Представлено еволюцію моделей людського фактору в авіації з 1972 р. до теперішнього часу, підкреслено актуальність на сучасному етапі розвитку авіаційної соціотехнічної системи проблеми організації консолідованого прийняття рішень всіма операційними партнерами. Формалізовано позаштатну польотну ситуацію, яка виникає на борту повітряного судна при відмові одного двигуна та пожежі іншого з однієї сторони під час зльоту. Проведено мережевий аналіз розвитку особливого випадку в польоті, одержано детерміновані моделі прийняття рішень операторами аеронавігаційної системи, синхронізовано дії екіпажу повітряного судна та диспетчера під час парирування аварійної ситуації в польоті. Визначений оптимальний варіант розвитку подій при виникненні позаштатної польотної ситуації за критерієм мінімізації часу завершення польоту.

Процеси підготовки диспетчерів управління повітряним рухом вимагають розробки системи управління якістю їх підготовки, яка дозволить оцінювати дії диспетчерів, змінювати ситуації, вводити нові або додаткові умови, що можуть ускладнити управління об'єктом або штучно створювати потенційно-конфлікті ситуації, а також формувати вправи дозовано прогресуючої складності, коректувати програму індивідуального навчання, визначати ступінь готовності диспетчера до практичної роботи в реальних умовах. Структура даної системи грунтується на адаптивній тренажерній підготовці диспетчерів. Доведено, що програма адаптивного тренажеру повинна забезпечити штучне відтворення умов і факторів у процесі виконання операцій диспетчером при керуванні реальним об'єктом. Сучасні інформаційні технології дозволяють розробляти інформаційні моделі для тренажерів, які забезпечують повноту і якість імітації реальних процесів. Методичні принципи, покладені в розробку інформаційних моделей, забезпечують їх адаптивність до рівня підготовки та дій осіб, які навчаються. У ході проведення тренувань на інтелектуальних тренажних комплексах склад інформації, темп її відновлення та структура подання відповідають індивідуальному або груповому рівню адаптації до обраного типу стратегії навчання. Це стає можливим завдяки використанню інтелектуальної системи на основі апарата нечіткої логіки. Розроблена модель нечіткого виводу адаптивної повітряної обстановки до рівня підготовки диспетчера управління повітряним рухом.

Представлено моделі прийняття сумісних/спільних рішень екіпажем повітряного судна та авіадиспетчером в детермінованих умовах, а також умовах стохастичної та нестохастичної невизначеності. Методологічною основою для спільного прийняття рішень в умовах визначеності є мережеве планування, в умовах стохастичної невизначеності - дерево рішень, в умовах нестохастичної невизначеності - матриця рішень. Для інтелектуальної обробки даних та оцінки ризику сумісного прийняття рішень розроблений багатошаровий персептрон з додатковими входами - зсувами, що характеризують взаємодію операторів аеронавігаційної системи. Наведено приклади сумісного прийняття рішень в особливому випадку в польоті "Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту".

Представлено моделі прийняття сумісних/спільних рішень екіпажем повітряного судна та авіадиспетчером в детермінованих умовах, а також умовах стохастичної та нестохастичної невизначеності. Методологічною основою для спільного прийняття рішень в умовах визначеності є мережеве планування, в умовах стохастичної невизначеності - дерево рішень, в умовах нестохастичної невизначеності - матриця рішень. Для інтелектуальної обробки даних та оцінки ризику сумісного прийняття рішень розроблений багатошаровий персептрон з додатковими входами - зсувами, що характеризують взаємодію операторів аеронавігаційної системи. Наведено приклади сумісного прийняття рішень в особливому випадку в польоті "Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту".

