一、人体生物节律理论在空中交通管制领域的应用（论文文献综述）
顾延中[1]（2021）在《管制员昼夜节律对疲劳影响的现场调查研究》文中研究说明
陈睿[2]（2021）在《GY空中交通管制员胜任力模型构建研究》文中进行了进一步梳理
贾万琛[3]（2020）在《基于工作负荷与疲劳的地铁站务人员岗位配置及排班研究》文中研究说明城市轨道交通的高速发展,对地铁车站的运营时长、服务质量和安全保障都提出了更高的要求。如何科学地对站务人员进行合理的岗位及人员设置以及作业轮班安排,对保障地铁的安全运营来说有着十分重要的意义。本文基于工作负荷与生物节律的相关理论对现有的站务人员配置及轮班方案进行量化评估研究,全面分析衡量车站现有人员配置及排班方案的效用,并对既有方案提出进一步改进建议,以期进一步提升车站的服务质量及安全保障,具体研究内容如下:（1）基于现场访谈及文献调研,对地铁车站的基本站务情况展开调研,以北京地铁2号线西直门站为典型研究对象,调研了现有典型地铁车站的站务人员岗位设置方案与各岗位职责划分,对站务人员的岗位设置体系进行了综合分析,为后续研究提供了基础。（2）建立了一种基于工作负荷的站务人员在岗人员配置的方法,以2号线西直门站站务人员为例,在量化评估综控员、售票岗、监票岗、站台岗、电梯岗在高峰期的工作负荷的基础上,分析了现有人员配置方案的存在的问题,提出了基于工作负荷的站务人员改进配置方案。（3）在既有站务人员岗位设置及人员配置确定的情况下,从生物节律与作业疲劳的角度出发,探讨了生物节律在排班制度中的影响因素。在池田久敏轮班作业疲劳评价法的基础上,结合北京地铁站务的实际情况,利用问卷量表和AHP层次分析法对的池田久敏公式中的工作负荷及休息系数进行适应性修正,构建了适用于北京地铁站务人员的排班疲劳评价模型。（4）以2号线西直门站站务人员为实例分析对象,采用主观疲劳问卷调查量表对站务人员疲劳评估模型的有效性进行了验证,同时在对北京地铁西直门站四班三运转及三班两运转排班制度分别进行疲劳评估的基础上,提出了进一步改善站务人员疲劳的轮班方案。
张钰涵[4]（2020）在《管制员班前警觉性度量研究》文中研究表明空中交通管制工作重要而复杂,管制员始终承受着繁重的管制任务和精神压力,而管制工作24/7的工作条件要求管制员在任何时间段都可能上岗执勤,这使得其在上岗前疲劳的情况难以避免,管制员警觉性不足已成为空管运行中的安全隐患。因此,本人从班前管制员警觉性测量和预测的角度出发,基于PVT（Psychomotor vigilance task,PVT）测试以及语音数据的分析,构建了警觉性度量及预测模型,为排班的优化提供理论支持。在对比各种警觉性度量方法的特点后,本文选择在警觉性度量上广泛使用的PVT测试作为预测模型中警觉性度量方法,首先,根据PVT数据的变化规律,选择基于参数α和β的logistics函数作为拟合函数,通过马尔科夫蒙特卡罗采样方法对数据采样,从而确定参数α和β的最优值,该模型可以挖掘管制员的历史警觉性数据变化规律,实现对管制员执勤时警觉性预测,给排班优化提供指导性的建议。其次鉴于管制工作会产生大量语音数据,本文以陆空通话的语音数据为基础,分析该语音数据特征向量,具体包括短时平均能量、短时平均幅度、短时平均过零率、梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）、基音频率、平均语速和反应时长,利用PVT测试将警觉性等级与语音数据相关联,然后以该特征向量为依据,采用SVR模型对不同状态下的语音数据特征向量进行训练分类,从而实现基于语音数据的警觉性分类即低警觉性的识别,并对预测模型的预测结果进行对比,对预测效果进行验证。结果分析表明,本文构建的警觉性概率预测模型可以有效挖掘管制员的警觉性变化规律,为管制员的优化排班提供理论指导。基于语音数据的警觉性识别模型可以根据管制员的语音数据有效识别警觉性不足的情况,与预测模型相结合,避免管制员在非警觉的状态下进行管制工作。
胡珈玮[5]（2020）在《机场塔台空管人员工作状态识别系统设计》文中提出近年来空中交通管制员在岗时出现不良工作状态导致“错、忘、漏”等不安全事件时有发生,已成为影响我国空管安全运行的重要因素。针对不安全事件的研究表明,不良的工作状态会导致人的信息获取加工能力下降,直接影响管制员的行为表现,但是认知过程是复杂的,不良的工作状态具有很强的隐蔽性,不容易被发现。围绕民航总局对空管改革总目标中的“强智慧”要求,逐步推进大数据、人工智能的应用,逐步实现数字空管、智能空管、智慧空管。笔者参与到了中南某地国际枢纽级机场塔台、中南某地空管实业发展有限公司支持下的“SMART ICON智能工作状态识别”项目的设计与研发,担任项目负责人一职。该为期6个月的项目主要目标为构建一套辅助决策系统,用于识别管制现场人员是否出现不良工作状态,为工作现场的人力资源调配提供辅助决策信息。