Метод и алгоритмы выявления утомления специалистов авиационного персонала для повышения надежности их деятельности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Булатова Анастасия Евгеньевна

• Булатова Анастасия Евгеньевна
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Булатова Анастасия Евгеньевна

Введение

1 Контроль утомления как способ управления рисками при обеспечении безопасности полетов

1.1 Утомление как фактор опасности в авиации

1.2 Сравнительный анализ предписывающего подхода и концепции СУРУ для контроля утомления

1.3 Обзор методов и средств, используемых для выявления утомления

специалистов авиационного персонала

Выводы по главе

2 Получение и подготовка данных для исследования утомления специалистов авиационного персонала

2.1 Определение взаимосвязи между работоспособностью и утомлением

2.2 Теоретическое обоснование выбора тестов для оценки состояния работоспособности

2.3 Предварительная обработка полученного набора данных

Выводы по главе

3 Разработка нейросетевой модели для выявления утомления специалистов авиационного персонала

3.1 Теоретические основы машинного обучения

3.2 Проектирование нейронной сети прямого распространения для выявления утомления специалистов авиационного персонала

3.3 Влияние архитектуры нейронной сети прямого распространения на точность

обнаружения утомления

Выводы по главе

4 Оценка эффективности спроектированной нейронной сети для выявления утомления специалистов авиационного персонала

4.1 Разработка алгоритма и программы выявления утомления специалистов авиационного персонала с помощью нейронной сети

4.2 Метод многоканальной электроэнцефалографии для исследования функционального состояния организма

4.2 Организация и проведение серии экспериментов с использованием объективного метода обнаружения утомления

4.3 Анализ результатов выявления утомления

Выводы по главе

Заключение

Список сокращений

Список литературы

Приложения

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

Приложение Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод и алгоритмы выявления утомления специалистов авиационного персонала для повышения надежности их деятельности»

Введение

Актуальность темы исследования. Международная организация гражданской авиации в Глобальном плане обеспечения безопасности полетов отмечает необходимость действий, направленных на непрекращающееся совершенствование процессов по обеспечению БП. Отмечается, что желаемой целью в сфере БП является сведение к нулю числа погибших в авиационных происшествиях к 2030 году и дальнейшее поддержание такого уровня. С этой целью важно обеспечить непрерывное снижение эксплуатационных рисков для безопасности полетов, формирующихся при выполнении какой-либо деятельности в авиационной отрасли.

Среди группы опасных факторов, влияющих на безопасность полетов, особое место занимает человеческий фактор. Он включает в себя нарушения, ошибочные действия или бездействия лиц, связанных с организацией, подготовкой, выполнением и обеспечением полетов. Большое влияние на возможность совершения ошибок специалистами авиационного персонала оказывает их состояние ввиду утомления.

С учетом исследования причин и обстоятельств авиационных происшествий, произошедших в сфере гражданской авиации РФ за период с 2010-2021 гг. было определено, что 49,7 % из них были связаны с явлением человеческого фактора, в том числе 8,4 % случаев произошли по причине ошибок пилотов ВС ввиду их утомления из-за нарушения режима труда и отдыха и других причин, способствующих увеличению риска возникновения АП в 3-5 раз [27, 29].

Согласно данным Национального совета по безопасности на транспорте в США, 23 % авиационных происшествий в период 2001-2012 гг. были вызваны утомлением специалистов авиационного персонала.

В период 2019-2020 гг. коллективом авторов [25, 26] в целях оценки летной нагрузки и выявления признаков утомления среди пилотов ВС был произведен

анализ результатов онлайн анкетирования, выполняемого анонимно. Он показал, что большая часть экипажей ВС выполняют полеты в состоянии сильного утомления. Более 75 % респондентов отметили вероятность возникновения микросна во время работы. По итогам анкетирования более 44 % пилотов сообщили, что редко успевают отдохнуть между рейсами, и лишь 14,1 % респондентов перед ночной сменой всегда организуют полноценный дневной сон. Самооценка и оценка деятельности вторых пилотов показала, что 90 % пилотов совершают за время полета хотя бы 1 ошибку, а у большинства опрошенных их количество варьируется от 1 до 5.

Распространенность утомления среди авиационного персонала во всем мире высока [119]. Согласно исследованию, проведенному членами ассоциации пилотов ECA [114], более 90 % опрошенных пилотов в Германии хотя бы 1 раз в течение последних трех лет ощущали себя утомленными и непригодными для выполнения служебных обязанностей, находясь в кабине воздушного судна, однако 70-80 % от их числа не сообщали об этом. Более того, большая часть пилотов ВС указала на допущение ошибок в работе из-за собственного утомления (80 % в Германии, 71 % в Швеции, 79 % в Норвегии, 80-90 % в Дании).

С учетом информации, полученной из системы добровольных сообщений FAA, NASA и CAA, определено, что 90 % пилотов считают утомление ключевой проблемой при выполнении служебных обязанностей, 30 % ошибок совершается из-за формирования данного состояния, в то же время, более 5 % пилотов уверены, что утомление есть опасный фактор, управлять которым при помощи волевых усилий практически невозможно [27].

В 2022-2023 гг. в некоторых структурных подразделениях стратегического системообразующего предприятия ФГУП «Госкорпорация по ОрВД» отмечалась нехватка квалифицированных специалистов [48]. Так, выросшая рабочая нагрузка на оставшийся персонал, нарушения режима труда и отдыха послужили предпосылкой для развития утомления авиационного персонала.

С 1 сентября 2022 года на территории России вступил в силу приказ [56] Министерства транспорта № 10 «Об утверждении ФАП «Требования к

юридическим лицам, индивидуальным предпринимателям, осуществляющим коммерческие воздушные перевозки...», где в пункте 7 отмечено, что эксплуатанты должны разработать и внедрить СУБП, включающую СУРУ - систему управления рисками, связанными с утомлением. Это значит, что теме контроля утомления авиационного персонала уделяется все больше внимания, в том числе и на законодательном уровне.

Поставленная в диссертационной работе научная задача по разработке метода и алгоритмов выявления утомления специалистов авиационного персонала для повышения надежности их деятельности соответствует пункту 12 «Управление безопасностью полетов. Исследование влияния опасных факторов на безопасность полетов. Структурный анализ и синтез иерархических и полиэргатических систем и анализ процессов в этих системах. Обеспечение безопасности полетов при эксплуатации авиационной техники. Расследование авиационных происшествий и инцидентов» паспорта научной специальности 2.9.6 Аэронавигация и эксплуатация авиационной техники, с учетом рассмотрения утомления специалистов авиационного персонала в качестве фактора опасности и изучения его влияния на безопасность полетов.

Степень разработанности темы исследования. Необходимость контроля и оценки утомления отражена в работах, выполненных сотрудниками многих федеральных государственных учреждений, среди которых: ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны РФ, ФГБУН ГНЦ РФ Институт медико-биологических проблем Российской академии наук (журнал «Авиакосмическая и экологическая медицина»), ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», ФГБНУ «НИИ медицины труда имени академика Н.Ф. Измерова» (журнал «Медицина труда и промышленная экология»), ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова», ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова», ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения», ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский

политехнический университет Петра Великого», ФГБУН «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук», ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения РФ и другие.

