ABSTRAK
Pilot pesawat jarak jauh menghadapi berbagai tantangan, termasuk lingkungan penerbangan yang tidak stabil, ruang kokpit yang terbatas dan sempit, operasi sistem manusia-mesin yang kompleks, berbagai tugas, dan waktu penerbangan jarak jauh. Studi ini menganalisis faktor-faktor yang menyebabkan kelelahan pilot dari empat aspek (manusia, mesin, lingkungan, tugas) dan memperkirakan risiko kelelahan penerbangan jarak jauh menggunakan metode jaringan Bayesian dinamis. Pertama, kami mengidentifikasi faktor-faktor yang terkait dengan kelelahan selama penerbangan jarak jauh dari empat aspek: manusia, mesin, lingkungan, dan tugas, dan menetapkan sistem indeks yang berisi 20 faktor risiko kelelahan. Kedua, 10 pakar di bidang penerbangan mengevaluasi faktor-faktor ini dalam sistem risiko kelelahan untuk memperoleh probabilitas sebelumnya untuk jaringan Bayesian dinamis pada kelelahan pilot pada penerbangan jarak jauh. Akhirnya, kami memperkenalkan model Noisy-OR untuk memperoleh probabilitas bersyarat dan menghitung probabilitas posterior menggunakan jaringan Bayesian dinamis. Kami memvalidasi metode yang diusulkan dengan studi kasus nyata, dan hasilnya menunjukkan bahwa metode ini dapat memprediksi kelelahan selama penerbangan jarak jauh.
Ringkasan
Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kelelahan pilot selama penerbangan jarak jauh. Menggunakan jaringan Bayesian yang dinamis untuk memprediksi kelelahan pilot selama penerbangan dapat meningkatkan keselamatan penerbangan.