主要包含一个头带式的头部动作检测产品,用于完成对管制员的扫视跑道行为的数据采集;以及一个终端软件分析系统,用于完成对管制人员的行为参数分析并给出工作状态的可视化结果显示。项目通过对目标塔台进行的实地调研以及对用户的需求分析与研究,利用交互设计中“人”,“行为”,“场景”,“技术”（PACT）概念完成对管制员工作中的扫视行为的识别方案,并围绕上述方案开展终端软件界面和头带式硬件产品的设计。在终端软件界面的设计中,基于硬件开发的原型界面,借助场景图标的引入,实现检测数据的可视化效果呈现;在头带式硬件产品设计中,主要围绕技术方案、材质应用、人机尺寸及外观设计进行。本项目的研究意义在于针对管制员工作状态识别的问题,通过交互设计方法进行研究与分析,建立了管制员交互行为与工作状态的识别关系,并以此为基础开展相关产品的设计,为研究管制员工作行为及相关产品设计提供了一个新的方法和思路。目前项目已经完成初步的空管专家评估和模拟测试评估,正在进行2020年中南地区民航空管科技项目的立项申报工作。
田原[6]（2019）在《西南空管局空中交通管制员职业满意度及其影响因素研究》文中提出民航西南空中交通管理局属交通运输部直管的事业单位,主要承担西南地区空中交通服务工作。作为民航西南空管局核心员工,空中交通管制员从事保障民航安全的工作,直接对所指挥的飞机中成百上千位乘客的生命财产负责,日常工作中背负着巨大的安全压力,他们的职业满意度影响着他们的工作质量。本文以民航西南空管局空中交通管制员为研究对象,参考对比其他行业所使用的职业满意度四维参考性架构定义,结合原有五点计分方式的先进研究经验,运用文献研究、实地访谈及统计分析等方法,对民航西南空管局空中交通管制员职业满意度进行问卷调查,探讨一线管制员职业满意度现状。研究表明民航西南空管局空中交通管制员的职业满意度处于中下水平,旧有管理模式与新时代员工心理期望的不匹配、压力疏导机制建设缺失等原因影响了民航西南空管局空中交通管制员职业满意度。空中交通管制员在差异化激励机制的建立、心理健康辅导人员的配备以及和谐轻松工作氛围的构建等方面存在迫切需求。本文根据现有相关研究资料,结合管理学相关概念及原理对管制员晋升、心理关怀与职业道路规划提出了针对性的建议与意见,在提升管制员职业满意度、改善民航西南空中交通管理局一线员工管理理念和有效制定相关政策方面有一定的借鉴帮助作用,能够为其他行业职业满意度的相关研究提供一定参考价值。
张超[7]（2019）在《空中交通管制中的人为因素及管控研究》文中指出随着新技术的不断更新,设备的稳定性和安全性越来越高,人为因素逐渐成为了影响航空安全的主要因素。根据统计,技术因素所导致的飞行事故比例由80%逐步下降到了20%,而人为因素却从20%提升到了80%。国外对人为因素的研究起步较早,而我国直到上世纪90年代才开展人为因素课题研究,起初的对象是飞行员,现在已逐步扩展到空中交通管制员、机务维修人员、签派员等。空中交通管制单位肩负着保障和维护飞行安全和秩序的重要任务,全国范围内约有8000名管制员负责我国空域内的飞行指挥工作。随着我国民航事业的发展,航班数量与日俱增,在有限的空域条件下,空中交通情况变得日益繁忙,管制员的压力越来越大,工作差错发生的频率也越来越高。管制员的人为差错是直接威胁航空安全的重要因素,我国民航业始终把安全视为运行的底线,对安全隐患始终采取零容忍的态度,因此必须采取有效措施来减少人为差错的发生。分析人为差错发生的过程我们可以找到许多背后隐藏的原因。这些原因包括了管制员自身的因素、环境因素、设备因素等,其中的一个或多个因素影响了管制员的行为。如果把人为差错看作“结果”,那么这些因素就是“原因”。这些因素可以统称为人为因素,指的是与管制员有关的环境以及会对管制员的行为造成影响的所有因素。研究空中交通管制中人为因素的目的是制定管控措施,降低人为差错发生的几率,减少人为因素对民航安全的影响。本文通过分析近两年全国空管系统内发生的56起由于管制原因导致的不安全事件,总结不安全事件发生的原因及规律,分析这些原因的特征和表现。然后运用人为因素理论,总结归纳其中反映出的人为因素,分析这些人为因素在空中交通管制中的影响。最后,利用SHEL人为因素模型,从与管制员构成界面的各个要素出发,结合工作经验、组织行为学和运营管理知识提出人为因素管控措施。
