基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的裝甲車輛乘員腦力負(fù)荷評價(jià)方法研究

劉維平，聶俊峰，金毅，白雅娟

（1.裝甲兵工程學(xué)院機(jī)械工程系，北京100072；2.北京特種車輛研究所，北京100072）

基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的裝甲車輛乘員腦力負(fù)荷評價(jià)方法研究

劉維平1，聶俊峰1，金毅1，白雅娟2

（1.裝甲兵工程學(xué)院機(jī)械工程系，北京100072；2.北京特種車輛研究所，北京100072）

以多資源理論（MRT）為基礎(chǔ)，充分考慮裝甲車輛乘員作業(yè)特點(diǎn)，從人的信息處理方式入手建立了基于信息執(zhí)行通道的乘員任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型，提出了基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的裝甲車輛乘員腦力負(fù)荷評價(jià)方法。以裝甲車輛炮長發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并射擊任務(wù)操作為實(shí)例進(jìn)行分析評價(jià)，結(jié)果表明，該方法能夠清楚地描述乘員全任務(wù)過程中腦力負(fù)荷的變化情況，有效地找出腦力負(fù)荷異常的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和產(chǎn)生原因，量化評估乘員的腦力負(fù)荷。

兵器科學(xué)與技術(shù)；裝甲車輛；多資源理論；任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型；腦力負(fù)荷

0 引言

裝甲車輛乘員處理戰(zhàn)場信息的過程是一個(gè)腦力勞動(dòng)過程，乘員需要付出一定的腦力資源，產(chǎn)生一定程度的腦力負(fù)荷［1］。乘員腦力負(fù)荷情況對作戰(zhàn)系統(tǒng)的效能、乘員的舒適程度以及安全健康均影響很大，系統(tǒng)工作效能與乘員腦力負(fù)荷強(qiáng)度之間依賴關(guān)系比較明顯。目前常用的乘員腦力負(fù)荷評價(jià)方法有主觀評價(jià)法、主任務(wù)測量法、輔助任務(wù)測量法等［2］，但這些方法往往摻雜決策者主觀偏好，系統(tǒng)誤差較大，具有應(yīng)用局限性，遠(yuǎn)不能滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)對于腦力負(fù)荷評價(jià)的要求，因此，對乘員腦力負(fù)荷評價(jià)方法進(jìn)行有針對性的研究是非常必要的。

腦力負(fù)荷與乘員任務(wù)執(zhí)行時(shí)的信息處理量密切相關(guān)［3］。對于裝甲車輛，不同的作戰(zhàn)任務(wù)，乘員的腦力負(fù)荷情況有較大差異。本文在多資源理論（MRT）的基礎(chǔ)上，引入基于信息執(zhí)行通道的網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)，建立乘員任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合乘員訓(xùn)練教范和基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，提出了一種針對任務(wù)本身的乘員腦力負(fù)荷量化分析評價(jià)方法。

1 多資源理論

裝甲車輛艙室人機(jī)系統(tǒng)屬于復(fù)雜人機(jī)系統(tǒng)，具有信息化程度高、技術(shù)密集度高等特點(diǎn)，其乘員作業(yè)呈現(xiàn)多任務(wù)狀態(tài)。因此，為了有效解決乘員多任務(wù)條件下腦力負(fù)荷問題，本文采用了信息處理的MRT方法。MRT是解釋多任務(wù)之間注意資源分配的理論，其基本表述為:乘員具有性質(zhì)類似、功能有限且容量一定的心理資源。MRT表明，乘員的信息處理源一般由聽覺、視覺、認(rèn)知及運(yùn)動(dòng)反應(yīng)4個(gè)部分組成，無論何種任務(wù)都可由這4個(gè)處理源下的28種行為要素構(gòu)成［4］，如表1所示。

