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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于飞行试验场景的机组工作量适航符合性验证方法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：CN121072351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511613307.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于飞行试验场景的机组工作量适航符合性验证方法是由陈农田;李琳琳;郭旺旺;牛磊;马婷设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于飞行试验场景的机组工作量适航符合性验证方法在说明书摘要公布了：本发明提供用于基于飞行试验场景的机组工作量适航符合性验证方法，属于机组工作量评估技术领域，包括，S1：搭建模拟飞行的试验场景，发送至MOC符合性验证模型，结合机组工作量适航判据方程对MOC符合性验证模型进行参数标定；S2：通过双通道输入网络，识别飞行员面部姿态，修正MOC符合性验证模型输出的适航机组工作量区间；S3：调整适航机组工作量中的影响因素确定关键指标，NASA‑TLX可解释框架获取飞行员生理指标变动状态，量化各关键指标对飞行员工作量的影响权重；S4：输出适航机组工作量和适航完整值，得到飞行员能够接受的最优机组工作量。

本发明授权基于飞行试验场景的机组工作量适航符合性验证方法在权利要求书中公布了：1.基于飞行试验场景的机组工作量适航符合性验证方法，其特征在于，包括，S1：搭建模拟飞行的试验场景，根据试验参数修正MOC符合性验证模型，其中，MOC符合性验证模型由机组工作量适航判据方程得出； S2：通过双通道输入网络模型在现有的试验参数基础上生成模拟数据，发送至修正后的MOC符合性验证模型得到适航机组工作量，其中，对现有的试验参数进行缺陷剔除后，通过GAN对抗生成网络模型生成模拟数据，双通道输入网络模型包括YOLOv8‑Pose网络模型和GAN对抗生成网络模型，通过YOLOv8‑Pose网络模型定位飞行员面部关键点，关联飞行员面部姿态与缺陷剔除结果，还包括，S21：当响应时间、任务完成质量率和应急程序执行完整率三者中任意一个值不达标时，标记飞行员面部姿态，并记录对应的飞行员工作量，S22：剔除S21中不达标的飞行员工作量，保留剩下的试验参数，作为输入发送至GAN对抗生成网络模型，输出模拟数据； S3：通过适航机组工作量中的关键指标计算适航完整值，根据NASA‑TLX可解释框架计算各关键指标的权重，其中，NASA‑TLX可解释框架采集执飞该适航机组工作量下飞行员生理状态； S4：输出适航机组工作量和用于评价适航机组工作量强度的适航完整值。

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