肖娜[8]（2019）在《城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理研究》文中研究表明本文结合国内外人员疲劳风险管理的研究现状,分析现有成果的值得借鉴的经验和不足之处,明确了本研究的背景和意义,同时针对性地提出本研究的研究方法和技术路线。在参考国内外文献的基础上,确定了城市轨道交通疲劳风险管理研究的理论基础。对城市轨道交通疲劳风险管理现状及存在的问题进行了有针对性的问题分析,采用成熟的疲劳自评量表,用五点量表法对某城市轨道交通运营公司信号维修人员疲劳状况分布进行了初步的数据采集,确认117名信号维修人员的总体疲劳平均分为55.09±18.76,根据平均分显示,该单位一线信号维修人员的平均疲劳水平为中度疲劳。基于文献梳理和专家访谈对信号维修人员疲劳风险影响因素进行识别,结合信号维修人员作业特点,最终确定了 17个影响信号维修人员疲劳的因素清单。在此基础上设计信号维修人员疲劳状况及影响因素调查问卷,统计采样数据并做出信效度分析,最终建立地铁信号维修人员疲劳风险影响因素评价指标体系,该体系包含了四个一级指标,十七个二级指标。接下来,组织10名相关专业专家进行背靠背打分,运用层次分析法对疲劳影响因素的选项进行评价,用帕累托最优法确认对信号维修人员疲劳影响较大的因素并做出有针对性的分析,为推进城市轨道交通人员疲劳风险平台化管理奠定理论基础。最后,结合不同岗位信号维修人员疲劳状况比对及疲劳影响因素评价结果,综合给出城市轨道交通人员疲劳风险管理对策。图13幅,表34个,参考文献53篇。
谷月[9]（2019）在《煤矿重大事故不安全行为风险评估及预控管理研究》文中进行了进一步梳理我国是一个煤矿大国,能源结构长期以煤矿为主,因而煤矿安全成为重点关注的焦点。随着科技进步、政策改革、产业结构优化升级,煤矿安全形势有所缓解,但煤矿重大事故没有得到根本遏制,时有发生。据有关学者对煤矿重大事故原因的调查结果显示,导致事故发生的根本原因在于人的不安全行为。因此,要减少煤矿重大事故的发生,关键在于对其不安全行为进行预控。所以本文以煤矿重大事故不安全行为研究对象,对其风险程度及其发展趋势进行综合风险评估,设计一个合理有效的风险预控管理模型,提升煤矿安全管理水平。本文以不安全行为基础理论、事故致因理论为研究基础,通过文献研究与2008—2017年煤矿重大事故案例分析,筛选出煤矿重大事故不安全行为的影响因素;运用解释结构模型系统分析各影响因素之间关系与层级结构,通过计算邻接矩阵、可达矩阵、先行集、可达集,构建包含个体因素、设备因素、环境因素、组织管理4个方面的煤矿重大事故不安全行为风险评估指标体系。为了减少主观色彩,使评价结果更客观,运用拉开档次法计算指标的权重;鉴于煤矿重大事故不安全行为风险评估过程中不确定性与确定性并存,结合集对分析理论在解决这种确定不确定系统上有很大优势,因此将集对分析理论与拉开档次法相耦合,构建基于5元联系数的煤矿重大事故不安全行为风险评估模型,通过对风险等级的判定及集对势和偏联系数分析,能够综合评判其风险程度及风险趋势情况。将风险评估模型应用到煤矿实际案例中,实证结果表明,评估模型的结果与实际相符,为煤矿行为风险评估与预控管理提供参考依据与思路。在风险评估的基础上,根据风险预控的思想将杜邦stop系统与BBS管理引入到煤矿中,构建煤矿重大事故不安全行为风险预控管理模型,通过行为的观察、沟通与纠正、后续完善、再观察、再沟通与纠正、再后续完善的模式持续进行行为预控,使员工无意识的养成安全意识、习惯,提高煤矿企业安全水平,并运用到煤矿实际案例中,预控结果表明不安全行为得到有效控制与减少,证实构建的行为预控模型合理、有效、科学。图[13]表[28]参[114]
刘瑞萑[10]（2019）在《影响飞行员不安全行为的内外因素及其作用机理研究》文中研究说明当前,飞行员的不安全行为仍是造成飞行事故的主因之一,航空公司对于飞行员不安全行为的管理多采用完善规章、加强培训教育和加大处罚力度等通用措施,对于飞行员不安全行为的管理没有针对性,管理效率低、管理效果差,不安全行为发生的重复率大大提升,安全隐患日益增多。研究影响飞行员不安全行为的内外因素及其作用机理,对于提高管理的针对性,降低不安全行为发生的重复率,减少安全隐患,具有重要的指导意义。本文通过研究飞行运行过程及其特征,结合各学科理论及文献分析,界定了内外因素的界限,初定了影响飞行员不安全行为的内外因素,并通过专家访谈和问卷调研修正了影响飞行员不安全行为的内外因素,其中内在构成因素包括风险知觉、前瞻性记忆、决策、注意、危险态度、飞行技术、疲劳等7个因素;外在影响因素包括恶劣环境;驾驶舱布局、自动化系统;工作程序、培训教育、奖惩制度;外部沟通、机组协作等8个因素。通过对航空公司的调查,选择飞机快速存取记录器（QAR）数据作为衡量本文不安全行为的指标。依托于以上内外因素,提出了影响飞行员不安全行为的作用机理研究假设,使用结构方程模型（SEM）理论构建假设模型,并通过实证来检验和修正作用机理模型。结果表明:风险知觉、前瞻性记忆、决策、注意、飞行技术对不安全行为产生显着的负向影响作用;危险态度和疲劳则对不安全行为具有显着的正向影响作用;影响强度从大到小依次为飞行技术、疲劳、前瞻性记忆、决策、危险态度、风险知觉、注意。驾驶舱布局、自动化系统、工作程序、培训教育、奖惩制度、外部沟通、机组协作对不安全行为产生显着的负向影响作用;而恶劣环境对不安全行为具有显着的正向影响作用;影响强度从大到小依次为恶劣环境、自动化系统、驾驶舱布局、外部沟通、工作程序、机组协作、奖惩制度、培训教育。内因在外因与不安全行为之间存在着显着的正向或者负向中介作用。