Wickens等在“多重加工資源”概念上提出圖1所示的加工資源假設(shè)結(jié)構(gòu)模型［5］。該模型由階段、通道、編碼3個(gè)維度組成。階段維度主要對知覺和反應(yīng)進(jìn)行區(qū)分，通道維度對聽覺和視覺進(jìn)行區(qū)分，編碼維度則是對空間加工和語言加工進(jìn)行區(qū)分，3個(gè)維度在一定程度上相互獨(dú)立。

2 基于信息執(zhí)行通道的任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)

任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)是以網(wǎng)絡(luò)圖的形式對任務(wù)操作流程按時(shí)間序列進(jìn)行系統(tǒng)建模，并在任務(wù)實(shí)施過程中加以控制以保證實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)的計(jì)劃管理技術(shù)。其基本表達(dá)形式為任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)圖，它是一種由箭線和節(jié)點(diǎn)組成的有向、有序的網(wǎng)狀圖形。無論作戰(zhàn)任務(wù)有多大、任務(wù)操作之間的關(guān)系有多復(fù)雜，都可以將一個(gè)完整的作戰(zhàn)任務(wù)逐級(jí)分解［6］。

圖1 加工資源的假設(shè)結(jié)構(gòu)模型Fig.1 Hypothesis model of processing resource structure

為了達(dá)到評價(jià)乘員腦力負(fù)荷的基本目標(biāo)，本文針對裝甲車輛艙室乘員作業(yè)特點(diǎn)，基于MRT基本原理，對任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展改進(jìn)，將乘員任務(wù)操作按照信息基本執(zhí)行通道（聽覺、視覺、認(rèn)知、反應(yīng)及語音）進(jìn)行劃分，建立了基于信息執(zhí)行通道的任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型。

基于執(zhí)行通道的任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)將數(shù)學(xué)建模方法和圖示方法有機(jī)結(jié)合起來，可以清楚地表達(dá)各操作之間的相互關(guān)系，直觀地表現(xiàn)各執(zhí)行通道同時(shí)處理的信息數(shù)目以及某一時(shí)刻任務(wù)的總信息需求量，有利于提高各信息執(zhí)行通道之間的協(xié)同配合，共同保證作戰(zhàn)任務(wù)的順利完成。

3 基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的乘員腦力負(fù)荷仿真分析

基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型對腦力負(fù)荷進(jìn)行評價(jià)一般可分為系統(tǒng)建模、解析分析、仿真執(zhí)行、負(fù)荷評價(jià)4個(gè)步驟進(jìn)行，其執(zhí)行流程如圖2所示。

3.1 任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的建立

構(gòu)建任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的方法有直接法和間接法兩種:直接法即采用一邊分解、一邊確定工作項(xiàng)目及其相互關(guān)系的方式直接構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型；間接法即依據(jù)事先編制好的工作項(xiàng)目及其相互關(guān)系明細(xì)表構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型。由于所構(gòu)建的系統(tǒng)工作事項(xiàng)較多，相對比較復(fù)雜，本文構(gòu)建任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的方法皆采用間接法。

3.2 確定模型工作參數(shù)

為了實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的定量分析，首先要完成系統(tǒng)工作參數(shù)的量化。任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型是研究系統(tǒng)功能的綜合性模型，系統(tǒng)工作參數(shù)主要包括時(shí)間參數(shù)和資源參數(shù)。

圖2 乘員腦力負(fù)荷評價(jià)流程Fig.2 Evaluation process of crew's mental workload

3.2.1 時(shí)間參數(shù)

模型的時(shí)間參數(shù)包括反應(yīng)時(shí)間和運(yùn)動(dòng)時(shí)間Tm兩個(gè)部分。反應(yīng)時(shí)間又可分為簡單反應(yīng)時(shí)間和選擇反應(yīng)時(shí)間Tc.乘員執(zhí)行通道的簡單反應(yīng)時(shí)間可以參考經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)［7］，Tc利用Hicks定律來計(jì)算［3］。而Tm則利用Fitts定律來計(jì)算［8］。因此，對于一個(gè)簡單“認(rèn)知-反應(yīng)”行為的時(shí)間可以表示為