В контексте изучения влияния утомления авиационного персонала на обеспечение БП исследования проводятся во ФГУП ГосНИИ ГА, а также в образовательных учреждениях, таких как: Московский государственный технический университет гражданской авиации (МГТУ ГА), Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации имени Главного маршала авиации А.А. Новикова (СПбГУ ГА), Ульяновский институт гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б.П. Бугаева (УИ ГА) и их филиалы, Казанский национальный исследовательский технический университет имени А.Н. Туполева - Казанский авиационный институт (КНИТУ-КАИ).

Важность управления рисками, связанными с утомлением специалистов авиационного персонала, не раз отмечала в своих выступлениях Сурина Э.И., являясь членом рабочей группы IATA по вопросам СУРУ и экспертом в области человеческого фактора и БП [65, 66]. Более того, специалист отмечает необходимость защиты человека - самого ценного ресурса в авиации - от неконтролируемых ошибок, происходящих по причине развития утомления [79].

Вопросам контроля утомления, в том числе и с учетом оптимизации режимов труда и отдыха специалистов авиационного персонала, с целью повышения безопасности полетов в гражданской авиации посвящены работы многих ученых, включая Бухтиярова И.В. [9, 10, 11, 26, 27, 28, 29], Зибарева Е.В. [9, 11, 24, 25, 26, 27, 28, 29], Ивашова С.Н. [25], Климова А.А. [25], Кравченко О.К. [25, 27, 29], Гузий А.Г. [16, 17, 40] и прочих специалистов.

Разработкой и обучением искусственных нейронных сетей для контроля утомления, в том числе и авиационного персонала, занимались представители из разных стран. Информацию по данной тематике можно найти в работах отечественных ученых [1, 22, 34, 35, 76, 77], а также у зарубежных специалистов [95, 108, 112, 113, 118].

Вопросы контроля утомления специалистов авиационного персонала с учетом режимов труда и отдыха [25, 27, 60] и их нормирование на законодательном уровне в Российской Федерации закреплены и изложены в отечественной документации [53, 55].

Тем не менее, проблема, связанная с организацией непрерывного контроля утомления авиационного персонала, не имеет законченного решения. Это приводит к необходимости проведения различных научных теоретических и экспериментальных исследований, а также осуществления разработки методов и практических решений для обнаружения, оценки и прогнозирования утомления специалистов авиационного персонала.

Объект исследования - опасные факторы, влияющие на надежность деятельности специалистов авиационного персонала.

Предмет исследования - методы и средства, позволяющие выявить утомление специалистов авиационного персонала.

Цель исследования: разработка нового научно-обоснованного метода и алгоритмов выявления утомления специалистов авиационного персонала для повышения надежности их деятельности.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи исследования:

- обзор научной литературы и статистических данных для выделения основных опасных факторов, оказывающих влияние на надежность деятельности авиационного персонала;

- обзор научной отечественной и зарубежной литературы для определения существующих методов и средств выявления утомления специалистов авиационного персонала с их преимуществами и недостатками;

- сравнительный анализ подходов контроля утомления специалистов авиационного персонала;

- формирование теоретической основы, позволяющей оценить работоспособность специалистов авиационного персонала;

- разработка нейронной сети с последующим ее обучением для выявления утомления специалистов авиационного персонала;

- проведение серии экспериментов с использованием метода многоканальной электроэнцефалографии для проверки эффективности созданной нейросетевой модели выявления утомления специалистов авиационного персонала;

- оценка надежности деятельности специалистов авиационного персонала при развитии утомления до и после интеграции нейросетевой модели в структуру управления безопасностью полетов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы математического анализа, математического программирования, теории оптимизации, машинного обучения, глубокого обучения, объектно-ориентированного подхода к разработке программных средств.

Научная новизна работы.

Проведенные исследования позволили выделить следующие научные результаты:

1. Метод выявления утомления специалистов авиационного персонала, основанный на оценке их работоспособности по результатам прохождения тестирования.

2. Совокупность алгоритмов выявления утомления специалистов авиационного персонала с учетом прохождения тестирования и оценки результатов в модели нейронной сети, обученной на наборе данных после их предварительной обработки.

3. Схема интеграции нейросетевой модели выявления утомления в структуру управления безопасностью полетов в качестве средства упреждения для повышения надежности деятельности специалистов авиационного персонала.

Практическая значимость исследования. Практическим результатом проведенной исследовательской работы является программная реализация метода выявления утомления специалистов авиационного персонала и алгоритмов выявления утомления на основе прохождения тестирования и оценки результатов в

обученной модели нейронной сети прямого распространения после ступенчатой предобработки данных. Разработанный программный продукт является удобным инструментом, имеющим высокую эффективность работы с точки зрения затрат времени и ресурсов, по сравнению с существующими методами и средствами (Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2024660985 от 15.05.2024 года) (Приложение А).

Основные результаты диссертационной работы были внедрены в Ульяновском институте гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б.П. Бугаева, Ульяновском АДЦ - филиале «Аэронавигация Центральной Волги» ФГУП «Госкорпорация по ОрВД», авиакомпании «Волга-Днепр», что подтверждается соответствующими актами (Приложение Б, В, Г).

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод выявления утомления специалистов авиационного персонала, позволяющий обнаружить снижение работоспособности в результате прохождения тестирования с учетом базового набора симптоматических атрибутов (внимание, волевые процессы, восприятие, моторика, мышление, память).

2. Алгоритм ступенчатой предобработки данных, включающий регуляризацию, снижение мультиколлинеарности, стандартизацию, и позволяющий сформировать итоговый датасет (набор данных) для обучения модели нейронной сети.

3. Нейросетевая модель с оптимальной архитектурой, содержащей один входной слой, три скрытых слоя, один выпадающий слой и один выходной слой, обеспечивающая наибольшую точность выявления утомления по результатам прохождения тестирования.

4. Алгоритм выявления утомления специалистов авиационного персонала с учетом прохождения тестирования и оценки результатов в обученной модели нейросети.

5. Схема интеграции нейросетевой модели выявления утомления, как упреждающего средства, в структуру управления безопасностью полетов на основе

концепции СУРУ, эффективность которой подтверждена в ходе электроэнцефалографических исследований испытуемых.

Достоверность и обоснованность. Результаты диссертационного исследования получены при использовании современных методов и при выполнении серии экспериментов на сертифицированном оборудовании. Достоверность полученных результатов и выводов обеспечивается близостью расчетных данных с результатами экспериментальных исследований, корректным использованием апробированных научных методов и средств.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 9 научных конференциях: Международная научно-практическая конференция старшеклассников, студентов и аспирантов «Молодежь и наука» (Нижний Тагил, 2022 г.); XIV Всероссийская научно-техническая конференция аспирантов, студентов и молодых ученых «Информатика и вычислительная техника» (Ульяновск, 2022 г.); XIV Международная научно-практическая конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Информатика, моделирование, автоматизация проектирования» (Ульяновск,

2022 г.); XV Международная молодежная научная конференция «Гражданская авиация: XXI век» (Ульяновск, 2023 г.); Международная научно-техническая конференция, посвященная 100-летию отечественной гражданской авиации «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества» (Москва, 2023 г.); 26-я Всероссийская молодежная научная конференция «Актуальные проблемы физической и функциональной электроники» (Ульяновск,

2023 г.); V научно-практическая конференция «Современные тенденции использования воздушного пространства и перспективные системы обеспечения полетов» (Москва, 2023 г.); I и II Международная молодежная научно-практическая конференция «Состояние и основные тенденции развития гражданской авиации» (Санкт-Петербург, 2023 и 2024 г.).

