具体描述
《现代人-机-环境系统工程》从航空宇航科学与技术领域工程应用的角度出发，系统阐述有关现代人一机一环境系统工程的思想、理论和方法，突出介绍航空航天系统设计中有关人的因素及航空航天领域特殊作业环境对人体的影响。主要内容包括：人一机一环境系统工程概论；人体测量与数据应用；人的信息处理能力及心理特征；人的作业特征；人一机关系及人一机界面的设计；作业环境及其防护；人一机一环境系统分析与评价。《现代人-机-环境系统工程》可作为高等院校飞行器环境控制与生命保障工程本科及研究生教材；也可作为高等院校工业工程、工业设计、企业管理、安全工程和人力资源等专业的教学参考书；还可供航空航天业工程技术人员及管理人员参阅。
《人机环境系统动力学与优化设计》 内容简介 本书聚焦于复杂系统工程领域的前沿交叉学科——人机环境系统（Human-Machine-Environment System, HMES）的动力学行为、建模方法与优化设计策略。在当今高度互联与智能化的时代背景下，传统的分离式工程设计范式已无法有效应对日益增长的系统复杂性、不确定性以及对高可靠性、高效率和高用户体验的严苛要求。本书旨在构建一个宏观的、跨尺度的、多尺度的系统集成分析框架，深入剖析人（操作者、用户）、机器（智能设备、自动化系统）和环境（物理、认知、社会文化背景）这三大核心要素之间的动态耦合关系、相互作用机理及其对整体系统性能的影响。 第一部分：人机环境系统基础理论与建模方法 第一章：复杂系统工程的范式转换与HMES的定义 本章首先回顾了系统工程自经典控制理论向复杂适应系统（Complex Adaptive Systems, CAS）理论演进的历程。详细阐述了将人、机器和环境视为一个不可分割的整体进行分析的必要性。引入了系统边界、功能分解与集成的概念，重点探讨了“涌现性”（Emergence）在HMES中的体现。系统地界定了HMES的层次结构，包括微观层面的生理与认知负荷、中观层面的交互界面设计与任务分配，以及宏观层面的系统架构与安全文化。 第二章：人类因素工程与认知建模 深入解析了人类在系统中的角色定位——不仅仅是系统的操作者，更是信息的接收者、决策者和环境的适应者。本章详细介绍了人类行为建模的经典理论，包括信息处理模型、决策理论（如有限理性模型和启发式决策）以及生理负荷与心理负荷的量化评估方法。重点阐述了认知负荷理论在系统设计中的应用，如何通过优化信息呈现和任务流程来减轻操作者的认知压力，提高其在压力情境下的反应速度与准确性。此外，探讨了主观经验、技能水平和文化背景对人机交互行为的影响。 第三章：机器系统动态特性与智能体建模 本章侧重于对构成系统的“机器”部分的深入分析。这包括传统的自动化设备、先进的机器人系统、人工智能算法以及软件接口。我们采用多物理场耦合的视角来描述机器的动态特性，如机械刚度、传动延迟、传感器噪声等。针对现代智能系统，引入了多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的理论框架，用于描述机器之间、机器与控制器之间的协同工作机制。重点讨论了机器可靠性分析的动态扩展，如何将故障树分析（FTA）与事件树分析（ETA）融入到实时运行的状态空间中。 第四章：环境要素的量化与耦合分析 环境要素的复杂性在于其非结构化和时变性。本章将环境划分为物理环境（如噪声、振动、光照、温湿度）、信息环境（信息流密度、网络延迟）和社会环境（组织结构、规章制度）。提出了环境参数对人机性能影响的量化模型，例如，如何用环境恶劣度指数来表征一个物理环境对操作员生理极限的挑战程度。重点构建了环境-人体-机器之间的耦合矩阵，分析环境变化如何通过影响人体生理状态或改变机器运行参数，进而反馈影响系统整体效能。 第二部分：人机环境系统分析与评估技术 第五章：系统性能度量与风险评估框架 本章探讨了如何科学地度量一个复杂人机环境系统的整体性能。性能指标不再是单一的效率或准确性，而是包含系统韧性（Resilience）、适应性（Adaptability）、用户体验（User Experience, UX）以及整体安全裕度。引入了基于指标树的方法来分解和追踪系统目标。风险评估方面，本书超越了传统的失效率分析，侧重于“系统级风险”的评估，即关注人机功能切换点、信息过载导致的错误链式反应等系统固有的脆弱性。 第六章：人机交互界面（HCI）的动态设计与评估 HCI是人与机器交互的核心媒介。本章从动态适应的角度审视界面设计。讨论了自适应界面（Adaptive Interfaces）的设计原则，即界面应根据操作者的实时认知负荷、任务紧急度和环境变化自动调整信息密度和控制模式。内容涵盖了虚拟现实（VR/AR）在复杂系统操作和培训中的应用，以及触觉反馈和多模态交互的设计规范，强调以人为中心的、基于任务流的交互设计流程。 第七章：系统可靠性与安全性分析的新视角 针对HMES的特性，本章提出了“运行安全模型”（Operational Safety Model）。这种模型强调系统安全不是静态的“无故障”，而是一个动态的、在人与机器协同作用下维持在可接受风险范围内的过程。重点介绍贝叶斯网络（Bayesian Networks）在不确定性推理中的应用，用于预测在特定环境干扰下，人机协同决策可能导致的失败路径。探讨了系统在发生部分失效或环境剧变时的恢复策略和时间窗分析。 第三部分：人机环境系统优化与控制 第八章：人机任务分配与协同优化 有效的任务分配是提高系统效率的关键。本章从理论上探讨了自动化程度与人类参与度的最佳平衡点（Automation Paradox）。构建了多目标优化模型，同时考虑了机器的计算能力、人的认知极限以及环境的约束条件。讨论了“智能代理”（Intelligent Agents）在任务动态重分配中的作用，确保在系统负载增加时，任务能以最优方式从高负荷个体转移至具备空闲能力的组件。 第九章：系统级韧性与适应性增强 系统韧性是现代工程系统的核心要求。本章聚焦于如何通过主动和被动策略增强系统的韧性。主动增强包括冗余设计、信息分层和故障预警机制的优化。被动适应性则关注系统在预期之外的故障或环境突变下，能否快速重构功能、学习新的应对策略。引入了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的控制架构，使系统能够在未知环境中自主优化其应对策略。 第十章：全生命周期中的HMES优化与持续改进 系统优化是一个贯穿设计、实施、运行到退役的全生命周期过程。本章提出了数字孪生（Digital Twin）在HMES中的应用框架，利用实时数据驱动的虚拟模型来模拟和预演不同的操作场景和环境变化。最后，总结了如何将运行中采集的大数据反馈到设计阶段，形成一个持续学习和改进的闭环系统，以应对技术进步和用户需求的不断演变。 本书内容具有高度的交叉性和前瞻性，适用于系统工程、工业工程、人机工程学、自动化、航空航天、核能安全以及复杂基础设施管理等领域的专业人士、高级本科生和研究生。通过系统化的理论阐述和前沿方法的介绍，旨在培养读者分析和解决复杂人机环境耦合问题的能力。
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