張海燕 張立民 閆文君 李忠超

（1.海軍航空大學(xué) 煙臺 264001）（2.31627部隊 深圳 518000）（3.73022部隊 惠州 516000）

1 引言

飛行員駕駛艦載機(jī)的過程中，著艦是難度系數(shù)最大、操縱精準(zhǔn)度要求最高的科目之一。航空母艦起降甲板的跑道長度不足陸地機(jī)場起降跑道長度的1/10，飛行員駕駛艦載機(jī)著艦被比作在刀尖上起舞［1］。通過對飛行員著艦?zāi)芰Φ脑u估能夠反映出飛行員的駕駛技能，刻畫出飛行員培養(yǎng)過程中駕駛水平變化的趨勢，為最終獲取上艦資質(zhì)提供依據(jù)。

近年來，有不少的專家學(xué)者對艦載機(jī)著艦進(jìn)行了研究。吳文海等［2］給出了艦載機(jī)著艦的體系構(gòu)建，總結(jié)整理了各類公開資料，從著艦任務(wù)、著艦子系統(tǒng)以及整體系統(tǒng)的層面對指標(biāo)進(jìn)行了樹狀剖析。趙維等［3］綜合了著艦指揮官（Landing Signal Officer，LSO）、帶飛教官、醫(yī)生、計算機(jī)系統(tǒng)、飛行員自我評分五個方面的因素，將模糊綜合評判運(yùn)用到著艦過程技能等級的評定中。許衛(wèi)寶［4］將層次分析法和模糊層次分析法結(jié)合起來，提煉出著艦評估指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了飛行員著艦綜合評估。但在著艦駕駛過程中，由于定性指標(biāo)與定量指標(biāo)同時存在，指標(biāo)確定存在模糊性和隨機(jī)性問題。

針對指標(biāo)確定存在模糊性和隨機(jī)性問題，本文在云模型的基礎(chǔ)上，選取著艦理想航線為駕駛路徑，運(yùn)用德爾菲咨詢法確定著艦評估指標(biāo)體系，選取高度、對中偏差、速度、迎角為評估指標(biāo)，運(yùn)用云相似度理論，設(shè)計出評估的具體步驟和流程，對飛行員的著艦駕駛能力進(jìn)行評估。

2 著艦過程分析及評估指標(biāo)確定

2.1 艦載機(jī)著艦過程分析

通過對參考文獻(xiàn)的分析，艦載機(jī)執(zhí)行完任務(wù)，歸航進(jìn)入待降區(qū)，當(dāng)接收著艦指令后，經(jīng)菲涅耳透鏡光學(xué)著陸系統(tǒng)（Fresnel Lens Optical Landing System，F(xiàn)LOLS）引導(dǎo)，以等角、直線的方式，按預(yù)定軌跡下滑著艦［5］。從任務(wù)區(qū)域角度看，艦載機(jī)著艦分為歸航待降、下滑著艦、著艦攔阻和逃逸復(fù)飛四個階段，如圖1所示。

圖1 艦載機(jī)著艦過程

如圖2所示，下滑著艦階段劃分為：開始階段（X）：距離理想著艦點(diǎn)1219m～1524m 的范圍；中間階段（IM）：距離理想著艦點(diǎn)609m～1219m 的范圍；接近階段（IC）：距離理想著艦點(diǎn)183m～609m的范圍；著艦階段（AR）：距離理想著艦點(diǎn)0～183m的范圍［1］。

圖2 艦載機(jī)下滑著艦階段劃分

2.2 德爾菲咨詢法

德爾菲咨詢法（Delphi），又被稱為專家調(diào)查法，其核心思想是融合多個專家意見，來解決復(fù)雜系統(tǒng)的指標(biāo)體系構(gòu)建問題［6～7］。具體流程如圖3所示，首先，組織者要確定咨詢專家，將初擬指標(biāo)體系發(fā)送給所有專家；然后，組織者對所有專家的意見進(jìn)行回收，并對意見進(jìn)行整理、分析和匯總；最后，若專家意見不一致，則重復(fù)多輪咨詢專家的活動，直至取得一致意見。該方法通過集合各方面專家進(jìn)行反復(fù)的信息討論、交換，可以解決評估者在指標(biāo)體系設(shè)計問題中的知識的局限，以及經(jīng)驗上的缺乏。

