Autopilot의 진화와 파일럿 기술에 미치는 영향

현대 항공은 autopilot 체계 없이 상상할 수 없습니다. 1910년대에 기본적인 날개 수평하게 하는 기계장치에서 오늘의 정교한 비행 관리 컴퓨터에, autopilots는 일상적인 일을 통해 꾸준히 가지고 가고, 승무원이 고도 결정에 집중할 수 있는 것을 허용했습니다. 이 기술 triumph는 미묘한 비용을 나릅니다: 수동 비행 능력의 부식. 항공과 규칙은 안전, 자동화와 조종사 기술 사이 관계가 가장 훈련한 주제에 있는 가장 훈련의 한개가 되었습니다.

Autopilot 시스템의 역사 개발

1912년 로렌스 스페리(R렌스 스페리)가 설계한 최초의 실용적인 오토피롯은 항공기의 수준을 유지하기 위해 지세스코프를 사용했습니다. 세계 대전 동안 오토피롯은 항해를 처리하고 고도를 유지하기 위해 진화했으며, 긴 폭탄 임무에 대한 조종사 피로를 크게 줄였습니다. 1960년대는 호커 Siddeley Trident와 같은 항공기의 자동 착륙 시스템 도입을 보았습니다. 1980년대에 유리 조종사들은 고도로 높은 자동차 조종 장치를 사용하여 비행을 처리 할 수 있습니다.

오늘날의 오토파이트는 최적의 루트를 계산하는 비행 관리 시스템(FMS)에 필수적인 연료 버너, 제어 돌격을 관리합니다. 넓은 바디 항공기에서는 오토파이트는 가까운 에너지 가시성을 지키며, 범주 IIIc 가시성 미니마에 접근할 수 있습니다. 이 수준의 자동화는 해양 경로(ETOPS)를 통해 더 긴 트윈 엔진 작업을 활성화하고 일정 신뢰성을 높였습니다.

Autopilots가 어떻게 변신하는 조종사 훈련

Autopilot 기술은 조종사 훈련 파이프라인을 재 형성하지 않았습니다. 시스템 관리에 “stick-and-rudder” 기술 개발에서 교대는 profound이었습니다.

단축 손에 비행 시간

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시스템 관리에 집중

교육은 이제 autopilot 모드, 비행 감독 논리 및 FMS 프로그래밍 이해를 강조합니다. 조종사는 "관리"보다 적극적으로 비행하는 항공기를 배우는 것을 배우는 것입니다. 이것은 autopilot을 참여하거나 파괴 할 때 알고 있으며, 성능을 모니터링하는 방법, 자동화가 예상치 못한 경우 신속하게 인터벤트를 수행하는 방법을 포함합니다. 많은 교육 매뉴얼은 모드 선택과 annunciation에 열애하고, 형태 인식의 중요한 기술 반영.

심전에 대한 무거운 신뢰

FFS는 FFS(Full-flight simulators)는 현대 교육의 백본입니다. 그들은 체계 실패와 비상업을 위해 우수한 반면, 그들은 종종 autopilot 행동을 완벽하게 복제합니다. 결과적으로, 조종사는 항공 우주적 피드백, 제어 힘 또는 실제 수동 비행 제공 한 시각적 cues의 nuances를 경험할 수 없습니다. 일부 전문가는 시뮬레이터 훈련을 주장하고, 비용 효과적이고 수동 제어에서 숙련의 거짓 감각을 만들 수 있습니다.

자동화의 잠재적 도전

autopilot-fatigue 감소, 정밀, 안전-무결. 그러나 항공 산업은 여러 가지 무인 결과가 문서화되었습니다.

기술 향상

Psychologists는 고전적인 "사용하거나 그것을 잃어버린" 현상으로 파일럿 기술 분해를 설명합니다. 일반 연습없이, 수동 비행 기술 atrophy. FAA의 "Pattern of Pilot Errors"분석은 autopilot에서 그들의 시간을 보내는 조종사가 더 많은 가능성이 비행의 수동 단계 동안 오류를 제어하고, 구약과 놓은 접근법과 같은. 호주 교통 안전국의 연구는 접근 및 사고 형태의 60 %를 발견했다. 일부 비행 설명서 또는 기타 사고 양식에 관련된 오류의 절반을 제거 할 수 있습니다.

자동화 Complacency

Autopilot의 Over-reliance는 비행 장비와 외부 cues의 스캐닝을 감소시키기 위하여 지도할 수 있습니다. 몇몇 높 단면도 사고에서 2013년 Asiana 항공 비행 214 충돌 샌프란시스코에 있는 - crew 일원은 autopilot가 접근을 취급하기 때문에 대기권을 유지하지 않았는 것을 알 수 있었습니다. 2020 NASA는 autopilot에 비행의 80%를 보냈다는 조종사가 수동으로 그 대부분을 위한 그(것)들을 위해 예상치 못한 사건에 현저하게 반응 시간을 보여주었습니다.