二、人体生物节律理论在空中交通管制领域的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、人体生物节律理论在空中交通管制领域的应用（论文提纲范文）
（3）基于工作负荷与疲劳的地铁站务人员岗位配置及排班研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于工作负荷的岗位人员配置 |
| 1.2.2 生物节律对人的影响及轮班疲劳 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 2 西直门车站情况分析及站务人员岗位情况分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 车站概况 |
| 2.2.1 地铁西直门站结构及设施布局概况 |
| 2.2.2 2号线西直门站客流特征分析 |
| 2.3 车站站务人员岗位职责分析 |
| 2.4 2号线西直门站站务人员岗位分析 |
| 2.5 站务岗位工作流程及工作任务分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于工作负荷的站务人员在岗人员配置研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 地铁站务人员工作负荷的定义 |
| 3.3 站务人员工作负荷评估方法的确定 |
| 3.4 基于工作负荷的岗位人员配置方法 |
| 3.5 基于车站运营工作负荷的综控室人员配置 |
| 3.5.1 综控员工作负荷数据采集方法 |
| 3.5.2 综控员工作负荷时域分析 |
| 3.5.3 基于回归分析的综控室人员配置预测模型及改进分析 |
| 3.6 基于车站运营工作负荷的站务员人员配置 |
| 3.6.1 站务员工作负荷数据采集方法 |
| 3.6.2 站务员工作负荷时域分析 |
| 3.7 西直门车站站务人员改进配置方案的确定 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 站务人员排班问题分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 地铁站务人员排班概述 |
| 4.2.1 站务运转制度的相关概念 |
| 4.2.2 地铁站务人员排班的特点 |
| 4.3 生物节律与地铁站务人员排班 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于生物节律的地铁站务人员排班疲劳评价模型构建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 地铁站务人员轮班疲劳的评价方法 |
| 5.3 基于AHP的站务人员工作负荷系数及休息恢复系数的确定 |
| 5.3.1 AHP原理及方法 |
| 5.3.2 构建判断矩阵 |
| 5.3.3 层次单排序和一致性检验 |
| 5.3.4 各模型相对权重及系数求解 |
| 5.4 工作负荷及睡眠效果插值计算 |
| 5.5 单人单班次疲劳评估计算实例 |
| 5.6 单人周期轮班疲劳评估计算实例 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 排班疲劳模型的验证及站务排班的改进 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 疲劳模型的验证 |
| 6.3 站务员排班疲劳分析及改进 |
| 6.3.1 站务员四班制排班疲劳分析 |
| 6.3.2 站务员三班制排班疲劳分析 |
| 6.3.3 站务员排班改进优化建议及预测性分析 |
| 6.4 综控员排班疲劳分析及排班改进 |
| 6.4.1 综控员四班制排班疲劳分析 |
| 6.4.2 综控员三班制排班疲劳分析 |
| 6.4.3 综控员排班改进优化建议及预测性分析 |
| 6.5 值班站长排班疲劳分析及排班改进 |
| 6.5.1 值班站长四班制排班疲劳分析 |
| 6.5.2 值班站长三班制排班疲劳分析 |
| 6.5.3 值班站长排班改进优化建议及预测性分析 |
| 6.6 2号线西直门车站站务人员改进排班方案的确定 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 西直门车站各岗位一日工作流程 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）管制员班前警觉性度量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 警觉性度量国内外研究现状 |
