Supporting shipboard helicopter flight testing with simulation and metrics for predicting pilot workload
Notice bibliographique
Résumé
Shipboard helicopter operations are much more challenging and complex than land-based operations due to many factors associated with the presence of the ship. To determine those conditions in which safe operations may occur, a First of Class Flight Trial (FOCFT) is conducted for every new ship–helicopter pair. This trial results in a Ship–Helicopter Operating Limit (SHOL) envelope that is used to document operational limits for regular operations. Conducting a FOCFT is a, expensive, and time-consuming task that requires testing all aspects of operations. Modeling and simulation efforts to support shipboard helicopter operations have been ongoing internationally for many years with the intention of de-risking FOCFT and introducing efficiency into the testing process. Canada will be accepting several new ship classes into its fleet over the next two decades. In support of FOCFT for these new ships, modeling and simulation tools are being developed by the National Research Council (NRC) Canada and Defence Research and Development Canada (DRDC) and significant advancements have occurred in the past decade. As part of this work, NRC and DRDC now use a framework and analysis approach that is intended to standardize SHOL testing with the use of modeling and simulation. This paper introduces that framework and gives details on the modeling and simulation tools that can be used to reduce risk and increase efficiency for Canada’s upcoming FOCFTs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».