교육 갭

현재 교육 프로그램은 특히 많은 지역 항공사에서, 자동화 된 시스템의 "정상적인"운영에 초점을 맞추고있다. 덜 강조는 자동 조종 장치 또는 차단해야 시나리오에 배치됩니다. 결과적으로 일부 파일럿은 수동 능력에 대한 신뢰를 부족합니다. 73%는 자동 작동을 시작하면서 수동 비행 기술을 떨어졌다는 것을 발견 유럽 항공 조종사의 2018 조사, 41%는 수동 모드에서 비정밀적 인 비행을보고했습니다.

Autopilot 사용 설명서 Proficiency

규제 및 항공사는 자동화 및 유지보수에 필수적인 스틱 및 rudder 기술을 통해 균형 잡힌 작업을 적극적으로 수행하고 있습니다.

규제 위임

국제 민간 항공기구 (ICAO)는 조종사가 연간 최소 수동 비행 시간을 기록하는 것을 권장합니다. 미국 연방 항공 관리 (FAA)는 정기적 인 검사 및 선 중심 비행 훈련 (LOFT) 동안 수동 숙련도를 입증하기 위해 모든 항공 조종사가 필요합니다. 많은 항공사는 출발과 최종 접근 방식과 같은 항공편의 적어도 특정 단계가 수동으로 흐르고 날씨 허용하는 것을 위임합니다.

혁신적인 교육 프로그램

이 항공사는 “수련 비행 재설정”을 커리큘럼으로 통합합니다. 예를 들어, 일련의 자동화된 항공편을 마친 후, 조종사는 시뮬레이터 또는 훈련 비행에서 전체 패턴을 수동으로 비행해야 할 수 있습니다. 일부 항공사는 훈련 비행 중에 "자동 조종" 영역을 도입했으며, 학생들은 방어, 크로스 윈드, 전체 기기 접근을 통해 항공기를 비행해야합니다.

고급 시뮬레이터 Scenarios

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미래 지향: AI, 자동화, 그리고 조종사 역할

인공지능과 기계 학습이 미래 조종사에 내장되어 있기 때문에 기술 향상을 통해 탈바꿈이 계속됩니다. 보잉 에어버스는 “다트비브” 자동 조종사를 개발하여 기상이나 전처리 시스템 실패와 같은 결정을 내릴 수 있는 작업들을 더욱 개선할 수 있습니다. 이 문제를 제기하면, 오토파이트는 거의 모든 상황을 처리할 수 있는 경우, 인간 조종사에 대한 어떤 상황이든 마스터해야 할지?

많은 업계 리더들은 파일럿이 핵심 비행사에서 숙련 된 것을 유지해야하지만, 자동화 자체를 이해하기위한 기초로 간주해야합니다. 유럽 연합 항공 안전기구 (EASA)는 향후 파일럿 라이센스가 자동화 별 등급과 분리 된 기간 정의 된 "수동 종료"를 포함한다는 것을 제안했습니다.

또한, 화물의 단일 조종 작업 (SPO)의 상승과 아마도 여객 항공기는 수동 및 자동화 기술 모두의 깊은 이해를 필요로 할 것입니다. 조종사는 비행뿐만 아니라 원격 항공기 지휘관 역할을하고 여러 자동화 시스템을 동시에 모니터링 할 수 있습니다. 이러한 역할에 대한 교육은 시스템 엔지니어링,인지 심리학 및 손 비행의 융합을 요구할 것입니다.

결론 : 내일의 균형 잡힌 조종

Autopilot은 파일럿 기술의 적이 아니라 조용한 일 수 있습니다. 가장 성공적인 항공 교육 프로그램은 강력한 보조로 자동화를 치료하는 것은 수동 경쟁을위한 대체가 아닙니다. 일반 수동 연습을 보존함으로써, 시스템 지식을 강화하고, 현실적인 스트레스 시나리오를 창출하는 시뮬레이션을 사용하여 업계는 완전히 자동화 된 비행 또는 무거운 날씨에 도전적인 접근을 가능하게하는 조종사를 일으킬 수 있습니다.

목표는 인간과 기계 사이에서 선택하지 않지만 완벽하게 통합 할 수 있습니다. 한 수의 검사 에어맨이 그것을 넣어 : "최고의 조종사는 autopilot없이 비행기를 비행 할 수있는 것들이지만, 정확히 켜기 할 때 알 수 있습니다."그 철학은 수십 년 동안 파일럿 훈련의 코너스톤을 유지 할 것입니다.

외부 자원:
] - FAA 비행기 비행 핸드북 (Chapter 13 – Automation)
] - SKYbrary: Aviation]
- EASA - ]]]]]]]]]]]]]]]]]