城市道路人行横道处驾驶人决策行为规律及损失

为给驾驶人在城市道路人行横道处安全通行提供决策依据,通过进行驾驶人决策与风险感知试验,对驾驶人的感知风险及决策行为进行分析.给出了驾驶人感知风险随机动车速度变化的规律及驾驶人决策行为的损失函数,基于概率论构建了驾驶人碰撞风险概率模型,并标定了在不同车速等级下的行车延误和碰撞风险损失.研究结果表明:当行车速度较低时,驾驶人采取匀速和加速为较优策略,而减速则会增加损失;当行车速度处于中等时,驾驶人采取加速、减速、匀速策略损失相差不大,但以匀速较优;当行车速度较高时,驾驶人对于自身的最优策略应该是保持匀速通过.     

驾驶人风险感知研究综述

驾驶人风险感知是驾驶过程中驾驶人识别风险并作出决策及反应的过程,与交通事故密切相关.风险感知研究对于干预不安全驾驶行为,预防和减少交通事故有着重要意义.对驾驶人风险感知研究进行系统回顾,介绍了风险感知的定义及相关理论,归纳分析了驾驶人风险感知的影响因素,梳理总结了驾驶人风险感知的测试评估方法、风险感知培训方法及其效果评价.综合分析表明:驾驶人风险感知能力是多种因素共同作用下的结果(如社会人口因素、驾驶经验等);不同驾驶人在风险感知方面的差异主要通过驾驶行为体现(如反应时间、反应速度、注视位置等),缺少驾驶人生理变化方面的深入研究;不同风险感知测试方法的效果无法进行横向比较,需要完善相关的衡量标准;在驾驶人风险感知培训研究方面,有必要进一步验证风险感知培训对驾驶人的作用是否具有普遍性与长期性.     

高速公路长隧道夜间出口照明优化研究

我国现行隧道通风照明标准中,关于高速公路长隧道夜间出口段照明设计存在缺失,而上述问题对于行车安全和节能减排具有重要意义.为使高速公路长隧道出口段照明适合驾驶人需求,选用11名驾驶人进行夜间隧道实际行车试验.以眼动仪记录驾驶人瞳孔面积实时变化参数,照度计测量不同点的环境照度,非接触式五轮仪测量行车速度.运用多元曲面回归分析方法,获得瞳孔面积随照度和适应时间变化的规律,并建立量化模型.研究表明：现有隧道夜间出口段照度过高,与驾驶人实际需求差异大,造成驾驶人严重的暗适应问题;该段的照度值应按驾驶人需求进行优化,逐渐降低洞内照度并在出口外增设照度逐渐降低的照明设施.计算列举了出口段不同位置具体照度值,以减弱暗适应对行车的影响.     

城市道路人行横道处照明指标的确定

为了合理确定城市道路人行横道处的照明指标,保证驾驶人对过街行人的有效视认,进行了驾驶人夜间视认距离试验研究。分析了过街行人数量、状态(静止或运动)及衣服颜色对驾驶人夜间识别距离的影响,以及不同车速条件下驾驶人夜间视认距离随平均照度的变化规律,构建了驾驶人夜间视认距离-平均照度-车速关系模型。基于驾驶人夜间视认距离与反应制动距离间的安全行驶判别条件,提出了城市道路人行横道处平均照度的计算方法,并给出了实际案例。研究结果表明:当单个过街行人静止且衣服颜色较深时,驾驶人夜间对其进行视认最为困难;驾驶人夜间视认距离与平均照度呈正对数相关,与行驶速度呈负线性相关。     

超强冲击波作用下地下坑道防护门门框结构设计的应用研究

本文在对岩体、钢筋混凝土材料静态和动态力学特性参数探索性研究的基础上，对承受××ＭＰａ抗力的钢筋混凝土坑道防护门门框结构进行了平面试验模型的静力和动力分析以及门框整体结构的三维动力响应分析．通过计算分析，给出了门框结构的破坏机理及动力参数的分布规律，为结构的安全可靠性提供数值结果．其成果已直接应用于工程设计．     

