Task analysis for HMI design. Level of automation study of aircraft navigation functions

Advancements in technology have enabled increasingly sophisticated automation to be introduced into the flight decks of modern aircraft. Generally, this automation was added to accomplish worthy objectives such as reducing flight crew workload, adding additional capability, or increasing fuel economy. Automation is necessary due to the fact that not all of the functions required for mission accomplishment in today’s complex aircraft are within the capabilities of the unaided human operator, who lacks the sensory capacity to detect much of the information required for flight. To a large extent, these objectives have been achieved. Nevertheless, despite all the benefits from the increasing amounts of highly reliable automation, vulnerabilities do exist in flight crew management of automation and Situation Awareness (SA). Issues associated with flight crew management of automation include: • Pilot understanding of automation’s capabilities, limitations, modes, and operating principles and techniques. • Differing pilot decisions about the appropriate automation level to use or whether to turn automation on or off when they get into unusual or emergency situations. • Human-Machine Interfaces (HMIs) are not always easy to use, and this aspect could be problematic when pilots experience high workload situations. • Complex automation interfaces, large differences in automation philosophy and implementation among different aircraft types, and inadequate training also contribute to deficiencies in flight crew understanding of automation.

Approccio spettroscopico mediante guida d'onda e analisi multivariata per la discriminazione della qualità di oli vergini di oliva

La determinazione della qualità dell’olio vergine di oliva e la definizione dell’appartenenza del prodotto ad una specifica categoria merceologica (extra vergine, vergine, lampante) può essere ottenuta mediante la valutazione organolettica effettuando il Panel test. Quest’ ultimo è attuato da un gruppo di assaggiatori esperti (panel), guidati da un capo-panel, e ha l’obiettivo di identificare e quantificare i principali attributi sensoriali (positivi e negativi) stabilendo, sulla base dei risultati, la categoria merceologica di appartenenza del prodotto. Lo scopo di questo lavoro di tesi è stato quello di valutare l’applicabilità di un metodo strumentale che, attraverso un approccio di screening rapido, possa supportare l’analisi sensoriale, fornendo una discriminazione degli oli analizzati in funzione della loro qualità (categoria merceologica). Per tale finalità, un set di 42 oli di oliva vergini provenienti dalla Spagna e dalla Croazia, classificati nelle tre categorie merceologiche sulla base del Panel test, è stato analizzato mediante guida d’onda che ha consentito di esaminare le forme d’onda, sia del guadagno che della fase, nell’intervallo di frequenza 1,6 -2,7 GHz. Dai risultati ottenuti, per diversi intervalli di frequenza gli spettri del guadagno sembrano essere influenzati dalla categoria merceologica. Inoltre, l’analisi delle componenti principali (PCA), condotta a partire da tale informazione spettrale, ha consentito, in linea generale, la discriminazione tra oli extra vergini, vergini e lampanti. Infine, la successiva Hierarchical Cluster Analysis ha permesso di identificare clusters distinti per i campioni lampanti e quelli extra vergini e vergini.