| 1.2.2 语音分析国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与思路 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 第二章 警觉性基本理论 |
| 2.1 警觉性定义 |
| 2.2 警觉性影响因素 |
| 2.3 警觉性分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 警觉性检测试验 |
| 3.1 警觉性检测方法 |
| 3.1.1 预测类 |
| 3.1.2 实时类 |
| 3.1.3 回顾类 |
| 3.1.4 度量方法对比 |
| 3.2 检测警觉性的理论依据 |
| 3.3 实验设计 |
| 3.3.1 实验目的 |
| 3.3.2 测试方法及步骤 |
| 3.3.3 测试数据可视化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 警觉性概率预测模型 |
| 4.1 模型构成 |
| 4.2 拟合函数的选取 |
| 4.3 参数估计 |
| 4.3.1 参数先验分布 |
| 4.3.2 抽样方法选择 |
| 4.4 预测结果分析 |
| 4.4.1 早班警觉性分析 |
| 4.4.2 午班警觉性分析 |
| 4.4.3 晚班警觉性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 低警觉性识别模型 |
| 5.1 模型的构成 |
| 5.2 语料库构建 |
| 5.3 数据预处理 |
| 5.4 特征参数选取及计算 |
| 5.4.1 特征参数的选取 |
| 5.4.2 特征参数的计算 |
| 5.4.3 特征参数提取结果 |
| 5.5 基于SVR的模型训练及结果分析 |
| 5.5.1 支持向量机分类原理 |
| 5.5.2 核函数的选取 |
| 5.5.3 训练结果分析 |
| 5.6 警觉性识别结果 |
| 5.7 案例分析 |
| 5.7.1 案例介绍 |
| 5.7.2 预测结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）机场塔台空管人员工作状态识别系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 项目的目标及意义 |
| 1.3 项目的主要内容及方法 |
| 1.3.1 项目的来源与主要内容 |
| 1.3.2 项目采用的设计方法 |
| 1.3.3 论文组织框架 |
| 第2章 设计要求与分析 |
| 2.1 项目任务书 |
| 2.2 项目任务评估与分析 |
| 2.3 项目主要任务和设计流程 |
| 第3章 设计调研 |
| 3.1 基础调研 |
| 3.1.1 工作现场调研 |
| 3.1.2 工作流程调研 |
| 3.1.3 交互方式调研 |
| 3.2 市场调研 |
| 3.2.1 市场调研的定位 |
| 3.2.2 类品分析 |
| 3.3 用户调研 |
| 3.3.1 目标用户 |
| 3.3.2 访谈及用户画像 |
| 3.4 调研结果分析 |
| 3.4.1 问题分析(痛点) |
| 3.4.2 设计切入点(创新点) |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于场景化的交互行为识别设计 |
| 4.1 塔台管制工作中的不同工作状态 |
| 4.2 塔台管制工作的交互行为分析 |
| 4.2.1 塔台管制工作的行为模型 |
| 4.2.2 塔台管制工作的交互行为模型 |
| 4.2.3 以航空器进场落地场景进行的交互行为案例分析 |
| 4.3 交互行为识别设计方案 |
| 4.3.1 交互行为的特征 |
| 4.3.2 不同场景下的交互行为识别设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于场景化的UI界面设计 |
| 5.1 产品设计的标准 |
| 5.2 产品界面的需求 |
| 5.2.1 产品原型分析 |
| 5.2.2 产品的用户体验地图构建 |
| 5.2.3 功能架构分析 |
| 5.3 基于场景化的界面设计 |
| 5.3.1 布局规划 |
| 5.3.2 场景图标系统设计 |
| 5.4 界面效果呈现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 产品硬件设计 |
| 6.1 产品功能框架 |