3.2.2 資源參數(shù)

模型的資源參數(shù)包括腦力負(fù)荷值及其分布函數(shù)兩個(gè)部分。首先，確定腦力負(fù)荷值即采取分析的方法對乘員在執(zhí)行某一任務(wù)操作時(shí)各執(zhí)行通道的腦力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。目前常用的方法有Siegel和Wolf的時(shí)間壓力模型、波音公司的方法以及Aldrich的腦力負(fù)荷預(yù)測方法［9］。其次，確定腦力負(fù)荷分布函數(shù)即采取擬合的方法對乘員在某一任務(wù)階段的腦力負(fù)荷分布進(jìn)行分析。確定乘員腦力負(fù)荷分布函數(shù)的基本流程為:確定乘員腦力負(fù)荷分布模型，明確各隨機(jī)點(diǎn)乘員工作狀態(tài)，數(shù)據(jù)擬合，分析擬合結(jié)果。

3.3 模型仿真

通過數(shù)據(jù)擬合確定腦力負(fù)荷分布函數(shù)后，選擇抽樣方法，對分布函數(shù)進(jìn)行抽樣。進(jìn)而，根據(jù)所建立系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，進(jìn)行仿真設(shè)計(jì)，編制仿真程序，運(yùn)行仿真模型，得出仿真數(shù)據(jù)。

3.4 腦力負(fù)荷評價(jià)

3.4.1 各執(zhí)行通道腦力負(fù)荷情況

每個(gè)執(zhí)行通道需同時(shí)處理的信息數(shù)目越多，該通道所承受的負(fù)荷越大。某一執(zhí)行通道t時(shí)刻的負(fù)荷值Wt可以通過信息的數(shù)量和操作信息的負(fù)荷來表示:

式中:Wjt（j=1，2，3，4，5）是由信息數(shù)量及信息負(fù)荷表征的各執(zhí)行通道腦力負(fù)荷，分別表示t時(shí)刻視覺通道、聽覺通道、反應(yīng)通道、語言通道和認(rèn)知通道的腦力負(fù)荷值；Bit為一個(gè)常數(shù)，當(dāng)?shù)趇個(gè)信息在t時(shí)刻存在時(shí)，Bit=1，wit為其對應(yīng)的負(fù)荷值，否則Bit=0.

如果同時(shí)進(jìn)行的所有任務(wù)在任一執(zhí)行通道中的腦力負(fù)荷超過限值，則認(rèn)為乘員在這一腦力資源上處于高腦力負(fù)荷狀態(tài)。

3.4.2 總腦力負(fù)荷情況

由MRT可知，乘員執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù)的總腦力負(fù)荷值為乘員執(zhí)行這項(xiàng)任務(wù)所需的各通道腦力負(fù)荷值的總和。某個(gè)t時(shí)刻的總腦力負(fù)荷值WT可表示為

4 應(yīng)用實(shí)例

結(jié)合乘員腦力負(fù)荷評價(jià)流程，對裝甲車輛炮長發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并射擊這一任務(wù)場景進(jìn)行腦力負(fù)荷分析評價(jià)。

4.1 建立模型

根據(jù)炮長的基本職責(zé)和作戰(zhàn)任務(wù)條件下的具體操作流程，對任務(wù)進(jìn)行分解，列出基于執(zhí)行通道的炮長工作項(xiàng)目及相互關(guān)系，如表2所示。

其中A、B、C、D分別為炮長在各時(shí)刻的操作任務(wù)，圈內(nèi)數(shù)字分別為各對應(yīng)操作任務(wù)的節(jié)點(diǎn)。比如視覺通道按時(shí)間序列可分解為A1、A2、…、A9，數(shù)字5和7分別為操作A3的開始節(jié)點(diǎn)和結(jié)束節(jié)點(diǎn)。

根據(jù)炮長工作項(xiàng)目明細(xì)表，按照從最初節(jié)點(diǎn)開始到最終節(jié)點(diǎn)結(jié)束的順序，建立基于執(zhí)行通道的任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型，如圖3所示。

