Розробка математичної моделі професійної підготовки авіаційного персоналу у забезпеченні безпеки польотів
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.286244Ключові слова:
нечіткі когнітивні моделі, авіаційний персонал, цивільна авіація, безпека польотів, авіаціяАнотація
Об’єктом дослідження є система підготовки авіаційних спеціалістів. Завдання, яке вирішується в дослідженні, полягає в підвищенні ефективності прийняття рішень у задачах професійної підготовки пілотів при забезпеченні заданої надійності незалежно від ієрархії системи оціночних показників. Предметом дослідження є процес оцінювання якостей пілотів цивільної авіації за допомогою нечітких когнітивних карт. Гіпотеза дослідження полягає у збільшенні кількості показників оцінки якості підготовки пілотів цивільної авіації з обмеженнями щодо оперативності та достовірності прийняття рішень. Наведено перелік факторів, що впливають на професійну підготовку авіаційного персоналу, залученого до забезпечення безпеки польотів.
Розроблено математичну модель професійної підготовки авіаційного персоналу, який бере участь у забезпеченні безпеки польотів. Ця математична модель відрізняється від раніше відомих результатів:
− можливістю формування узагальненого показника оцінки та вибору рішень на основі змінних наборів часткових показників з урахуванням складної багаторівневої структури оцінки авіаційного персоналу;
− здатністю агрегувати різнорідні показники (як кількісні, так і якісні) для оцінки та вибору рішень, що відрізняються шкалами вимірювання та діапазонами значень;
− врахуванням сумісності та різних значень часткових показників в узагальненій оцінці рішень;
− гнучким налаштуванняи (адаптація) моделей оцінювання при додаванні (вилученні) показників та зміні їх параметрів (сумісності та значущості показників).
За результатами аналізу ефективності запропонованої моделі видно, що запропонована модель оцінки враховує на 30 % більше показників оцінки, ніж стандартизовані
Посилання
- Rodionov, M. A. (2010). Informatsionno-analiticheskoe obespechenie upravlencheskikh resheniy. Moscow: MIGSU, 400.
- Degtyarev, V. S., Mashoshin, O. F., Degtyareva, A. V. (2021). Upset recovery training for civil aviation pilots. Civil Aviation High Technologies, 24 (1), 8–15. doi: https://doi.org/10.26467/2079-0619-2021-24-1-8-15
- International Civil Aviation Convention. Appendix 6. Aircraft Operation. Part I. International commercial air transport. Aircraft (2016). ICAO.
- Mayorova, Yu. A., Guziy, A. G. (2015). Pilot Fatigue as the Psychophysiological Factor of Risk to Flight Safety. Psychology and Psychotechnics, 7, 707–716. doi: https://doi.org/10.7256/2070-8955.2015.7.15222
- Aydarkin, D. V., Kachan, D. V., Kosachevskiy, S. G. (2017). Razrabotka kriteriev dlya otsenki protsessa formirovaniya navykov pilotirovaniya v khode pervonachal'nogo letnogo obucheniya pilotov. Nauchnyy vestnik UI GA, 9, 91–97.
- Onykiy, B., Artamonov, A., Ananieva, A., Tretyakov, E., Pronicheva, L., Ionkina, K., Suslina, A. (2016). Agent Technologies for Polythematic Organizations Information-Analytical Support. Procedia Computer Science, 88, 336–340. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.07.445
- Manea, E., Di Carlo, D., Depellegrin, D., Agardy, T., Gissi, E. (2019). Multidimensional assessment of supporting ecosystem services for marine spatial planning of the Adriatic Sea. Ecological Indicators, 101, 821–837. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.12.017
- Xing, W., Goggins, S., Introne, J. (2018). Quantifying the Effect of Informational Support on Membership Retention in Online Communities through Large-Scale Data Analytics. Computers in Human Behavior, 86, 227–234. doi: https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.04.042
- Ko, Y.-C., Fujita, H. (2019). An evidential analytics for buried information in big data samples: Case study of semiconductor manufacturing. Information Sciences, 486, 190–203. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.01.079
- Çavdar, A. B., Ferhatosmanoğlu, N. (2018). Airline customer lifetime value estimation using data analytics supported by social network information. Journal of Air Transport Management, 67, 19–33. doi: https://doi.org/10.1016/j.jairtraman.2017.10.007
- Ballester-Caudet, A., Campíns-Falcó, P., Pérez, B., Sancho, R., Lorente, M., Sastre, G., González, C. (2019). A new tool for evaluating and/or selecting analytical methods: Summarizing the information in a hexagon. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 118, 538–547. doi: https://doi.org/10.1016/j.trac.2019.06.015
- Ramaji, I. J., Memari, A. M. (2018). Interpretation of structural analytical models from the coordination view in building information models. Automation in Construction, 90, 117–133. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.02.025
- Pérez-González, C. J., Colebrook, M., Roda-García, J. L., Rosa-Remedios, C. B. (2019). Developing a data analytics platform to support decision making in emergency and security management. Expert Systems with Applications, 120, 167–184. doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.11.023
- Chen, H. (2018). Evaluation of Personalized Service Level for Library Information Management Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process. Procedia Computer Science, 131, 952–958. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.04.233
- Chan, H. K., Sun, X., Chung, S.-H. (2019). When should fuzzy analytic hierarchy process be used instead of analytic hierarchy process? Decision Support Systems, 125, 113114. doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.113114
- Rybak, V. A., Shokr, A. (2016). Analysis and comparison of existing decision support technology. System analysis and applied information science, 3, 12–18.
- Rodionov, M. A. (2014). Problems of information and analytical support of contemporary strategic management. Civil Aviation High Technologies, 202, 65–69.
- Bednář, Z. (2018). Information Support of Human Resources Management in Sector of Defense. Vojenské rozhledy, 27 (1), 45–68.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Nadezhda Dolzhenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
