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龙图腾网获悉南航科技(广东横琴)有限公司;珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利一种数据驱动的EBT训练场景生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120541469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511036567.9，技术领域涉及：G06F18/211；该发明授权一种数据驱动的EBT训练场景生成方法及系统是由黄智豪;杨磊;王兆祎;杨实;王治宇;田琼;阮文新设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动的EBT训练场景生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，提供一种数据驱动的EBT训练场景生成方法及系统，通过实时获取飞行操纵数据流、生理反馈数据流以及语音交互数据流，生理反馈数据流包含瞳孔直径变化率；基于生理反馈数据流，生成系统管理能力维度的量化评分；当其低于预设能力阈值时，确定并发系统故障事件的复杂度等级；根据语音交互数据流，生成协作缺陷特征集，结合复杂度等级，从预构建的航空威胁知识图谱中检索出候选故障事件集，生成全局视景动态参数指令集，以基于全局视景动态参数指令集生成EBT训练场景；本发明解决了训练的真实性和有效性不足等问题，提升了EBT训练场景的个性化程度与实战逼真度。

本发明授权一种数据驱动的EBT训练场景生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的EBT训练场景生成方法，其特征在于，包括： 实时获取飞行操纵数据流、生理反馈数据流以及语音交互数据流，所述飞行操纵数据流包含飞行操纵综合偏差参数，所述飞行操纵综合偏差参数包括飞机姿态预期偏差参数、航迹与预期偏差参数、标准操作程序执行偏差参数以及操纵语音指令偏差参数，所述生理反馈数据流包含瞳孔直径变化率； 基于所述生理反馈数据流，量化第一认知负荷状态； 根据所述第一认知负荷状态、所述飞行操纵综合偏差参数以及所述语音交互数据流，生成系统管理能力维度的量化评分； 当所述系统管理能力维度的量化评分低于预设能力阈值时，根据所述第一认知负荷状态，确定并发系统故障事件的复杂度等级； 根据所述语音交互数据流，生成协作缺陷特征集，结合所述复杂度等级，从预构建的航空威胁知识图谱中检索出候选故障事件集，以生成并发系统故障事件集； 将所述并发系统故障事件集转化为匹配所述复杂度等级的全局视景动态参数指令集，以基于所述全局视景动态参数指令集生成EBT训练场景； 根据所述第一认知负荷状态、所述飞行操纵综合偏差参数以及所述语音交互数据流，生成系统管理能力维度的量化评分，包括： 根据所述第一认知负荷状态，对所述飞行操纵综合偏差参数进行修正，得到修正后综合偏差参数； 解析所述语音交互数据流，得到语音响应间隔与语义完整性信息，根据所述语音响应间隔与语义完整性信息，生成机组协作行为特征值； 根据所述修正后综合偏差参数的波动范围与波动时长，计算系统操作稳定性指标； 将所述系统操作稳定性指标、所述第一认知负荷状态以及所述机组协作行为特征值进行融合，生成系统管理能力维度的量化评分； 将所述并发系统故障事件集转化为匹配所述复杂度等级的全局视景动态参数指令集，以基于所述全局视景动态参数指令集生成EBT训练场景，包括： 解析所述并发系统故障事件集中每个并发系统故障事件的事件类型标识符，并检索预定义的三维模型规则库，获取与所述事件类型标识符对应的基础模型标识和标准动作脚本； 根据所述复杂度等级的物理扰动幅度许可权重，对所述标准动作脚本中的运动幅度参数进行动态缩放，生成扰动强化动作脚本； 基于所述复杂度等级对应的数量许可权重，计算不同并发系统故障事件间的触发时序延迟时间； 将所述基础模型标识、所述扰动强化动作脚本以及所述触发时序延迟时间进行组合，生成对应并发系统故障事件的事件级三维动态参数单元； 聚合所有并发系统故障事件的事件级三维动态参数单元，生成全局视景动态参数指令集； 基于所述全局视景动态参数指令集，利用飞行模拟设备的实时渲染管线驱动生成EBT训练场景。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南航科技(广东横琴)有限公司;珠海翔翼航空技术有限公司，其通讯地址为：519001 广东省珠海市香洲区横琴港澳大道868号市民服务中心2号楼政务服务中心114室-1539(集中办公区)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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