Публикации. По материалам диссертационного исследования подготовлено 14 (88 с.) печатных работ, из которых: 4 (46 с.) в рецензируемых научных журналах из перечня ВАК при Минобрнауки РФ; 10 (42 с.) научных статей и тезисов,

опубликованных в других изданиях; получено 11 свидетельств для ЭВМ (№ 2023614982 от 09.03.2023 г., № 2023615365 от 14.03.2023 г., № 2023617671 от 12.04.2023 г., № 2023663161 от 20.06.2023 г., № 2023664124 от 30.06.2023 г., № 2023665736 от 19.07.2023 г., № 2023667914 от 21.08.2023 г., № 2023680168 от 27.09.2023 г., № 2023680325 от 28.09.2023 г., № 2024660985 от 15.05.2024 г., № 2024662136 от 23.05.2024 г.)

Некоторые результаты данной диссертационной работы были получены в рамках выполнения гранта ФГБУ «Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере» (Фонд содействия инновациям), выполненного автором лично и предоставленного в рамках программы «Студенческий стартап» федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства» (Договор № 1097ГССС15-Ь/88719 от 09.08.2023 г.).

Личный вклад автора. В диссертации изложены результаты работ, которые были выполнены соискателем лично под научным руководством доцента Евсевичева Д.А. Автор выполнил основной объем теоретических исследований, непосредственно участвовал в процессе всего цикла экспериментальных исследований, научно обосновал и разработал математическую модель, программный продукт для выявления утомления, основанный на использовании нейронной сети прямого распространения.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений, списка литературы, приложения. Общий объем работы составляет 138 страниц, включая 47 рисунков, 12 таблиц. Список литературы включает в себя 120 научных работ отечественных и зарубежных авторов.

1 Контроль утомления как способ управления рисками при обеспечении

безопасности полетов

1.1 Утомление как фактор опасности в авиации

Утомление является состоянием, которое влияет на каждого человека. Известно, что никакая профессия, деятельность или определенный пол специалиста не могут быть защищены от его воздействия. Любые сотрудники, включая специалистов авиационного персонала [57], будут испытывать одни и те же физические и умственные ограничения при наличии данного состояния [83].

В контексте авиации ГСАО устанавливает, что «утомление - физиологическое состояние пониженной умственной или физической работоспособности в результате бессонницы, длительного бодрствования, фазы суточного ритма и/или рабочей нагрузки (умственной и/или физической деятельности), которое может ухудшить активность и способность человека надлежащим образом исполнять служебные обязанности, связанные с безопасностью полетов» [61, 62]. Если специалист участвует в авиационной деятельности, связанной с обеспечением приемлемого уровня БП, включая техническое обслуживание и пилотирование ВС, УВД, последствия утомления могут быть катастрофическими [103].

Условия трудовой деятельности пилотов воздушных судов характеризуются воздействием на них практически всех известных производственных факторов (виброакустические, химические, микроклиматические, психофизиологические вредные факторы) [2]. Характер их деятельности особенный - работа имеет сменный характер и выполняется в режиме гибкого рабочего времени, которое в общем виде суммируется за разные периоды - недели, месяцы, годы, что

значительно влияет на развитие утомления, а также способствует возникновению неконтролируемого сна в полете [11, 26].

Диспетчерский состав подвержен преобладанию значительных эмоциональных нагрузок, которые обусловлены высокой значимостью совершенной ошибки и степенью ответственности специалиста за жизни других лиц, вероятностью возникновения конфликтных ситуаций, а также рисками для собственной жизни. Нервно-эмоциональная нагрузка диспетчера, осуществляющего непосредственное УВД, возникает из-за его деятельности в условиях дефицита времени, необходимости долго обеспечивать сосредоточенное внимание, сложности задач и ответственности, а также большой плотности зрительных сигналов (информация, полученная посредством визуального обзора и считывания с экранов) и звуковых сигналов (сигнализации, окружающий шум, радиоэфир) в единицу времени [10].

Выделяют физические, ментальные и эмоциональные признаки (симптомы) утомления [88]. К физическим признакам утомления относятся [98]:

- зевота;

- тяжелые веки;

- растирание глаз;

- слабая координация;

- изменение дыхательного ритма;

- засыпание;

- усиленная работа потовых желез;

- опущение головы;

- смена оттенка кожного покрова.

Ментальные признаки утомления включают в себя [91]:

- слабую концентрацию;

- невнимательность;

- провалы в памяти;

- плохую коммуникацию;

- ошибки;

- снижение ситуационной осведомленности.

К эмоциональным признакам утомления относятся:

- замкнутость;

- вялость;

- апатия;

- слабая мотивация;

- раздражительность;

- плохое настроение.

Интеллектуальная нагрузка многих специалистов авиационного персонала связана с единоличным руководством в сложных ситуациях и восприятием сигналов с их непрерывной комплексной оценкой, что способствует формированию утомления.

В процессе трудовой деятельности [39] утомление авиационного персонала может выражаться в следующем:

- неточное, неаккуратное пилотирование ВС;

- ошибки в радиообмене;

- отсутствие реакции на сигнализации (о неполадках в работе оборудования, ПКС и КС, TCAS и др.);

- неудовлетворительное опознавание ВС, присвоение формуляра сопровождения;

- пропуск радиовызова;

- забывчивость в ходе стандартных операций (установление назначенного эшелона полета, выполнение чек-листа и др.);

- неспособность воспринимать данные зрительным путем (при проверке багажа сотрудниками САБ, контроле параметров ВС на посадочной прямой и др.);

- невнимательность (при заполнении документации, осмотре ВС в ходе предполетной подготовки и др.);

- неконтролируемый сон (микросон).

На базе Ульяновского АДЦ ЕС ОрВД филиала «Аэронавигация Центральной Волги» ФГУП «Госкорпорация по ОрВД» была выполнена оценка деятельности специалистов авиационного персонала при развитии утомления. Старшими диспетчерами дежурных смен фиксировалось количество ошибок диспетчерского состава в первый и последний час работы. Результаты приведены в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Количество ошибок диспетчеров УВД при исполнении служебных обязанностей

Диспетчер и тип пункта Первый час смены Последний час смены

Смена № 1

Диспетчер СДП 0 2

Диспетчер ПДСР 0 2

Диспетчер ДПК 2 3

Диспетчер ДПП 1 0

Диспетчер ЦПИ 1 1

Смена № 2

Диспетчер и тип пункта Первый час смены Последний час смены

Диспетчер СДП 1 2

Диспетчер ПДСР 0 1

Диспетчер ДПК 1 1

Диспетчер ДПП 0 1

Диспетчер ЦПИ 0 0

Как правило, при развитии утомления происходило увеличение количества ошибок у диспетчерского состава в ходе его деятельности. Среди ошибок чаще всего отмечались:

- отсутствие процедуры опознавания ВС при первом сеансе радиосвязи с экипажем ВС;

- отсутствие обозначения позывного своего диспетчерского пункта при первоначальном выходе экипажа ВС на связь;

- невыполнение требования в части подтверждения выданных экипажу ВС разрешений и указаний в случае, если экипаж ВС не подтвердил или подтвердил неправильно переданное ему сообщение;

- непредоставление информации в части взаимного местоположения экипажам конфликтующих ВС;

- неполное использование функциональных возможностей комплекса средств автоматизации УВД на рабочем месте специалиста.