圖3 基于執(zhí)行通道的炮長任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)圖Fig.3 Gunner's task-network based on executive channel

4.2 確定模型工作參數(shù)

時(shí)間參數(shù)的確定首先參考經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行理論推算，最后進(jìn)行實(shí)際操作測量修正，3種手段既互相獨(dú)立又相互補(bǔ)充，保證了時(shí)間參數(shù)確定的有效性和準(zhǔn)確性。

表2 炮長工作項(xiàng)目明細(xì)表Tab.2 Schedule of gunner's work items

Aldrich腦力負(fù)荷預(yù)測方法是針對美軍開發(fā)新武器系統(tǒng)中需要對操作者的腦力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測這一問題提出的，該方法將MRT融入模型，具有良好的適應(yīng)性和可信度。因此，采用Aldrich提出的7分制行為評級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對各執(zhí)行通道的腦力負(fù)荷進(jìn)行評定，表3為Aldrich方法的視覺負(fù)荷表，表中值由專家評估得出。根據(jù)Aldrich各通道負(fù)荷表，即可得到炮長模型工作參數(shù)，如表3所示。

基于作戰(zhàn)條件，參考先驗(yàn)?zāi)X力負(fù)荷分布模型，確定模型如下:

式中:t為時(shí)間；φ（t）為該時(shí)刻操作發(fā)生的概率；c0、c1為待定參數(shù)。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，每一時(shí)刻乘員工作狀態(tài)測量結(jié)果的準(zhǔn)確度隨著測量次數(shù)的增加而增加，結(jié)合客觀條件和實(shí)際情況，每一時(shí)刻的乘員工作狀態(tài)測量100次。對測量數(shù)據(jù)利用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合，即可得到炮長各工作項(xiàng)目下的腦力負(fù)荷分布函數(shù)，擬合結(jié)果如圖4所示。

表3 Aldrich方法視覺負(fù)荷表Tab.3 Aldrich's visual workload

圖4 腦力負(fù)荷分布函數(shù)擬合結(jié)果Fig.4 Fitting results of mental workload distribution function

由圖4可見，各執(zhí)行通道下的具體操作（比如檢查彈種選擇旋鈕、操縱操作臺(tái)瞄準(zhǔn)目標(biāo)等）屬于肯定分布，即分布函數(shù)為φ（t）=1.工作項(xiàng)目負(fù)荷分布函數(shù)如表4所示。

表4 炮長各工作項(xiàng)目負(fù)荷分布函數(shù)表Tab.4 Workload distribution functions of gunner's work items

4.3 模型仿真

任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型仿真選用蒙特卡洛方法，仿真流程為:確定共用隨機(jī)起始數(shù)字，運(yùn)行仿真模型，統(tǒng)計(jì)生成的隨機(jī)數(shù)據(jù)，計(jì)算每組隨機(jī)數(shù)的期望值。將期望值與對應(yīng)通道的腦力負(fù)荷系數(shù)相乘，并對各通道腦力負(fù)荷求和，即得到乘員的總腦力負(fù)荷情況。圖5和圖6分別為模型仿真執(zhí)行一次的各時(shí)刻炮長認(rèn)知負(fù)荷和總腦力負(fù)荷情況。

圖5 模型執(zhí)行一次的炮長認(rèn)知負(fù)荷Fig.5 Gunner's cognitive workload in a model simulation

圖6 模型執(zhí)行一次的炮長總腦力負(fù)荷Fig.6 Gunner's total workload in a model simulation

4.4 腦力負(fù)荷評價(jià)

對仿真結(jié)果整理統(tǒng)計(jì)，得到表5、表6和表7所示的作戰(zhàn)條件下炮長各執(zhí)行通道腦力負(fù)荷和總腦力負(fù)荷情況。

