针对航空人-机复杂系统极值风险评估中存在不确定性、难于验证的理论问题,建立了综合考虑“物理特性”、“随机性”和“非线性”的驾驶员-飞机系统和故障数学模型,通过大量仿真数据分析样本数量、评估次数以及优化算法选取对评估稳定性的影响.为提高极值分布中样本数据序列的拟合精度,针对综合评估模型提出一种随机自适应进化粒子群算法(random adaptive evolutionary particle swarm optimization,RAE-PSO)算法,实现了收敛速度和拟合精度的提高.提出了提高航空人-机系统风险评估稳定性、降低评估误差的方法步骤,并通过案例验证了方法的有效性.
人-机复杂系统 风险评估 稳定性 极值理论 粒子群优化