доктор технических наук, профессор, член-корреспондент Академии инженерных наук имени А. Н. Прохорова
Doctor of Sciences (Engineering), Corresponding Member of Academy of Engineering Sciences named after A. N. Prokhorov
старший преподаватель, аспирант
Senior Lecturer, Postgraduate
Целью работы является снижение трудозатрат и исключение субъективизма оценки уровня натренированности летного состава с учетом качества техники пилотирования при выполнении упражнений, заданных программами летной подготовки и учетом перерывов в полетах по заданному упражнению. Автоматизация процессов построения плановых таблиц полетов и оценкикачества техники пилотирования воздушного судна летчиками, позволит исключить ошибки планирования летной подготовки и достоверно проводить оценивание качества выполнения полетного задания. Автоматизация также позволит создавать прогнозные модели для оптимизации летной подготовки и, как следствие, повысить безопасность полетов и исключить выпуск в очередной полет неподготовленного летчика. В данной работе представлен анализ предметной области, концепция ее дальнейшего развития и результаты применения разработанных программных модулей для оценки уровня подготовки пилотов. Практика показала, что комплексы объективно и достоверно выявляют летчиков, которым необходимы дополнительные тренировочные или контрольные полеты, а также тренажерная подготовка. Предложенные решения могут быть реализованы в качестве отдельных программных модулей для наземных устройств обработки полетной информации и внедрены в эксплуатацию.
The aim of the study is to reduce workload and exclude subjectivity in assessing the level of flight crew’s proficiency. Assessment is based on the quality of flight technique while performing exercises specified by flight training programs and with consideration of pauses in flights for a given exercise. Automation of flight schedule and flight technique quality assessment processes allows to exclude errors in flight training planning and reliably assess the quality of flight task execution. Automation also enables the creation of predictive models to optimize flight training and, consequently to enhance flight safety and to prevent sending an untrained pilot on the next flight. This article presents an analysis of the subject area, the concept of its further development and the results of the developed software modules’ implementation for pilot proficiency assessment. Practice proved that the complexes objectively and reliably identify pilots who need additional training or check flights, as well as simulator training. The proposed solutions can be implemented as separate software modules for ground-based flight data processing devices and put into practice.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.