Несмотря на явное регламентирование особенностей режимов рабочего времени и времени отдыха экипажей ВС [53, 54], диспетчеров УВД [55], а также требования нормативных документов в части отсутствия допуска к выполнению или продолжению полета при ухудшении физиологических особенностей из-за утомления, авиационные происшествия и инциденты по причине наличия данного состояния или нарушения режима труда и отдыха все еще происходят. В информации по безопасности полетов № 11 от 19.10.2020 г. [31] был отмечен ряд авиационных событий, связанных со следующей группой факторов:

1. Несоблюдение режима труда и отдыха членами экипажей в гражданской авиации и авиации общего назначения.

2. Пренебрежение и неготовность пилотов ВС объективно оценивать собственные физиологические способности для продолжения полета, несмотря на сформированное чувство утомления после выполнения полетов без перерыва на отдых или вследствие некачественного отдыха накануне.

Рассмотрим пять авиационных происшествий с ВС, задействованными в выполнении авиационных работ или для других целей авиации общего назначения, где способствующими факторами являлись нарушения режима труда и отдыха или утомление экипажей ВС.

15 марта 2015 года в Ставропольском крае РФ произошла катастрофа с ВС типа Ан-2 (регистрационный номер КА-31403) авиакомпании «Аннушка» при выполнении авиационно-химических работ. Необходимый отдых между полетами не производился, из одного человека - КВС состоял экипаж самолета, в девятом полете столкнувшегося с проводами ЛЭП. После расследования комиссия установила, что снижение работоспособности КВС (утомление) могло способствовать позднему переводу ВС в набор высоты, так как на тот момент осуществлялся последний гон, после которого пилот должен был отдыхать в течение 1,5 часов.

13 сентября 2015 года в Рязанской области РФ произошла катастрофа с ЕЭВС типа С-2 «Синтал» (регистрационный номер RA-0660G) ОАО «Тяжпрессмаш» при выполнении авиационно-химических работ с применением высоко опасных веществ [44]. Общее полетное время пилота при максимально допустимом значении не более 4 часов составляло 6 часов, а при выходе из гона с дальнейшим разворотом и набором высоты произошла потеря скорости ВС с его выходом на большие углы атаки и режим сваливания, соответственно. После расследования комиссия установила, что выраженная мотивация пилота ВС на выполнение большого объема авиационно-химических работ за короткий промежуток времени могла способствовать повышению физических нагрузок, снижению нервно-эмоциональной устойчивости и концентрации внимания, формированию утомления.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Булатова Анастасия Евгеньевна, 2024 год

Список литературы

1. Байрамов, А. И. Оценка усталости человека методом анализа фотографий лица с помощью сверточных нейронных сетей / А. И. Байрамов, Т. Р. Фасхутдинов, Д. М. Тимергалин [и др.] // Электронные библиотеки, 2021. - №2 4(24).

- С. 582-603.

2. Благинин, А. А. Психологический анализ ошибочных действий летного персонала / А. А. Благинин // Образование и наука. Известия УрО РАО, 2009. - № 6 (63) т.2. - С. 74-81.

3. Бодров, В. А. Психология профессиональной пригодности : учебное пособие для вузов / В. А. Бодров. - 2-е издание. - Москва : ПЕР СЭ, 2017. - 511 с.

4. Бринк, Х. Машинное обучение / Х. Бринк, Д. Ричардс, М. Феверолф // СПб.: Питер, 2017. - 336 с.

5. Бубнова, А. Е. Комплексная оценка субъективных и объективных физиологических характеристик критического уровня утомления у операторов МЧС / А. Е. Бубнова // Вестник Волгоградского государственного медицинского университета, 2019. - № 3(71). - С. 91-95.

6. Булатова, А. Е. Влияние различных типов информационных дисплеев на работоспособность авиационных специалистов в эргатических системах / А. Е. Булатова, Е. А. Бузаева, Д. А. Евсевичев // Научный Вестник МГТУ ГА, 2022.

- № 2 (25). - С.30-40.

7. Булатова, А. Е. Оценка состояния утомления авиационного специалиста с применением метода дерева решений / А. Е. Булатова, Е. А. Бузаева, Д. А. Евсевичев // Научный вестник ГосНИИ ГА, 2023. - № 42. - С. 49-58.

8. Булыгин, А. О. Анализ современных исследований в области детектирования утомления водителя в кабине транспортного средства / А. О. Булыгин, А. М. Кашевник // Системы анализа и обработки данных, 2021. -№ 3(83). - С. 19-36.

9. Бухтияров, И. В. Анализ риска утомления работников при нервно-эмоциональных и физических нагрузках / И. В. Бухтияров, Е. В. Зибарев // Инструктивный материал. - Москва: ФГБНУ «Научно-исследовательский институт медицины труда имени академика Н.Ф. Измерова». - 38 с.

10. Бухтияров, И. В. Оценка риска утомления у работников нервно-эмоционального труда / И. В. Бухтияров, О. И. Юшкова, М. А. Фесенко, А. Г. Меркулова // Анализ риска здоровью. - Пермь: ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», 2018. - № 1. - С. 66-77.

11. Бухтияров, И. В. Санитарно-гигиеническая оценка условий труда пилотов гражданской авиации / И. В. Бухтияров, Е. В. Зибарев, Н. Н. Курьеров, О. В. Иммель // Гигиена и санитария, 2021. - 100 (10). - С. 1084-1094.

12. Вандер Плас, Дж. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение / Дж. Вандер Плас // СПб.: Питер, 2018. - 576 с.

13. Вейдман, С. Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python / С. Вейдман // СПб.: Питер, 2021. - 272 с.

14. Грессер, Л. Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python / Л. Грессер, В. Кенг // СПб.: Питер, 2022. - 416 с.

15. Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение / Я. Гудфеллоу, И. Бенджио, А. Курвилль // Пер. с англ. А. А. Слинкина. - Москва: ДМК Пресс, 2018. - 652 с.

16. Гузий, А. Г. Методологический подход к разработке и внедрению системы управления риском, связанным с утомлением членов экипажа / А. Г. Гузий, Г. И. Некрасова, А. А. Шпаковская // Актуальные проблемы и перспективы развития гражданской авиации : сборник трудов XI Международной научно-практической конференции, посвященной празднованию 100-летия конструкторского бюро «Туполев», 55-летия Иркутского филиала МГТУ ГА, 75-летия Иркутского авиационного технического колледжа, Иркутск, 13-14 октября 2022 года. Том 2. -Иркутск: Иркутский филиал ФГБОУ ВО «МГТУ ГА», 2022. - С. 179-187.

