升机在执行巡航任务,飞行员报告位置及高度信息(飞行员可以捕获高度信息),地面控制报告飞行员有一辆空客正在接近直升机,飞行员表明发现目标,并报告调整航线降低高度。因特殊的环境加上高度计未报警,飞行员没有意识到飞机高度位置,最终导致直升机坠毁。
功能故障:近地报警功能故障;任务信息:正常;异常信息:无报警;环境信息:黑夜、河桥交汇;临时任务:搜索空客
步骤四中包括逻辑决断影响分析和认知过载判断,首先根据当前情况分析信息组合情况,如表所示,将表7中的组合信息状态带入逻辑决断图,分析可得人当前面对的任务信息正常并且近地报警漏警无法被人感知,所以人当前的只需应对正常任务流程,由环境状态可得处于时间压力下,并且存在临时任务,故需要判断正常任务流程与临时任务之间认知资源冲突值,认知过载的判断步骤如下所示。
表7组合信息表
步骤A:构建资源需求向量
根据上述描述可知需要分析正常任务流程与临时任务之间认知资源冲突情况,首先得到表8中各个任务所需信息以及信息获取占用认知资源类型。获得正常任务流程和临时任务流程的资源需求向量分别为:(1,1,0,0,1,1),(0,2,1,0,1,0)。
表8认知资源分析表
步骤B:构建冲突矩阵
通过资源需求向量对比表2任务认知资源冲突值可获得相应的冲突矩阵
步骤C:并行任务总干扰值计算公式
根据资源需求向量和冲突矩阵值可计算最终的并行任务总干扰值为15.4,具体过程见表9。
表9认知资源计算表
通过逻辑决断影响分析和认知过载判断可以对该事故中由于初因高度计故障,经一系列人机交互后导致的最终影响分析,得到表10。表9中计算得总干扰值大于7,判断人此时出现认知过载,此时人忙于寻找空客,从而忽略高度信息,最终丧失高度意识,导致直升机撞水。
表10影响分析表
Claims (3)
1.一种人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,其特征在于:该方法包括如下四个步骤:
步骤一:划分任务阶段,明确各个阶段内需要执行的功能单元以及相应的交互信息,包括任务分析、建立功能模型和交互信息分析;
步骤二:分析人机系统功能,获得人机系统的功能全集,并筛选出与人机交互相关的功能故障,包括设备功能全集分析和筛选人机交互相关的功能故障;
步骤三:遍历功能故障与环境的组合,对每一个组合情况分析对应的任务信息、报警信息和其他信息状态;包括异常模式的组合和组合情况下交互信息状态分析;
步骤四:将组合信息状态带入逻辑决断图,针对各异常模式组合的影响分析,包括逻辑决断影响分析和认知过载判断;
其中,在步骤三中所述的“包括异常模式的组合和组合情况下交互信息状态分析”的说明如下:
异常模式组合:
通过步骤三筛选出各个功能单元下的人机交互相关的功能故障,对各阶段下的各个功能单元的异常模式进行组合,针对任务场景选取对应的环境扰动模式,遍历组合各个功能单元下的功能故障和环境扰动;
交互信息状态分析:
将人机交互过程中的交互信息分为三类,分别为:任务信息、报警信息和其他信息;任务信息是指人机系统在正常任务过程中所需要交互的信息,使得任务能正常进行;报警信息指的是由于功能故障导致的异常情形;而其他任务信息包括影响人机交互过程的其他信息,有组织交流、环境信息、临时任务信息和故障信息;上述的三类信息状态均与功能故障和环境扰动情况相关,通过组合的异常模式情况分析出对应的交互信息状态,进而分析不同情形下的交互信息带来的影响;
其中,在步骤四中所述的“针对各异常模式组合的影响分析,包括逻辑决断影响分析和认知过载判断”的说明如下:
逻辑决断分析:
进入影响分析的信息包括任务信息、报警信息和其他信息,将三类信息状态作为输入到逻辑决断图中;分析任务信息应对流程和异常事件处理流程在各种任务情景下,由其他信息影响人的认知通道,产生认知资源之间的冲突,判断是否建立错误的情景意识;
认知过载判断:
人会感知所有来源参数;不同信息源的信息感知难度不同,感知目的不同,所需的认知资源不同,具体量化步骤如下:
A:构建资源需求向量
每个任务的完成需要不同种类不同等级的资源,使用资源需求向量半定量的描述每项任务的资源需求,设共有0,1,2三个等级;若不需使用资源,则资源需求值为0;若需要使用资源,则资源需求值为1;若任务困难,则资源需求值为2;
B:构建冲突矩阵
复数项任务间的资源需求竞争冲突是相对的,而不是绝对的;如果两项任务无法共享资源,则其冲突值最大为1;若两项任务能共享资源,则冲突值最小为0;随两项任务对资源的竞争程度加深,冲突值不断增大;
C:并行任务总干扰值计算公式
并行任务总干扰值由总资源需求值和总资源冲突值组成;总资源需求值为两项资源需求向量各分量求和获得,总资源冲突值由两项任务需用的资源需求值不为0的资源冲突值求和获得;当并行任务总干扰值超过7时,则认为发生了认知过载故障。
