——山东航空 荀 明
摘要：在飞行员的培训过程中，伴随飞行训练方案会生成大量数据，而这类数据会对飞行员的实际工作能力作出专业的解读，如果能够对这类数据进行专业化的利用，就能为飞行训练的后续培训方案奠定基础。基于对飞行训练大数据处理的理念设定，本文制定了专业化方案，并进一步研究了大数据处理工作的要点，以确保该项处理工作可以取得积极的效果。
关键词：飞行训练；大数据技术；信息处理。
在飞行训练大数据的处理过程中，必须根据所有飞行员在具体训练工作的不同要求和训练方法，对所生成信息进行专业协调和整理，并对飞行训练中出现的各类不可预知事项进行分析，得出该飞行员是否得到了专业提升，并研究当前个人素质方面潜在的问题，从而将其解决。总而言之，只有对所有信息和要素协调处理，首先要对大数据技术合理使用，才能最终实现人员能力的提升。
1.个性化理念
飞行训练的大数据处理，核心理念是针对个性化的处理。不同的飞行员，在个人工作经验方面、能力方面乃至思维方面都具有一定的差异，因此，必须对当前个人工作水平进行初步认定，才可以根据所实施的训练标准进行建模。在大数据技术中，无论是在数据的表现方面，还是整理方面，都可以根据一段时期内参训人员所表现的全部培训信息，进行研究分析，进而在个性化理念方面得到良好的适配性。
2.跟踪化理念
在飞行训练大数据的处理过程中，要树立专业化的跟踪理念。一方面，要根据当前飞行员的实际工作表现和能力，实现对训练模型的有序建设和调整；另一方面，必须根据取得的跟踪信息，对一段时间后的训练水平进行比对研究，唯有如此才可以综合发现飞行员的能力问题，并帮助将其解决[1]。
3.框架化理念
在飞行员能力处理的过程中，针对个人的操作框架及素质框架方面都必须进行充分的调整和研究。然后在专项处理阶段，针对相关的框架化理念，就可以通过大数据技术对人员的综合素质框架进行合理建设，再根据该框架的表现内容和信息，研究具体的信息处理摸式。此时，就可以根据最终框架模型的具体表现模式和特征，对所有资源进行适当协调。总之，该项技术的应用对于飞行训练参数的协调，具有一定的可靠性、实践性与可操作性。
1.初始素质考察
在初始素质的考察中，通过模拟机系统，应用大数据软件记录不同情境下飞行员处理问题的方案。预设场景，在飞行中机长和副驾驶仪表参数不同时，注意双方如何进行交流并针对仪表问题提出的具体解决方案。此时，就须全面记录两者在信息交流互动方面，以及问题解决方面的工作方案，同时结合飞行手册中各类检索信息，在充分研究之后结合素质考核模型，以分析这类人员的实际工作能力[2]。
2.训练方案预设
通过模拟机的不同操作模式，由软件系统自行控制不同的运行状态，同时将这种运行状态在仪表上进行体现，从而让飞行员根据现有的操作模式和相关参数相结合，做出直接观察、表现及当前状态的监控，及时修正不正常的飞行状态并对警告信息做出正确反应。例如，突然出现“Pull Up”警告时，飞行员要通过相关仪表数据快速做出判断，迅速准确地做出机动动作，此时会强迫飞行员投入所有的训练精力并调整个人心态，以完成对所有信息的第一时间处理。
3.训练结果记录
每次的训练结果必须记录在案，然而记录工作并不是最终目的，应该通过对现有的参数进行归纳和利用，发现相关结果中所体现的问题。对于不同的飞行员，其职业生涯中执飞机型可能会变化，此时更需要分析其在面对新的机型所需接受的特殊培训。例如，在洛根航空6780号航班故障事件中，虽然飞机最终平稳降落，但是在事故调查中发现——萨博2000型飞机在遭受雷击之后，自动驾驶系统不会断开；而机长之前训练的飞机萨博340机型，在飞机遭受雷击时，自动驾驶系统会立即断开，这导致机长最终采取了错误的方式。为了预防类似问题的再次发生，就需要由大数据技术全面分析不同型号飞机在飞机操作手册和其他信息方面的差异，对存在明显差异的项目进行重点性训练，如果发现飞行员在长时间训练后仍然无法改正原有操作习惯，那么就须要将该问题加以重视[3]。
4.训练方案调整
在训练方案的调整中，要根据飞行员的具体操作内容和习惯进行调整。例如，在原训练模式中，对某飞行员的主要训练重心放在同时协调不同信息的方面，再经过一段时间训练后，发现其针对这一能力有了显著性的提升，但进一步分析中发现，该飞行员和机组内其他成员间的交流存在一定的困难，那么就需要设定新的训练框架，让飞行员的机组沟通能力可以全面提升。
1.信息记录要点
信息的记录过程，必须通过大数据技术对所有方案和参数进行记录，经过标准化的处理和分析，根据处理方案和结果对所有信息进行专项归纳。同时，所有信息必须在最短的时间内得到精准化的处理结果，这就需要建立专业的模型，而模型在使用过程中也需要大数据技术进行自主分析，对不同的训练科目设置不同的权重，然后对飞行员的训练能力进行评分，从而为后续的方案处理和研究工作奠定基础[4]。
2.信息处理要点
在信息的处理过程中，必须根据所有信息的代表意义以及各类参数的处理标准，对所有信息科学化使用。例如，在操作过程中发现，某飞行员在模拟机训练阶段，面对一些突发性问题无法第一时间理清思路。此时就需要重点分析不同的紧急状态下，如襟翼不对称、飞行操纵系统出现机械故障时，如何第一时间确保飞行安全，从而迫使飞行员在日常的学习和培训过程中，全面调整处理问题的思路[5]。
综上所述，飞行训练大数据技术的应用过程中，需要根据其应用要求、应用要点和信息处理模式，加强所有信息的协调和互动，根据训练信息的具体应用模式和处理方案，研究分析以达到提升的目的。在大数据技术的利用阶段，要根据所有参数的处理、信息的研究和相关参数的协调，建立新型的模型，最终实现所有信息的整合。
[1]田伟,张弘,高英超,等.民航改革经验对军事飞行学员培养的借鉴启示[J].教练机,2021(01):9-15.
[2]梁琳.以航空飞行训练新技术为基础的人工智能仿真验证研究[J].通讯世界,2020,27(05):219-220.
[3]何军.飞行训练大数据处理与分析[D].中国民用航空飞行学院,2020.
[4]夏吉祥,翟海亭.舰载战斗机飞行员专项力量素质训练研究[J].体育科技文献通报,2021,29(04):151-153.
[5]李秀易,伍伟.全过程管理视角下民航飞行学员核心胜任能力评价体系研究[J].民航学报,2021,5(02):94-97+88.
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