圖3 德爾菲咨詢法的流程圖

2.3 著艦評估指標(biāo)體系確定

利用Delphi 構(gòu)建著艦指標(biāo)體系的流程如圖4所示。

圖4 著艦指標(biāo)體系構(gòu)建流程圖

第一步，邀請LSO、飛行教官、一級飛行員（LSO兩名、飛行教官三名、一級飛行員三名）組建專家組；

第二步，讓8 名專家組成員依據(jù)各自領(lǐng)域的知識架構(gòu)，分別構(gòu)建遞階層次結(jié)構(gòu)的指標(biāo)體系，并給出各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)；

第三步，對指標(biāo)體系和權(quán)重系數(shù)進(jìn)行一致性檢驗，對權(quán)重系數(shù)差別較大的指標(biāo)重新交由專家評判，由各專家參考其他專家的意見給出自己的修正權(quán)重系數(shù)，通過反復(fù)多次，形成一致的指標(biāo)權(quán)重系數(shù)。

第四步，根據(jù)專家意見將小權(quán)重指標(biāo)進(jìn)行刪減，將相同或者包含的影響因素相近的指標(biāo)進(jìn)行合并，形成最終的優(yōu)化后的指標(biāo)體系。

如圖5所示，在著艦指標(biāo)體系構(gòu)建流程圖的基礎(chǔ)上，構(gòu)建出了艦載機(jī)著艦評估指標(biāo)體系。該體系是以著艦評估為目標(biāo)層；以開始、中間、接近、著艦階段為階段層；以最大高度偏差、最大速度偏差、最大迎角偏差、最大對中偏差和接地落點(diǎn)偏差為指標(biāo)層的3層指標(biāo)體系。

圖5 艦載機(jī)著艦評估指標(biāo)體系

通過以上分析，本文最終選取的評估指標(biāo)為：最大高度偏差、最大速度偏差、最大迎角偏差、最大對中偏差和接地落點(diǎn)偏差。階段層和指標(biāo)層的權(quán)重在圖4 中用數(shù)字進(jìn)行了標(biāo)注，經(jīng)加權(quán)計算，最大高度偏差、最大速度偏差、最大迎角偏差、最大對中偏差和接地落點(diǎn)偏差對應(yīng)的權(quán)重分別為0.28、0.23、0.12、0.29、0.08。

3 云相似度概念及算法

3.1 云模型的概念

云模型是處理定性與定量間轉(zhuǎn)換的不確定性模型。定義為：設(shè)U 是一個用精確數(shù)值表示的論域，T為U 上的定性概念，U 中元素x對T的隸屬度為y∈[0，1]，隸屬度在U 上的分布稱為隸屬云。從論域U 到區(qū)間[0，1] 的映射被稱為云，且x∈U，x→y，序列(x，y)稱為云滴［8］。

云一般用期望值Ex、熵En及超熵He三個數(shù)字特征值來表示。Ex為云滴在論域空間分布的期望；En為定性概念的不確定度量；He為熵的熵，反映了云滴的凝聚程度。

3.2 云相似度的概念

云相似度理論是云模型的一種判斷方法，其定義為：如果描述同一個定性概念的兩個云或多個云有一定的相似性，則稱這些云為等價云為或相似云［7］。

圖6 給出了待評云與評語云相似度比較，設(shè)δ1為待評云與評估等級“好”的相似度，設(shè)δ2為待評云與評估等級“差”的相似度，通過比較相似度值δ1與δ2的大小，從而確定待評云的評估等級。

圖6 待評云與評語云相似度比較

3.3 評語云集的合成

對于著艦駕駛能力而言，屬于多屬性評估，需將多個屬性評語云集合成一個最終的評價云集。由于不同屬性在評語云集中所占權(quán)重的不同，在合成過程中要考慮不同屬性在評語云集中的權(quán)重w。

n個屬性評語云集合成的方法步驟如下：

1）設(shè)有k個評估等級、n 個屬性的評語云集T為｛T1K(Ex1K，En1K，He1K)，T2K(Ex2K，En2K，He2K)，…，TnK(ExnK，EnnK，HenK)｝且K=1，2，…，k。