| 6.2 穿戴方式与材料选择 |
| 6.2.1 穿戴方式 |
| 6.2.2 材质选择分析 |
| 6.3 技术方案与组件构成 |
| 6.3.1 技术方案选择 |
| 6.3.2 组件构成 |
| 6.4 外观设计与模型 |
| 6.4.1 人机数据分析 |
| 6.4.2 概念草图 |
| 6.4.3 数字模型制作 |
| 6.4.4 3D打印快速模型制作 |
| 6.4.5 产品模型制作 |
| 6.4.6 工程尺寸图 |
| 6.5 验证及评估 |
| 6.5.1 原型开发 |
| 6.5.2 测试评估 |
| 6.5.3 使用体验评估 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 设计呈现 |
| 7.1 用户使用场景呈现 |
| 7.2 交互界面的呈现 |
| 7.3 产品使用的呈现 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 用户访谈提纲 |
| 附录B 部分测试数据 |
| 附录C 用户使用体验反馈表 |
| 附录D 毕业展览海报及现场照片 |
（6）西南空管局空中交通管制员职业满意度及其影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国内外职业满意度研究现状 |
| 1.2.2 国内外空中交通管制员研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究目标和内容 |
| 1.3.2 研究方法和技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2章 概念界定及理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 空中交通管理 |
| 2.1.2 空中交通管制员 |
| 2.1.3 职业满意度 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 Price-Mueller模型 |
| 2.2.2 马斯洛需求层次理论 |
| 2.2.3 阿尔德弗的ERG理论 |
| 2.2.4 麦克利兰的成就动机理论 |
| 2.2.5 赫兹伯格的双因素理论 |
| 第3章 研究设计 |
| 3.1 研究假设 |
| 3.2 量表设计 |
| 3.2.1 空中交通管制员职业满意度指标确定 |
| 3.2.2 主要影响因素确定 |
| 3.3 量表测试及修正 |
| 3.3.1 测试小样本的特征分析和描述性统计 |
| 3.3.2 量表的信度效度 |
| 第4章 数据处理及分析 |
| 4.1 数据的收集及处理 |
| 4.2 空中交通管制员职业满意度结果分析 |
| 4.2.1 自我实现维度统计分析 |
| 4.2.2 组织激励维度统计分析 |
| 4.2.3 职业规划维度统计分析 |
| 4.2.4 安定休闲维度统计分析 |
| 4.3 空中交通管制员职业满意度影响因素 |
| 4.3.1 人口学特征因素的影响 |
| 4.3.2 学历因素的影响 |
| 4.3.3 职位因素的影响 |
| 4.3.4 工龄因素的影响 |
| 4.3.5 工作环境与薪资待遇因素的影响 |
| 4.3.6 激励机制和奖惩制度因素的影响 |
| 4.3.7 职业形象和社会认同因素的影响 |
| 4.3.8 公平竞争和培训深造因素的影响 |
| 第5章 结论及讨论 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究启示 |
| 5.2.1 接纳自我与看齐榜样 |
| 5.2.2 差异化激励与心理关怀 |
| 5.2.3 健全职业道路发展规划 |
| 5.2.4 人尽其用与营造和谐气氛 |
| 5.3 研究局限与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 调查问卷 |
| 附录二 访谈提纲 |
（7）空中交通管制中的人为因素及管控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 论文的研究内容和方法 |
| 2 人为因素概念界定与相关理论基础 |
| 2.1 人为因素的涵义及空中交通管制中的人为因素 |
| 2.2 研究人为因素的模型 |
| 3 空中交通管制中的不安全事件统计分析 |
| 3.1 典型案例回顾分析 |
| 3.2 不安全事件中的人为因素分类 |
| 3.3 人为因素统计汇总及特征认识 |
| 4 空中交通管制中的人为因素分析 |
| 4.1 应激水平因素分析 |
| 4.2 生物节律因素分析 |
| 4.3 情景意识因素分析 |
| 4.4 安全管理因素分析 |