表5 炮長最高腦力負(fù)荷情況Tab.5 Gunner's highest mental workload

表6 炮長的腦力負(fù)荷情況Tab.6 Gunner's mental workload

表7 炮長的總腦力負(fù)荷情況Tab.7 Gunner's total mental workload

由表5可知，在此動(dòng)態(tài)模擬作戰(zhàn)環(huán)境中，仿真預(yù)測的炮長最高認(rèn)知通道腦力負(fù)荷值為15.50，最高總腦力負(fù)荷值為36.10.高腦力負(fù)荷時(shí)同時(shí)進(jìn)行的任務(wù)共有3項(xiàng)，分別為:目標(biāo)搜索、匯報(bào)情況和接收信息。即最大負(fù)荷值出現(xiàn)在炮長理解信息的同時(shí)還要進(jìn)行其他任務(wù)的情況下。

由表6和表7可知，在此動(dòng)態(tài)模擬作戰(zhàn)環(huán)境中，炮長承受高腦力負(fù)荷的情況出現(xiàn)了5次，占5%的模擬時(shí)間；認(rèn)知通道腦力負(fù)荷超過負(fù)荷限值的情況出現(xiàn)了21次，占21%的模擬時(shí)間。由表6可以看出，雖然全過程中炮長總腦力負(fù)荷并不是很高，但認(rèn)知通道負(fù)荷超限頻繁，因此，認(rèn)知通道是最可能引起炮長高腦力負(fù)荷的腦力資源系統(tǒng)。

炮長的操作是影響裝甲車輛乘員生存能力的關(guān)鍵因素，鑒于腦力負(fù)荷數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，為了調(diào)整高腦力負(fù)荷對炮長操作效能的影響，可以采取按順序完成工作的策略。基于此策略，炮長可以先進(jìn)行通信再搜索目標(biāo)，或先搜索目標(biāo)再進(jìn)行通信，這可以有效降低炮長的腦力負(fù)荷，提高炮長操作效能。

5 結(jié)論

本文從信息處理的MRT出發(fā)，建立了基于信息執(zhí)行通道的任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型，提出了基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的裝甲車輛乘員腦力負(fù)荷評價(jià)方法，并應(yīng)用該方法對炮長發(fā)現(xiàn)目標(biāo)并射擊這一任務(wù)場景進(jìn)行了腦力負(fù)荷分析研究。模型仿真結(jié)果得到了炮長任務(wù)全過程的腦力負(fù)荷情況，描述了炮長各通道腦力負(fù)荷的變化范圍，分析了炮長承受高腦力負(fù)荷時(shí)同時(shí)進(jìn)行的工作，調(diào)整了炮長的工作策略。研究表明，

該方法針對乘員任務(wù)操作特點(diǎn)，為面向全任務(wù)操作過程乘員腦力負(fù)荷的動(dòng)態(tài)綜合評價(jià)提供了有效的解決方法，主要表現(xiàn)在:

1）在系統(tǒng)評價(jià)方法的基礎(chǔ)上，引入時(shí)間序列，基于信息執(zhí)行通道構(gòu)建了由乘員、時(shí)間、腦力負(fù)荷組成的任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型，提出了解決乘員任務(wù)操作過程的動(dòng)態(tài)綜合評價(jià)方法。

2）該方法可以描述乘員全任務(wù)操作過程中腦力負(fù)荷的變化情況，找出乘員腦力負(fù)荷高的時(shí)間階段及具體操作，定量比較不同任務(wù)操作之間的腦力負(fù)荷強(qiáng)度，分析導(dǎo)致乘員腦力負(fù)荷過高的具體原因和改進(jìn)方法，為腦力負(fù)荷的評價(jià)提供了一種全新的思路。

3）該方法的評價(jià)對象是乘員任務(wù)操作本身，因此，基于任務(wù)-網(wǎng)絡(luò)模型的腦力負(fù)荷評價(jià)方法不僅可以用于評價(jià)己有的任務(wù)，也可對系統(tǒng)設(shè)計(jì)階段的乘員腦力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。