2.根据权利要求1所述的一种人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,其特征在于:在步骤一中所述的“任务分析、建立功能模型和交互信息分析”的说明如下:
任务分析:
针对人机系统的异常模式影响分析确定该系统所处的任务场景,将任务分解为一系列子任务及操作,以及确定各个子任务/操作过程中的交互信息;通过层次化任务分析将任务逐层分解至元任务;
建立功能模型:
任务分析完成后,分别对各个子任务建立功能模型,建立人机系统功能模型参考FRAM方法即功能共振分析方法中功能单元的定义,通过划分各个功能单元并分析其特征来描述系统的运行过程;该FRAM方法从6个方面对功能单元进行描述,分别是输入、输出、前提、资源、时间和控制;
输入:启动功能的事物及功能将要处理及转化的事物;
输出:功能运行的结果,是一实体,或者是状态变化;
前提:功能执行之前必须存在的条件;
资源:功能执行所需要及消耗掉以产生输出的事物;
时间:影响功能的时间约束;
控制:功能是如何被监控及控制的;
交互信息分析:
将人机环三者的人机交互过程均投影到信息层次,变成一个维度上的信息处理过程;对上述各个任务阶段中的各个功能单元进行交互信息的分析,交互信息包括人的信息、设备信息和环境信息。
3.根据权利要求1所述的一种人机环三因素耦合作用下人机系统产生影响的分析方法,其特征在于:在步骤二中所述的“包括设备功能全集分析和筛选人机交互相关的功能故障”的说明如下:
设备功能全集分析:
针对人机交互过程中异常模式,从系统功能层次进行故障模式识别找出与人机交互相关的故障模式;
筛选人机交互相关的功能故障:
通过分析各个功能被人感知的方式,从该角度将功能转化为信息;由于信息层次人机之间的交互只有视觉、听觉和触觉三种方式,系统的功能故障与人之间发生交互作用也是通过这三种方式,此外根据嗅觉识别出相关功能故障模式;根据感知方式的不同,再结合功能故障模式库识别出与人机交互相关的功能故障模式,具体有:①根据听觉感知方式,识别出虚警、漏警、错误信息和未获得信息的功能故障模式;②根据视觉感知方式,识别出未显示信息、显示错误信息和间断显示信息的功能故障模式;③根据触觉感知方式,识别出异常抖振的功能故障模式;④根据嗅觉感知方式,识别出设备起火的功能故障模式。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06282218A (ja) * | 1993-03-29 | 1994-10-07 | Mitsubishi Electric Corp | マンマシンシステム設計評価分析システム |
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CN108133083A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-06-08 | 中国航天标准化研究所 | 一种空间人机系统安全性影响因素筛选方法 |
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Patent Citations (3)
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---|---|---|---|---|
JPH06282218A (ja) * | 1993-03-29 | 1994-10-07 | Mitsubishi Electric Corp | マンマシンシステム設計評価分析システム |
CN101813940A (zh) * | 2010-03-30 | 2010-08-25 | 广州大华德盛科技有限公司 | 热管理系统的人机交互系统及其控制方法 |
CN108133083A (zh) * | 2017-12-08 | 2018-06-08 | 中国航天标准化研究所 | 一种空间人机系统安全性影响因素筛选方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
人机系统工程可靠性技术评估;秦彦波;《系统工程与电子技术》;19960820(第08期);全文 * |
基于DEMATEL-ISM的地下金属矿山人机系统事故影响因素分析;罗周全等;《中国安全生产科学技术》;20171230(第12期);全文 * |
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