摘要：在飞行员的培训过程中，针对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进行专业的表述，所以要通过对这类数据的专业化的利用，为飞行训练的后续处理模式奠定基础。基于对飞行训练大数据处理理念的设定，本文制定了专业化的处理方案，并进一步研究了大数据处理工作要点，从而确保该项处理工作的效果可以得以保障。
关键词：飞行训练、大数据技术、信息处理
引言：飞行训练大数据的处理过程中，必须根据所有飞行员的具体训练工作要求和训练方法，实现对生成信息的专业协调和整理，同时飞行训练要针对各类不可预知的事项进行分析，之后研究该飞行员是否得到了专业的提升，并分析当前素质方面的问题，从而将其消除，可以说，若实现对所有信息和要素的协调，必须要通过对大数据技术的合理使用，以提高人员能力。
一、飞行训练大数据处理理念
（一）个性化理念
飞行训练的大数据处理理念中，核心是针对个性化理念的处理，因为针对不同的飞行员，其在个人的工作经验方面、个人能力方面乃至思维方面都有差异，因此必须要对当前的个人工作水平进行初步性的认定，之后才可以根据所实施的训练标准进行建模。在大数据技术中，无论是在数据的体现方面，还是在数据的整理方面，都可以根据一段时间内参与培训人员所取得的全部培训信息，对最终的结果进行研究，从而在个性化理念方面获得良好的适配性。
（二）跟踪化理念
在飞行训练大数据的处理过程中，要建立专业化的跟踪理念，一方面要根据当前的飞行员实际工作表现和工作能力，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化信息，实现对一段时间之后的训练水平进行研究，唯有如此才可以综合查找飞行员的能力问题，并帮助将其消除[1]。
（三）框架化理念
飞行员的能力处理过程中，针对个人的操作框架以及素质框架方面都必须得以充分的调整和研究，那么在专项处理阶段，针对相关的框架化理念，就可以由大数据技术对人员的综合素质建设框架进行合理设定，之后根据该框架的表现内容和表现信息，研究相关信息的具体处理模式，此时就可以根据最终所建立框架的具体表现模式和表现特征，实现对所有资源的适当协调，可以说该项技术应用于对飞行训练参数的协调时，具有良好的可靠性、实践性与可操作性。
二、飞行训练大数据处理方案
（一）初始素质考察
在初始素质的考察中，采用模拟机系统，并且应用大数据软件进行记录不同情境之下飞行员的处理方案，比如预设的场景为，飞行中机长和副驾驶仪表参数不同，要注意双方如何进行交流以及针对仪表问题的具体解决方案，此时就需要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，进行充分研究之后带入素质考核模型，以分析这类人员的实际工作能力[2]。
（二）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，同时将这类运行状态在仪表上进行体现，从而让该飞行员根据现有的操作模式和相关参数所代表的含义，结合对这类参数的直接观察、表现和当前状态的监控，修正目前明显存在问题的飞行状态以及警告信息，比如突然出现“Pull Up”警告，此时飞行员要通过相关仪表数据做出判断，立即迅速准确地做出机动动作，此时会逼迫飞行员投入所有的训练精力并调整个人的工作心态，实现对所有信息的第一时间处理。
（三）训练结果记录
每次训练结果取得之后必须将其记录，其中记录工作并不是最终目的，而是要通过对现有参数的调整和利用，分析相关结果中所代表的问题，同时对于不同的飞行员来说，其最终执飞的机型可能发生变化，此时尤其需要分析这类飞行员在面对新的机型时所需要接受的特殊培训。比如在洛根航空6780号班机故障事件中，虽然该飞机最终平稳降落，但是事故原因调查中发现，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，导致机长采取了错误的方式。为预防类似问题的再次发生，在训练中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方面的信息，直接找到两者之间的差异，并且对一些存在明显差异的项目进行重点性的训练，如果发现飞行员在长时间的训练中依然无法修正原有的操作习惯，那么需要将该问题进行进一步的重视[3]。
（四）训练方案调整
训练方案的调整中，要根据飞行员的具体操作内容和操作习惯对其调整，比如按照原有的训练模式，发现对某飞行员过去一段时间的主要训练重心放在如何同时协调不同信息方面，而经过一段时间的训练之后，发现该飞行员对这一能力具有了显著性的提升，不过在进一步的调查中发现，该飞行员和机组内其他成员之间的交流方面存在一定的困难，那么就需要设定新的训练框架，让飞行员的机组沟通能力全面提升。
三、飞行训练大数据处理要点
（一）信息记录要点
在信息的记录过程中，必须通过使用大数据技术实现对所有方案和所有参数的记录，并经过标准化的处理和分析，然后根据处理方案和处理结果，对所有的信息进行专项调整。同时所有的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，该模型的使用过程也需要由大数据技术进行自主分析，针对不同的训练科目设置不同的权重，之后对飞行员的训练能力进行评分，为后续的方案处理和研究工作奠定基础[4]。
（二）信息处理要点
在信息的具体处理过程中，必须根据所有信息的代表含义以及各类参数的处理标准，实现所有信息的科学化使用。比如在具体的操作过程中，发现某飞行员在模拟机飞行阶段，针对一些突发性问题无法第一时间理清思路，那么就需要重点分析在不同的紧急状态下，比如襟翼不对称、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，此时会迫使飞行员不得不在日常的学习过程中和接受培训过程中，全面协调处理问题的思路[5]。
结论：综上所述，飞行训练大数据技术的应用过程中，要根据相关技术的应用要求、应用要点和信息处理模式实现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，通过研究现有的分析结果达到提升效果。要求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，来建立新的模型，实现所有信息的整合。
参考文献：
[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.
作者：飞行部六大队荀明
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