| 5 空中交通管制中人为因素管控建议和措施 |
| 5.1 个人因素管控 |
| 5.2 软件因素管控 |
| 5.3 硬件因素管控 |
| 5.4 环境因素管控 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理研究背景 |
| 1.1.2 城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 疲劳的分析及评价的研究现状 |
| 1.2.2 疲劳风险管理国外研究现状 |
| 1.2.3 疲劳风险管理国内研究现状 |
| 1.2.4 相关研究的总结 |
| 1.3 研究方法与内容结构 |
| 1.3.1 本文采用研究方法 |
| 1.3.2 本文的研究内容 |
| 1.3.3 本文的论文结构 |
| 2 城市轨道交通疲劳风险管理研究的理论基础及现状 |
| 2.1 疲劳风险管理的基本理论 |
| 2.1.1 疲劳的评估 |
| 2.1.2 疲劳的影响因素 |
| 2.1.3 疲劳风险管理制度(FRMS) |
| 2.2 城市轨道交通维修人员疲劳风险管理概况 |
| 2.2.1 城市轨道交通维修人员疲劳风险管理现状 |
| 2.2.2 信号维修人员的疲劳现状数据采集 |
| 3 城市轨道交通信号维修人员疲劳影响因素识别及评价 |
| 3.1 城市轨道交通信号维修人员疲劳影响因素识别 |
| 3.1.1 基于文献分析的城市轨道交通信号维修人员疲劳影响因素 |
| 3.1.2 基于专家访谈的城市轨道交通信号维修人员疲劳影响因素 |
| 3.2 城市轨道交通信号维修人员疲劳状况及影响因素问卷调查 |
| 3.2.1 调查问卷设计 |
| 3.2.2 样本的统计描述 |
| 3.2.3 问卷的信效度检验 |
| 3.3 信号维修人员疲劳影响因素评价 |
| 3.3.1 构建信号维修人员疲劳影响因素评价指标体系 |
| 3.3.2 研究结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理完善对策 |
| 4.1 城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理实施对策 |
| 4.1.1 疲劳风险管理的程序 |
| 4.1.2 疲劳风险管理的措施 |
| 4.2 排班制管理方案细则 |
| 4.2.1 排班制的基本情况介绍 |
| 4.2.2 排班制的管理 |
| 4.2.3 疲劳风险管理与运营班制管理科学结合 |
| 4.3 分阶段推广FRMS |
| 4.3.1 拟定疲劳意识教育计划 |
| 4.3.2 推广疲劳意识教育 |
| 4.3.3 疲劳风险管理改进措施 |
| 4.4 不同岗位信号维修人员疲劳风险状况比对 |
| 4.4.1 城市轨道交通信号维修人员作业特点 |
| 4.4.2 车载/轨旁信号维修人员疲劳风险状况比对 |
| 4.5 信号维修人员疲劳风险管理对策完善 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 论文主要工作及结论 |
| 5.2 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）煤矿重大事故不安全行为风险评估及预控管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 技术路线图 |
| 1.4 创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 不安全行为基础理论 |
| 2.1.1 不安全行为的概念 |
| 2.1.2 不安全行为的分类 |
| 2.1.3 不安全行为产生模式 |
| 2.2 事故致因理论 |
| 2.2.1 事故频发理论 |
| 2.2.2 事故因果连锁理论 |
| 2.2.3 能量意外释放理论 |
| 2.2.4 轨迹交叉理论 |
| 2.2.5 3类危险源理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 不安全行为影响因素研究 |
| 2.3.2 不安全行为风险评估研究 |
| 2.3.3 不安全行为预控研究 |
| 3 基于ISM的煤矿重大事故不安全行为风险评估指标体系构建 |
| 3.1 指标构建原则 |
| 3.2 评估指标体系构建思路 |
| 3.3 煤矿重大事故不安全行为影响因素初选 |
| 3.3.1 文献研究 |
| 3.3.2 煤矿重大事故案例分析 |
| 3.3.3 影响因素的拟选 |
| 3.4 评估指标体系构建 |
| 3.4.1 影响因素关系的分析过程 |
| 3.4.2 影响因素的层级划分 |
| 3.4.3 建立评估指标体系 |
| 4 煤矿重大事故不安全行为风险评估模型及实证研究 |