2）n個屬性的權(quán)重分別為w1，w2，…，wn，且。

3）k個評估等級、n個屬性評語云集T 的加權(quán)合成公式如式（3）：

將經(jīng)過合成的評語云集T 的期望值Ex、熵En及超熵He，送入圖7所示的正向云發(fā)生器中，生成由N個云滴drop(xj，yj)，j=1，2，…，N組成的評語云集圖，其中xj為第j個云滴的坐標(biāo)，yj為第j個云滴的隸屬度。

圖7 正向云發(fā)生器

3.4 云相似度的算法流程

通過把表征著艦駕駛能力［9］的評估指標(biāo)的待評云與評語云集進(jìn)行對比，找到與待評云最相似的評語云，進(jìn)而得到著艦駕駛能力的評估結(jié)果［8］。待評云與評語云集相似度計算流程，如圖8所示。

圖8 相似度計算流程

4 評估實(shí)例

本文選取的著艦評估指標(biāo)的論域U=｛u1，u2，u3，u4，u5｝=｛最大高度偏差、最大速度偏差、最大迎角偏差、最大對中偏差、接地落點(diǎn)偏差｝。評語集記為V=｛v1，v2，v3，v4，v5｝=｛優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格｝。權(quán)重集W=｛w1，w2，w3，w4，w5｝=｛0.28、0.23、0.12、0.29、0.08｝。

基于專家對著艦指標(biāo)的分析以及對著艦飛行數(shù)據(jù)的梳理，經(jīng)過加權(quán)計算得出了各指標(biāo)評估等級云模型以及指標(biāo)綜合評估等級云模型，如表1～2所示。經(jīng)正向云發(fā)生器，得到的駕駛能力評估正態(tài)云圖，如圖9所示。

圖9 駕駛能力評估正態(tài)云圖

表1 各指標(biāo)評估等級云模型

由組合模糊貼近度（Combined Fuzzy Similarity Measure，CFSM）可知，評價指標(biāo)可看做一個特定的熵En和超熵He的正態(tài)云模型［14］。經(jīng)過對著艦駕駛航次的多次分析實(shí)驗，熵值選取0.25，超熵值選取0.01。

表2 指標(biāo)綜合評估等級云模型

表3列出了已由專家組給出評估結(jié)果的5名飛行員的著艦指標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)對應(yīng)組數(shù)為1～5。經(jīng)過評分、加權(quán)及等級轉(zhuǎn)換，專家對5 名飛行員駕駛能力的等級評估結(jié)果為“良好、良好、合格、優(yōu)秀、良好”。

表3 實(shí)測著艦指標(biāo)數(shù)據(jù)

按照相似度計算流程，得到5 組實(shí)測著艦指標(biāo)與評估云集的相似度數(shù)值。從表4 中可以看出，第一組數(shù)據(jù)對應(yīng)評估等級“良好”的相似度數(shù)值最大，故評估等級結(jié)果為“良好”。依次類推，得到5 次飛行員著艦駕駛能力的評估等級結(jié)果分別為“良好、良好、合格、優(yōu)秀、良好”。對比該評估結(jié)果與專家組評估結(jié)果一致，從而驗證了該方法的正確性。

表4 駕駛能力等級評估結(jié)果

5 結(jié)語

針對艦載機(jī)飛行員駕駛能力評估過程影響因素多、隨機(jī)性大的特點(diǎn)，首先。利用德爾菲咨詢法構(gòu)建了著艦指標(biāo)評估體系，確定了著艦過程的評估指標(biāo)；其次，在大量著艦飛行數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過云正向發(fā)生器，得到了駕駛能力評估正態(tài)云圖；最后，采用云相似性原理作為評估模型，實(shí)現(xiàn)了對艦載機(jī)飛行員的駕駛能力的評估。通過評估實(shí)例驗證了該評估方法與專家組評估結(jié)果的一致性，說明了此方法對飛行員駕駛員駕駛能力進(jìn)行等級評估的有效性。