（

）

［1］ 廖建橋.人在多任務(wù)中的業(yè)績及腦力負(fù)荷［J］.心理學(xué)報(bào)，1995，27（4）:21-25. LIAO Jian-qiao.Human performance and mental workload under multiple task demanding conditions［J］.Acta Psychologica Sinica，1995，27（4）:21-25.（in Chinese）

［2］ 柳忠起，袁修干，劉濤，等.航空工效中的腦力負(fù)荷測量技術(shù)［J］.人類工效學(xué)，2003，9（2）:19-22. LIU Zhong-qi，YUAN Xiu-gan，LIU Tao，et al.Mental workload evaluation method of ergonomics inaviation［J］.Chinese Journal of Ergonomics，2003，9（2）:19-22.（in Chinese）

［3］ 王潔，方衛(wèi)寧，李廣燕.基于多資源理論的腦力負(fù)荷評價(jià)方法［J］.北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，34（6）:107-110. WANG Jie，F(xiàn)ANG Wei-ning，LI Guang-yan.Mental workload evaluation method based on multi-resource theory model［J］.Journal of Beijing Jiaotong University，2010，34（6）:107-110.（in Chinese）

［4］ Cullen L.Validation of amethodology for predicting performance and workload［R］.France:Eurocontrol Experimental Centre，1999:376-389.

［5］ Wickens C D，Hollands J G.Engineering psychology and human performance［M］.Shanghai:East China Normal University Press，2003:545-550.

［6］ 姚玉玲，劉靖伯.網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)與工程進(jìn)度管理［M］.北京:人民交通出版社，2008:42-46. YAO Yu-ling，LIU Jing-bo.Network plan technology andproject progress management［M］.Beijing:China Communications Press，2008:42-46.（in Chinese）

［7］ 郭伏，錢省三.人因工程學(xué)［M］.北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2007: 209-216. GUO Fu，QIAN Sheng-san.Human factors engineering［M］.Beijing:China Machine Press，2007:209-216.（in Chinese）

［8］ 袁修干，莊達(dá)民，張興娟.人機(jī)工程計(jì)算機(jī)仿真［M］.北京:北京航空航天大學(xué)出版社，2005:33-36. YUAN Xiu-gan，ZHUANG Da-min，ZHANG Xing-juan.Computer simulation for man-machine engineering［M］.Beijing:Beihang U-niversity Press，2005:33-36.（in Chinese）

［9］ 廖建橋.腦力負(fù)荷的預(yù)測與分析方法［J］.工業(yè)工程，1998，1（1）:38-42. LIAO Jian-qiao.Mental workload prediction and analytic methods［J］.Industrial Engineering Journal，1998，1（1）:38-42.（in Chinese）

Research on Evaluation Method of Armored Vehicle Crew's Mental Workload Based on Task-network Model

LIU Wei-ping1，NIE Jun-feng1，JIN Yi1，BAI Ya-juan2
（1.Department of Mechanical Engineering，Academy of Armored Forces Engineering，Beijing 100072，China；2.Beijing Special Vehicle Research Institute，Beijing 100072，China）

A method of evaluating the mental workload of armored vehicle crew based on task-network model is proposed based on multiple resource theory（MRT），and a crew's task-network model based on information executive channel is built in terms of information processing method under consideration of armored vehicle crew's operation characteristics.An example of target discovering and firing task of an armored vehicle gunner is analyzed and evaluated.The results indicate that the proposed method could describe the change of crew's mental workload during the whole task.The time nodes and reasons of abnormal mental workload could be found out effectively using the proposed method and the mental workload of crew could be quantitatively evaluated.

ordnance science and technology；armored vehicle；multiple resource theory；task-network model；mental workload

TJ81+0.1

A

1000-1093（2015）09-1805-06

10.3969/j.issn.1000-1093.2015.09.028

2015-01-19

劉維平（1961—），男，教授，博士生導(dǎo)師。E-mail:lwpyxlzh@sohu.com