Представлено проблему визначення оптимальних стратегій сумісного прийняття рішень пілотом та авіадиспетчером як задачу розв'язання "конфлікту" між ними методами теорії ігор. Наведено приклад моделі конфліктної ситуації "пілот" авіадиспетчерів особливому випадку в польоті "Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту". Показано, що в аварійній ситуації за відсутності зв'язку авіадиспетчера з екіпажем повітряного судна, наявності безпілотних повітряних суден та високій завантаженості зони управління повітряним рухом оптимальною стратегією пілота є посадка в автоматичному режимі на аеродромі з підготовленою злітно-посадковою смугою, обладнаному радіотехнічними засобами посадки.

Присвячено вирішенню актуальної наукової задачі, пов'язаної з необхідністю розробки методів та моделей оптимізації взаємодії операторів аеронавігаційної системи (АНС) – пілота та авіадиспетчера – під час сумісного прийняття рішень (СDМ) в особливих випадках в польоті (ОВП). Уперше: отримано детерміновані, стохастичні та нестохастичні моделі СDМ пілотом та авіадиспетчером в ОВП; запропоновано метод та модель оптимізації стратегій CDM пілотом та авіадиспетчером в ОВП в конфліктній ситуації; розроблено метод та модель інтелектуальної обробки даних при оцінюванні ризику CDM пілотом та авіадиспетчером в ОВП на основі штучної нейронної мережі; удосконалено: методи CDM операторами АНС в умовах визначеності, ризику та нестохастичної невизначеності з урахуванням взаємодії пілота та авіадиспетчера при виникненні ОВП; метод інтегральної оцінки ефективності інтелектуальної системи підтримки сумісного прийняття рішень (ІСПСПР) на основі своєчасності та безпомилковості прийняття рішень операторами АНС шляхом введення додаткового критерію узгодженості CDM; дістали подальшого розвитку: еволюція моделей людського фактору в напрямі вдосконалення процесу CDM операторами АНС та впровадження інтелектуальних систем, що призведе до запобігання та мінімізації людських помилок у результаті їх своєчасного виявлення і якісного аналізу; проблеми та особливості взаємодії пілота та авіадиспетчера під час CDM в ОВП.

Для оцінки ризику сумісного прийняття помилкових рішень пілотом та авіадиспетчером в особливих випадках в польоті (ОВП) була розроблена чотиришарова рекурентна нейронна мережа з додатковими входами - зсувами: перший шар (вхід) - збитки при виникненні ОВП в залежності від виду польотної ситуації; другий шар (прихований) - нормативний час на виконання технологічних процедур з парирування ОВП; третій шар (прихований) - нормативна послідовність виконання технологічних процедур з парирування ОВП; четвертий шар (вихід) - оцінка ризику при виникненні ОВП. Розроблена нейромережева модель за рахунок зсувів дає змогу врахувати взаємодію між пілотом та авіадиспетчером при виконанні технологічних процедур з парирування ОВП і за допомогою зворотного зв'язку коригувати прогнозовану оцінку ризику сумісного прийняття помилкових рішень на основі динамічних даних про дотримання операторами узгоджених нормативів часу та нормативної послідовності дій. За допомогою нейроемулятора NeuroSolutions на прикладі ОВП "Відмова та пожежа двигуна на повітряному судні при наборі висоти після зльоту" побудовано та навчено з вчителем процедурою оберненого поширення помилки багатошарового прямонаправленого персептрона зі зсувами.

У роботі представлено моделі сумісного прийняття рішень (СDM) екіпажем повітряного судна та керівником польотів в умовах стохастичної невизначеності у вигляді дерева рішень та мережі GERT. Наведено приклад СDM в особливому випадку "відмова лівого двигуна (відмова системи граничного обмеження температури) двомоторного літака". Для комплексного обліку факторів, які впливають на процес СDM в особливих випадках в польоті, побудовано інтелектуальну систему підтримки СDM, що надає змогу враховувати динамічну, статичну та експертну інформацію щодо стану об'єкта управління (повітряного судна), зовнішнього середовища (характеристики зони управління повітряним рухом та аеродромів) та операторів аеронавігаційної системи (характеристики пілота, авіадиспетчера).1