17. Гузий, А. Г. Утомление как неблагоприятное функциональное состояние летчика / А. Г. Гузий, А. М. Лушкин, А. В. Мишин // Безопасность

жизнедеятельности: наука, образование, практика : материалы VI Межрегиональной научно-практической конференции с международным участием, Южно-Сахалинск, 28 ноября 2015 года. - Южно-Сахалинск: Сахалинский государственный университет, 2016. - С. 210-214.

18. Джоши, П. Искусственный интеллект с примерами на Python / П. Джоши // Пер. с англ. - СПб.: ООО «Диалектика», 2019. - 448 с.

19. Домингос, П. Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир / П. Домингос // Пер. с англ. В. Горохова. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. - 336 с.

20. Евстигнеев, Д. А. Авиационная психология : учебно-методическое пособие в 2 томах/ Д. А. Евстигнеев. - Ульяновск : УВАУ ГА, 2012. - Т.1. - 280 с.

21. Евстигнеев, Д. А. Авиационная психология для авиадиспетчеров : учебное пособие / Д. А. Евстигнеев, В. А. Карнаухов. - Ульяновск : УВАУ ГА, 2005. - 137 с.

22. Жебрун, А. Д. Нейросетевая система оценки усталости человека по изображению лица / А. Д. Жебрун, М. Ю. Уздяев, Д. А. Безденежных // Наука настоящего и будущего, 2018. - Т. 1. - С. 39-40.

23. Захарченко, Д. В. Изменение параметров окуломоторных и двигательных реакций оператора под действием алкоголя. [Текст] : диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук : 03.03.01 : защищена 21.01.2015 / Захарченко Дмитрий Валерьевич. - Москва, 2015. - 105 с.

24. Зибарев, Е. В. Напряженность труда и утомление пилотов гражданской авиации на современных типах воздушных судов / Е. В. Зибарев, О. В. Иммель, С. М. Никонова // Медицина труда и промышленная экология, 2019. - № 9(59). -С. 630-631.

25. Зибарев, Е. В. Оптимизация режимов труда и отдыха членов летных экипажей с целью повышения безопасности полетов в гражданской авиации / Е. В. Зибарев, О. К. Кравченко, А. А. Климов, С. Н. Ивашов // Медицина труда и промышленная экология, 2022. - № 62(3). - С. 193-200.

26. Зибарев, Е. В. Оценка показателей напряженности труда и факторов, влияющих на утомление у пилотов гражданской авиации по результатам анкетирования / Е. В. Зибарев, И. В. Бухтияров, Е. А. Вальцева, А. В. Токарев // Медицина труда и промышленная экология, 2021. - № 6(61). - С. 356-364.

27. Зибарев, Е. В. Разработка новой концепции оценки напряженности труда пилотов гражданской авиации / Е. В. Зибарев, И. В. Бухтияров, О. К. Кравченко, П. А. Астанин // Анализ риска здоровью, 2022. - № 2. - С. 73-87.

28. Зибарев, Е.В. Оценка сенсорных нагрузок у пилотов воздушных судов гражданской авиации. / Е. В. Зибарев., И. В. Бухтияров, В. В. Сериков, С. А. Калинина, А. Г. Меркулова // Медицина труда и промышленная экология, 2020. - № 7(60). - С. 435-442.

29. Зибарев, Е.В. Роль утомления членов экипажей воздушных судов гражданской авиации в генезе авиационных происшествий / Е. В. Зибарев, И. В. Бухтияров, О. К. Кравченко [и др.] // Авиакосмическая и экологическая медицина, 2023. - № 1(57). - С. 49-62.

30. Зонов, П. С. Утомление летного экипажа воздушного судна как одна из причин авиационных происшествий / П. С. Зонов, Е. Е. Иванов // Гражданская авиация: XXI век : сборник материалов V Международной молодежной научной конференции (Ульяновск, 11-12 апреля 2013 г.). - Ульяновск : УВАУ ГА (И), 2013. - С. 19-22.

31. Информация по безопасности полетов № 11 Федерального агентства воздушного транспорта от 19.10.2020 № Исх-42379/02.

32. Калинкин, А. Л. Распространенность избыточной дневной сонливости в Российской Федерации / А. Л. Калинкин // Нервно-мышечные болезни, 2018. -№ 4(8). - С. 43-48.

33. Каролинская шкала сонливости [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.med.upenn.edu/cbti/assets/user-content/documents/ КагоН^ка% 20Sleepmess%20Scale%20(KSS)%20Chapter.pdf.

34. Катасев, А. С. Сверточная нейросетевая модель определения усталости человека по выражению лица / А. С. Катасев, Б. Курбанов // Вестник Технологического университета, 2023. - № 3(26). - С. 67-71.

35. Катасев, А. С. Сверточная нейросетевая система оценки усталости человека по выражению лица / А. С. Катасев, Б. Курбанов // Научно-технический вестник Поволжья, 2023. - № 7. - С. 70-73.

36. Коробков, А. В. Атлас по нормальной физиологии : пособие для студентов мед. и биол. спец. вузов / А. В. Коробков, С. А. Чеснокова. - М.: Высшая школа, 1986. - 351 с.

37. Лекун, Я. Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Я. Лекун // Москва: Альпина ПРО, 2021. - 400 с.

38. Ленюшкин, Р. Г. Влияние утомляемости экипажа на развитие опасных ситуаций и методы решения этой проблемы / Р. Г. Ленюшкин, А. В. Литвинова, В. А. Степаненко // Цифровая наука, 2022. - № 5. - С. 45-52.

39. Лушкин, А. М. Утомление как фактор опасности для безопасности полетов / А. М. Лушкин, И. Н. Кормилицына // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации, 2017. -№ 3(20). - С. 131-138.

40. Майорова, Ю. А. Утомляемость пилотов как психофизиологический фактор риска безопасности авиационных полетов / Ю. А. Майорова, А. Г. Гузий // Психология и психотехника, 2015. - № 7(82). - С. 707-716.

41. Микелуччи, У. Прикладное глубокое обучение. Подход к понимаю глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов / У. Микелуччи // Пер. с англ. -СПб.: БХВ-Петербург, 2020. - 368 с.

42. Мюллер, А. Введение в машинное обучение с помощью Python : руководство для специалистов по работе с данными / А. Мюллер, С. Гвидо // Москва: ИЦ «Гевиста», 2017. - 393 с.

43. Николенко, С. Глубокое обучение / С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская // СПб.: Питер, 2018. - 480 с.

44. Окончательный отчет по результатам расследования авиационного происшествия (катастрофы) от 13.09.2015 г., утвержденный комиссией по расследованию авиационных происшествий Межгосударственного авиационного комитета.

45. Окончательный отчет по результатам расследования авиационного происшествия (катастрофы) от 11.06.2016 г., утвержденный комиссией по расследованию авиационных происшествий Межгосударственного авиационного комитета.

46. Окончательный отчет по результатам расследования авиационного происшествия (катастрофы) от 21.08.2017 г., утвержденный комиссией по расследованию авиационных происшествий Межгосударственного авиационного комитета.

47. Окончательный отчет по результатам расследования авиационного происшествия (катастрофы) от 28.02.2020 г., утвержденный комиссией по расследованию авиационных происшествий Межгосударственного авиационного комитета.

