当代飞行事故发生的主要原因是人为出错,检测飞行任务过程中的疲劳并采取措施,能够有效降低人为出错、降低事故率。疲劳的形成机制以及现有研究中对疲劳的定义方式多样且复杂,目前用来评价疲劳程度的方法包括生理指标检测、行为观察和主观问卷评价等。在本研究中,将执行特定任务过程中遭受任务负荷和各种环境因素影响所产生和积累的综合性疲劳现象定义为“工作疲劳”。本文结合仿真飞行任务和眼动评价指标,旨在探索适用于飞行状态的非侵入性疲劳状态检验方法,并完成相应状态下的疲劳反馈交互概念设计。论文的主要内容和创新点如下:1、基于眼动参数、绩效参数和疲劳状态的非线性相关关系,提出了一种使用随机森林神经网络模型,对疲劳状态进行分类;通过建立的神经网络模型描述了各参数与疲劳之间的映射关系,并实验验证了PERCLOS和绩效参数在疲劳检测中的可用性。2、对“枭龙”战斗机的三种HUD显示模式和任务流程进行深度分析,阐述其HUD界面中可能存在的交互设计问题。3、结合“枭龙”战斗机的交互界面与任务流程特征,建立了一套基于眼动参数与绩效参数的非侵入性疲劳检测实验平台,使用该平台可通过眼动参数和绩效参数进行特定任务下的疲劳检测。4、针对“枭龙”战斗机HUD中存在的问题,基于上述实验结果完成了仿真座舱下HUD界面的疲劳反馈交互设计,并采用主观评价的方式对设计进行了评价,提出了将疲劳反馈交互设计扩展至指控端系统界面的设想。论文通过实验研究验证的眼动参数对于飞行任务中疲劳状态检测的方法,为后期建立飞行状态下的实时疲劳状态检测打下基础。所提出的疲劳反馈设计能够帮助飞行员自身和地面人员对于飞行员状态的感知,从而可以在即时和长期的状态下进行合理的提示和任务调整。