| 4.1 拉开档次法 |
| 4.1.1 拉开档次基本原理 |
| 4.1.2 拉开档次法优点 |
| 4.1.3 拉开档次计算指标权重的过程 |
| 4.2 集对分析理论 |
| 4.2.1 集对分析基本原理 |
| 4.2.2 联系度与多元联系数 |
| 4.2.3 集对势 |
| 4.2.4 偏联系数 |
| 4.3 基于5元联系数的煤矿重大事故不安全行为风险评估模型构建 |
| 4.3.1 构建风险评估指标体系 |
| 4.3.2 风险评估准则 |
| 4.3.3 计算指标体系的联系数 |
| 4.3.4 煤矿重大事故不安全行为综合风险程度评估 |
| 4.4 实证研究 |
| 4.4.1 实证研究对象 |
| 4.4.2 计算评估指标权重 |
| 4.4.3 计算指标体系的联系数 |
| 4.4.4 综合风险程度评估 |
| 4.4.5 评估结果分析 |
| 5 煤矿重大事故不安全行为风险预控管理研究 |
| 5.1 杜邦Stop系统 |
| 5.2 BBS管理理论 |
| 5.3 构建煤矿重大事故不安全行为风险预控管理模型 |
| 5.3.1 行为预控计划 |
| 5.3.2 行为观察与沟通 |
| 5.3.3 行为分析与管理 |
| 5.4 实例研究 |
| 5.4.1 预控管理实施准备 |
| 5.4.2 行为观察与沟通 |
| 5.4.3 数据统计与结果分析 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 致谢 |
| 作者简介与读研期间主要科研成果 |
（10）影响飞行员不安全行为的内外因素及其作用机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 飞行员不安全行为的内外因素及作用机理研究现状 |
| 1.2.2 其他人员不安全行为的内外因素及作用机理研究现状 |
| 1.3 研究内容及目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 影响飞行员不安全行为内外因素研究 |
| 2.1 飞行运行特征系统分析 |
| 2.2 基于SHEL模型的内外因素的界定 |
| 2.3 内在因素理论分析 |
| 2.4 外在因素理论分析 |
| 2.5 基于专家访谈法的内外因素的修正 |
| 2.6 基于因子分析法影响飞行员不安全行为内外因素的确定 |
| 2.6.1 调查问卷设计 |
| 2.6.2 样本描述性统计分析 |
| 2.6.3 信度分析 |
| 2.6.4 探索性因子分析 |
| 第三章 影响飞行员不安全行为作用机理研究 |
| 3.1 理论分析和假设提出 |
| 3.2 假设模型构建 |
| 第四章 研究工具与数据分析 |
| 4.1 研究工具 |
| 4.1.1 内在因素调查问卷设计 |
| 4.1.2 外在因素调查问卷设计 |
| 4.1.3 调查问卷的确定 |
| 4.2 数据收集与分析 |
| 4.2.1 研究对象 |
| 4.2.2 信效度分析 |
| 第五章 实证研究 |
| 5.1 模型评价和修正 |
| 5.2 作用机理模型检验及分析 |
| 5.2.1 内外因素对不安全行为的主效应检验 |
| 5.2.2 内因在外因与不安全行为之间的中介作用检验 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 影响飞行员不安全行为的内外因素调查问卷 |
| 附录二 影响飞行员不安全行为作用机理调查问卷 |
| 作者简介 |
四、人体生物节律理论在空中交通管制领域的应用（论文参考文献）
- [1]管制员昼夜节律对疲劳影响的现场调查研究[D]. 顾延中. 中国民用航空飞行学院, 2021
- [2]GY空中交通管制员胜任力模型构建研究[D]. 陈睿. 贵州财经大学, 2021
- [3]基于工作负荷与疲劳的地铁站务人员岗位配置及排班研究[D]. 贾万琛. 北京交通大学, 2020(04)
- [4]管制员班前警觉性度量研究[D]. 张钰涵. 中国民航大学, 2020(01)
- [5]机场塔台空管人员工作状态识别系统设计[D]. 胡珈玮. 湖南大学, 2020(08)
- [6]西南空管局空中交通管制员职业满意度及其影响因素研究[D]. 田原. 西南交通大学, 2019(07)
- [7]空中交通管制中的人为因素及管控研究[D]. 张超. 云南大学, 2019(02)
- [8]城市轨道交通信号维修人员疲劳风险管理研究[D]. 肖娜. 北京交通大学, 2019(01)
- [9]煤矿重大事故不安全行为风险评估及预控管理研究[D]. 谷月. 安徽理工大学, 2019(01)
- [10]影响飞行员不安全行为的内外因素及其作用机理研究[D]. 刘瑞萑. 中国民航大学, 2019(02)