48. Письмо президенту России от Федерального профсоюза авиационных диспетчеров России от 28.03.2023 № Исх-056.

49. Полевщиков, М. М. Оценка реакции на движущийся объект / М. М. Полевщиков, Ю. А. Дорогова, В. В. Роженцов // Электронный научно-образовательный вестник «Здоровье и образование в XXI веке», 2017. -№ 7(19) - С. 34-36.

50. Поликанова, И. С. Влияние длительной когнитивной нагрузки на параметры ЭЭГ / И. С. Поликанова, А. В. Сергеев // Национальный психологический журнал, 2014. - № 1. - С. 86-94.

51. Поликанова, И. С. Психофизиологические детерминанты утомления при когнитивной нагрузке : диссертация на соискание ученой степени кандидата психологических наук : 19.00.02 / Поликанова Ирина Сергеевна. - Москва, 2013. - 240 с.

52. Поликанова, И. С. Психофизиологические и молекулярно-генетические корреляты утомления / И. С. Поликанова, С. В. Леонов // Современная зарубежная психология, 2016. - Т. 5 (№ 4). - С. 24-35.

53. Положение, утвержденное Приказом Министерства транспорта РФ от 21 ноября 2005 г. № 139 «Об особенностях режима рабочего времени и времени отдыха членов экипажей воздушных судов гражданской авиации Российской Федерации», 2005. - 18 с.

54. Правила планирования и выполнения графика труда и отдыха членов ЭВС ОАО Авиакомпания «Уральские Авиалинии», редакция № 2, утвержденные 30.11.2022 г.

55. Приказ Министерства транспорта РФ от 30 января 2004 г. № 10 «Об утверждении Положения об особенностях режима рабочего времени и времени отдыха работников, осуществляющих управление воздушным движением гражданской авиации Российской Федерации», 2004. - 3 с.

56. Приказ Министерства транспорта РФ от 12 января 2022 г. № 10 «Об утверждении Федеральных авиационных правил «Требования к юридическим лицам, индивидуальным предпринимателям, осуществляющим коммерческие воздушные перевозки. Форма и порядок выдачи документа, подтверждающего соответствие юридического лица, индивидуального предпринимателя требованиям федеральных авиационных правил. Порядок приостановления действия, введения ограничений в действие и аннулирования документа, подтверждающего соответствие юридического лица, индивидуального предпринимателя требованиям федеральных авиационных правил» (с изменениями и дополнениями от 19 октября 2022 года), 2022. - 51 с.

57. Приказ Министерства транспорта РФ от 19 октября 2022 г. № 419 «Об утверждении Перечня специалистов авиационного персонала гражданской авиации Российской Федерации», 2022. - 2 с.

58. Рашид, Т. Создаем нейронную сеть / Т. Рашид // Пер. с англ. - СПб.: ООО «Диалектика», 2019. - 272 с.

59. Рашка, С. Python и машинное обучение / С. Рашка // Пер. с англ. А.В. Логунова. - М.: ДМК Пресс, 2017. - 418 с.

60. Родионов, О. Н. Состояние здоровья лиц летного состава гражданской авиации при работе в условиях повышенных летных нагрузок / О. Н. Родионов // Медицина труда и промышленная экология, 2009. - № 5. - С. 1-4.

61. Руководство по авиационной медицине (Doc 8984). - 3-е издание. -Международная организация гражданской авиации, 2012. - 650 с.

62. Руководство по надзору за использованием механизмов контроля утомления (Doc 9966). - 2-е издание. - Международная организация гражданской авиации, 2016. - 229 с.

63. Сметанина, К. Е. Научные принципы контроля утомления летного состава / К. Е. Сметанина // International scientific review of the problems and prospects of modern science and education : Collection of scientific articles LXXXV International correspondence scientific and practical conference (Boston, USA, 30-31 мая 2022 года). - Boston: PROBLEMS OF SCIENCE, 2022. - С. 26-28.

64. Солдатов, С. К. Профессионально важные качества операторов управления воздушным движением / С. К. Солдатов, К. И. Засядько, А. В. Богомолов [и др.] // Авиакосмическая и экологическая медицина, 2017. -№. 1(51). - С. 30-34.

65. Сурина, Э. И. Инструктивный материал авиакомпании «Волга-Днепр» о труде и утомляемости, системе управления рисками, связанными с утомляемостью СУРУ (FRMS).

66. Сурина, Э. И. Инструктивный материал авиакомпании «Волга-Днепр» по разработке и внедрению системы управления рисками, связанными с утомлением. - 7 с.

67. Тарасов, Д. А. Изменение активности коры головного мозга при утомлении с использованием визуальной и аудиальной формы предъявления информации / Д. А. Тарасов, Ю. В. Маренина, А. В. Мальцев // Многомерность общества: цифровой поворот в гуманитарном знании : 3-й молодежный конвент:

материалы международной студенческой конференции (Екатеринбург, 14-16 марта), 2019. - С. 668-670.

68. Траск, Э. Грокаем глубокое обучение / Э. Траск // СПб.: Питер, 2019. - 352 с.

69. Халфина, Р. Р. Психофизиологические особенности сенсомоторных качеств сотрудников, обеспечивающих государственную защиту / Р. Р. Халфина, М. Р. Галин, А. З. Минуллин // Успехи современного естествознания, 2014. -№ 3(11). - С. 99-102.

70. Черняк, Е. Введение в глубокое обучение / Е. Черняк // Пер. с англ. -СПб.: ООО «Диалектика», 2020. - 192 с.

71. Шкала оценки усталости: Fatigue Assessment Scale (FAS) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://wasog.org/dynamic/media/78/ documents/Questionairres/FAS_Russia_PDF.pdf.

72. Шкала сонливости Эпворта (Epworth) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.sleepontario.com/docs/scales/ESS/ESS_Russian.pdf.

73. Шолле, Ф. Глубокое обучение на Python / Ф. Шолле // СПб.: Питер, 2018. - 400 с.

74. Элбон, К. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов / К. Элбон // Пер. с англ. - СПб.: БХВ-Петербург, 2019. - 384 с.

75. Юшкова, О. И. Особенности формирования перенапряжения при высоких психоэмоциональных нагрузках и сменном режиме труда / О. И. Юшкова, Л. П. Кузьмина, А. С. Порошенко, А. В. Капустина // Медицина труда и промышленная экология, 2008. - № 4. - С. 1-8.

76. Яковлев, А. В. Перспективы оценки утомления операторов по характеристикам их голоса / А. В. Яковлев, В. О. Матыцин // Актуальные проблемы защиты и безопасности : Труды XXII Всероссийской научно-практической конференции РАРАН (Санкт-Петербург, 01-04 апреля 2019 года). - Том № 2. -Санкт-Петербург: Российская академия ракетных и артиллерийских наук, 2019. -С. 374-376.

77. Яковлев, А. В. Распознавание утомления человека на основе анализа его речи с помощью нейросетевых технологий / А. В. Яковлев, В. О. Матыцин, В. А. Велюга [и др.] // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика, 2023. - № 1(12). - С. 46-60.

78. Abd-Elfattah, H. Physical and cognitive consequences of fatigue: A review / H. Abd-Elfattah, F. Abdelazeim, S. Elshennawy // Journal of Advanced Research, 2015.

- Vol. 6. - Iss. 3. - P. 351-358.

79. AIR TRAFFIC CONTROL [Текст]: международный аэронавигационный журнал, 2023. - № 1 (20).

80. Aircraft Incident Report (NTSB/AAR-04/02, PB2004-910402) // National Transportation Safety Board, 2002. - 130 p.

81. Aircraft Incident Report (NTSB/AIR-18/01, PB2018-101561) // National Transportation Safety Board, 2017. - 93 p.

82. Aljurf, T. Assessment of sleepiness, fatigue, and depression among Gulf Cooperation Council commercial airline pilots / T. Aljurf, A. Olaish, A. BaHammam // Sleep Breath, 2017. - Vol. 2(22). - P.411-419.

83. Banks, S. Effects of fatigue on teams and their role in 24/7 operations / S. Banks, L. Landon, J. Dorrian, L. Waggoner, S. Centofanti, P. Roma, H. Van Dongen // Sleep Medicine Reviews, 2019. - Vol. 48. - 101216. - 20 p.

84. Boksem, M. A. S. Mental fatigue, motivation and action monitoring / M. A. S. Boksem, T. F. Meijman, M. M. Lorist // Biological Psychology, 2005. - Vol. 72.

- P. 123-132.

85. Cheng, S. Mental Fatigue Measurement Using EEG / S. Cheng, H. Hsu // Risk Management Trends, 2011. - 26 p.

86. Common protocol for minimum data collection variables in aviation operations // IATA. - 20 p.

87. Eoh, H. J. Electroencephalographs study of drowsiness in simulated driving with sleep deprivation / H. J. Eoh, M. K. Chung, S-H. Kim // International Journal of Industrial Ergonomics, 2005. - Vol. 35. - Iss. 4. - P. 307-320.

88. Fatigue Risk Management System: Resource Pack // Queensland Government, 2009. - 93 p.

89. Final Report «The role of shift work and fatigue in air traffic control operational errors and incidents // Federal Aviation Administration, 1999. - 30 p.

90. Flynn-Evans, E. Industrial Regulation of Fatigue: Lessons Learned From Aviation / E. Flynn-Evans, O. Ahmed, M. Berneking, J. Collen, B. Kancherla, B. Peters, M. Rishi, S. Sullivan, R. Upender, I. Gurubhagavatula // Journal of Clinical Sleep Medicine, 2019. - Vol. 4(15). - P. 537-538.

91. Goker, Z. Fatigue in The Aviation: An Overview of The Measurements and Countermeasures / Z. Goker // Journal of Aviation, 2018. - Vol.2. - Iss. 2. - P. 185-194.

92. Honn, K. Working Time Society consensus statements: Prescriptive rule sets and risk management-based approaches for the management of fatigue-related risk in working time arrangements / K. Honn, H. Van Dongen, D. Dawson // Industrial Health, 2019. - Vol. 57. - P. 264-280.

93. Hooda, R. A comprehensive review of approaches to detect fatigue using machine learning techniques / R. Hooda, V. Joshi, M. Shah // Chronic Diseases and Translational Medicine, 2021. - 11 p.

94. Hu, S. Short-Term HRV Detection and Human Fatigue State Analysis Based on Optical Fiber Sensing Technology / S. Hu, H. Lin, Q. Zhang, S. Wang, Q. Zeng, S. He // Sensors, 2022. - Vol. 22. - 6940. - 11 p.

95. Hu, Y. On Fatigue Detection for Air Traffic Controllers Based on Fuzzy Fusion of Multiple Features / Y. Hu, Z. Liu, A. Hou, C. Wu, W. Wei, Y. Wang, M. Liu // Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2022. - 4911005 - 10 p.

96. Jap, B. Using EEG spectral components to assess algorithms for detecting fatigue / B. Jap, S. Lal, P. Fischer, E. Bekiaris // Expert Systems with Applications, 2008. - Vol. 36. - 2352-2359.

97. Kandera, B. Consequences of flight crew fatigue on the safety of civil aviation / B. Kandera, F. Skultéty, K. Mesárosová // Transportation Research Procedia, 2019. - Vol. 43. - P. 278-289.

98. Keller, J. Comprehensive Assessment of Fatigue and Stress Research on Collegiate Aviation Pilots in the United States / J. Keller, D. Ziakkas, F. Mendonca // Transportation Research Procedia, 2022. - Vol. 66. - P. 40-48.

99. Kouba, P. Detection of air traffic controllers' fatigue using voice analysis -An EEG validation study / P. Kouba, M. Smotek, T. Tichy, J. Koprivova // International Journal of Industrial Ergonomics, 2023. - Vol. 95. - 103442. - 14 p.

100. Lal, S. The Reliability of Sensing Fatigue from Neurophysiology / S. Lal, E. Bekiaris // Auswireless Conference, University of Technology, Sydney, 2007. - 4 p.

101. Li, J. Fatigue during Long-Haul Flights of Different Crew Compositions under Exemption from Layover and Flight Time during COVID-19 / J. Li, Y. Zhou, X. Zhang, T. Fan // International Journal of Environmental Research and Public Health, 2022. - Vol. 19. - 13567. - 16 p.

102. Li, W. EEG microstate changes according to mental fatigue induced by aircraft piloting simulation: An exploratory study / W. Li, S. Cheng, H. Wang, Y. Chang // Behavioural Brain Research, 2023 - Vol. 438. - 114203. - 11 p.

103. Medical guide for pilots «Fitness to fly» // ICAO, 2018. - 175 p.

104. Medical Manual // IATA, 2020. - Iss. 12. - 102 p.

105. Michielsen, H. Psychometric qualities of a brief self-rated fatigue measure: The Fatigue Assessment Scale / H. Michielsen, J. De Vries, G. Van Heck // Journal of Psychosomatic Research, 2003. - Vol. 54. - Iss. 4. - P. 345-352.

106. Moreno, C. Working Time Society consensus statements: Evidence-based effects of shift work on physical and mental health / C. Moreno, E. Marqueze, C. Sargent, K. Wright Jr, S. Ferguson, P. Tucker // Industrial Health, 2019. - Vol. 2(57). - P. 139-157.

107. Olaganathan, R. Fatigue and Its Management in the Aviation Industry, with Special Reference to Pilots / R. Olaganathan, T. Holt, J. Luedtke, B. Bowen // Journal of Aviation Technology and Engineering, 2021. - Vol. 10. - Iss. 1. - P. 45-57.

108. Pan, T. Identification of Pilots' Fatigue Status Based on Electrocardiogram Signals / T. Pan, H. Wang, H. Si, Y. Li, L. Shang // Sensors, 2021. - Vol. 21. -3003. - 24 p.

109. Safety recommendation from National Transportation Safety Board (A-07-30 through-32), issued 10.04.2017. - 11 p.

110. Safety recommendation from National Transportation Safety Board (A-03-05 and -06), issued 03.03.2003. - 5 p.

111. Schwartz, L. Addressing fatigue in medical residents with biomathematical fatigue modeling / L, Schwartz, J. Devine, S. Hursh, J. Davis, M. Smith, L. Boyle, S. Fitzgibbons // Journal of Occupational Health, 2021. - Vol. 1 (63). - 5 p.

112. Shen, Z. A High-Precision Fatigue Detecting Method for Air Traffic Controllers Based on Revised Fractal Dimension Feature / Z. Shen, G. Pan, Y. Yan // Mathematical Problems in Engineering, 2020. - 4563962. - 13 p.

113. Shen, Z. A high-precision feature extraction network of fatigue speech from air traffic controller radiotelephony based on improved deep learning / Z. Shen, Y. Wei // ICT Express, 2021. - Vol. 7. - Iss. 4. - P. 403-413.

114. Tittelbach, A. Pilot Fatigue Barometer / A. Tittelbach // European Cockpit Association AISBL - Pilot Safety, 2012. - 24 p.

115. Trejo, L. EEG-based Estimation of Cognitive Fatigue / L. Trejo, R. Kochavi, K. Kubitz, L. Montgomery, R. Rosipal, B. Matthews // Proceedings of the SPIE, 2005. - 11 p.

116. Walker, W II. Circadian rhythm disruption and mental health / W. Walker, J. Walton, C. DeVries, R. Nelson // Translational Psychiatry, 2020. - 13 p.

117. Wingelaar-Jagt, Y. Fatigue in aviation: Safety Risks, Preventive Strategies and Pharmacological Interventions / Y. Wingelaar-Jagt, T. Wingelaar, W. Riedel, J. Ramaekers // Frontiers in Physiology, 2021. - Vol. 12. - P. 1-21.

118. Wu, N. Fatigue Detection of Air Traffic Controllers Based on Radiotelephony Communications and Self-Adaption Quantum Genetic Algorithm Optimization Ensemble Learning / N. Wu, J. Sun // Applied Sciences, 2022. - Vol. 12. -10252. - 16 p.

119. Zhang, P. Study on Fatigue Coefficient of Airline Pilots / P. Zhang, W. Zhao, L. Shi, Y. Wang, H. Sun, Z. Sun // Frontiers in Psychology, 2022. - Vol. 13. -865342. - 7 p.

120. Ziakkas, D. Safety Climate Assessment: The Implementation of Psychological Fatigue Indicators in Airline Fatigue Risk Management Systems / D. Ziakkas, S. Chazapis, A. Plioutsias // Transportation Research Procedia, 2022. -Vol. 66. - P. 26-39.

Приложения

Средство выявления утомления специалистов авиационного персонала для повышения надежности их деятельности

Правообладатель ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОМ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НЕНРОТЕКА" (Ш)

шш

Руководитель Федерального службы по интеллектуального собственности

ДОКУМЕНТ ПОДПИСАНИЕКТР^ННОЙ ПОДПИСЬЮ

Сертификат 429Ь6а0^8Е|1б4Ьа»бГ83Ь73Ь4аа7 ( \ ^

Владелец Зубов Юрий Сергеевич

Действителен с 1вОК>23 по .02.08.2024-....

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2024660985

рщижйоши ФВДШРМЩЩ

УТВЕРЖДАЮ

Ректор ьяновского института донской авиации имени

^ЛфЦого маршала авиации Бугае&а

«

Африкантов Н.Н » ииармг, 2024 г.

АКТ

о внедрении результатов иаучно-исследовагсльской работы

Комиссия в составе:

и управления воздушным движением, кандидат технических наук;

Антонец И. В., профессор кафедры авиационной техники, доктор технических наук, доцент.

Настоящим актом удостоверяется, что результаты диссертационной работы Булатовой Анастасии Евгеньевны используются в учебном процессе на кафедре авиационной техники факультета летной эксплуатации и управления воздушным движением Ульяновского института гражданской авиации имени Главного маршала авиации Б.П. Бугаева по дисциплине «Обработка и анализ результатов экспериментальных исследований».

При проведении практических занятий по дисциплине «Обработка и анализ результатов экспериментальных исследований» был использован алгоритм предобработки датафреймов для обучения модели нейронной сети прямого распространения.

члены комиссии:

председатель:

Файэуллин Р. Р., проректор по образовательной работе, кандидат технических наук, доцент; Борисов В. Е., декан факультета летной эксплуатации

Председатель комиссии:

Члены комиссии:

В. Е. Борисов

И. В. Антонец

УТВЕРЖДАЮ :ль начальника центра ОВД -АДЦ ЕС ОрВД (Ульяновск) —' Стионов М.В. 6 » u^aJL^ 2024 г.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Булатовой Анастасии Евгеньевны

Комиссия в составе

председателя: Попов A.A. - заместитель начальника АДЦ ЕС ОрВД; членов комиссии:

Александров С.А. - диспетчер-инструктор, ОНУВД; Гордеев И.В. - руководитель полетов

составила настоящий акт о том, что результаты диссертационной работы Булатовой Анастасии Евгеньевны, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, внедрены в АДЦ ЕС ОрВД (Ульяновск) ФГУП «Госкорпорация по ОрВД». Разработанные в диссертации методы и средства выявления состояния утомления авиационных специалистов используются для осуществления периодического и внеочередного контроля состояния утомления специалистов службы движения в рамках распространения концепции FRMS в Российской Федерации. Диспетчерский состав был ознакомлен с порядком проведения тестирования и оценкой состояния утомления обученной моделью нейронной сети прямого распространения. В ходе использования программного продукта для выявления состояния утомления авиационных специалистов была отмечена его эффективность с точки зрения затрат времени и ресурсов, по сравнению с существующими иными методами и средствами.

Председатель комиссии: ' '1опов А А

Члены комиссии: Александров С.А.

Гордеев И.В.

Комиссия в составе председателя Щукин Л.В. руководитель службы предотвращения авиационных происшествий и управления безопасностью полетов

членов комиссии: Чирков АА. - ведущий специалист по внедрению и сопровождению иротраммнош обеспечения СПЛП иУБП

автоматизированных систем по предотвращению авиационных происшествий и безопасности полетов (7ТТАГТ иУБП

составила настоящий акт о том. что результаты диссертационной работы Булатовой Анастасии Евгеньевны, представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, внедрены в грузовой авиакомпании «Волга-Днепр». Летный экипаж авиакомпании был ознакомлен с порядком проведения тестирования и оценкой состояния утомления обученной моделью нейронной сети прямого распространения. Разработанные в диссертации методы и средства выявления состояния утомления авнацнонных специалистов используются для выполнения систематического контроля состояния утомления специалистов в рамках разработки автоматизированной системы управления безопасностью полетов.

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Булатовой Анастасии Евгеньевны

Варфоломеев А. М - ведущий специалист

Варфоломеев А. М.

Щукин А.В.

Чирков А.А.

УСЛОВНЫЕ ГРАФИЧЕСКИЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ СЛОЕВ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ В ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЕ

Условные графические обозначения слоев нейронных сетей, которые были использованы в диссертационной работе при их описании в выявлении утомления по результатам тестирования, представлены в таблице Д.1.

Таблица Д.1 - Условные графические обозначения слоев нейронных сетей

Наименование

Условное графическое обозначение

Входной слой

Выходной слой

Полносвязный (скрытый) слой

Выпадающий (dropout) слой