机动车非职业驾驶人事故倾向性测评方法

为了科学筛选出不同事故倾向性的驾驶人,使道路交通安全教育更具有针对性,通过设计适用于机动车非职业驾驶人的调查问卷及量表,分析甄别影响驾驶人事故倾向性的因素,对其进行权重值计算。 通过模糊数学模型构建隶属函数,完成驾驶人事故倾向性的分级测评方法,并使用收集的道路交通事故数据验证分级测评方法的合理性。 研究结果表明:筛选出驾驶人年龄、驾驶频率、违规操作得分、平稳型驾驶人格、机敏型驾驶人格和日常工作及驾驶环境六大影响因素,并通过驾驶人事故倾向性量表与隶属度函数可有效辨别具有不同等级事故倾向性的驾驶人,分数落在(0,3.5]表示该驾驶人事故倾向性高,落在(73.5,4]表示该驾驶人事故倾向性较高,落在（4,0）表示该驾驶人事故倾向性普通。 通过实例验证,表明该方法可以有效筛选出不同事故倾向性的机动车驾驶人,为驾驶人培训与安全教育提供参考。     

基于 BP 神经网络的公路隧道视频火焰识别

为提高基于视频图像的公路隧道火灾火焰识别率,在对火焰动态特征研究成果之上,利用BP神经网络融合火焰静态特征,对公路隧道视频火焰进行综合识别．火焰动态特征选取作者研究的火焰边缘运动量（AM FE）和火焰区域跳动特征,火焰静态特征选取前人研究的尖角数目、火焰颜色特征和圆形度．将此5种火焰特征作为BP神经网络的输入,达到融合火焰多特征信息并实现火焰综合识别的目的．实验结果表明,火焰识别率稳定在86．2％～96．5％之间,验证了该方法的可靠性．     

高速公路驾驶人超车过程中的扫视行为

在驾驶模拟器内植入高速公路超车静态和动态场景,招募30位驾驶人完成超车过程的驾驶模拟试验,并采集驾驶人扫视频率、时间、角度和角速度等参数。将驾驶人视觉区域划分为5个部分,统计计算各区域之间的扫视概率。研究结果表明:超车过程中,目标车辆的速度不影响驾驶人的扫视频率,但对扫视时间、扫视角度和扫视角速度产生正相关影响;与目标车辆为小型车相比,同一速度水平下,超越大型车时驾驶人的扫视时间较长、扫视角度较大、扫视频率较低、扫视角速度较小;驾驶人在原车道和超车道之间的视觉转移概率最高,原车道和超车道是超车过程中驾驶人最为关注的区域。     

基于FEM的数控弧齿铣齿机立柱结构静、动态设计

借助有限元分析软件,运用结构动态设计原理和基于有限元法的变量化分析技术对数控弧齿铣齿机立柱部件进行动、静态特性分析,并以立柱结构的侧板宽度为几何参数进行灵敏度分析,找出原设计中的不足,并在结构及尺寸上加以改进．结果表明,改进后立柱的动、静态性能得到显著的提高,为机床设计和改造提供了依据．     

自然驾驶工况下驾驶人脚操纵行为规律

为给先进驾驶辅助系统(ADAS)及无人驾驶技术研发提供理论支持,对中国城市道路驾驶人自然驾驶状态下脚操纵行为规律统计和建模分析.采用动态的脑电变化率EEG_δ、心率变化率H_δ、肌电变化率EMG_δ来反映驾驶人生理状态的瞬变性和累积性,拟合得出驾驶人脚操纵过程中加速踏板力、制动踏板力随主要生理指标变化的关系,即驾驶人脚操纵行为模型.通过模型证实了驾驶人脚操纵行为中加速踏板力、制动踏板力与驾驶人3项主要生理指标的相关性;同时统计了驾驶人踏板踩踏频率一般规律.研究结果表明:城市道路驾驶人在脚操纵过程中更愿意通过制动力来实现对车速的控制.脚操纵过程中加速踏板力和制动踏板力与驾驶人EEG_δ、H_δ、EMG_δ均呈正相关;不同驾龄、性别、年龄驾驶人踏板踩踏频率呈现出明显的规律性.模型可用于基于驾驶操控行为的驾驶辅助系统研发、模拟驾驶人操控行为和规律的自动驾驶技术研究以及基于驾驶人操控规律的智能汽车技术设计等.     

基于模糊推理的电网风险评估及线路重要度辨识

由于电网事故发生的不确定性和事故造成的严重后果,需要建立风险模型及指标体系,实现电网风险评估和线路重要度辨识。基于此,建立电网风险评估模型,从电压越限、支路潮流过载及负荷削减量3个方面建立风险指标评价体系;基于模糊推理的方法、静态安全分析和风险理论,结合各子风险指标,得到各支路发生故障事故状态下的综合风险值并进行排序分级。以IEEE-RTS79系统为例进行仿真计算,仿真结果表明:该方法实现了电网综合风险评估的量化和分级,能实现线路重要度辨识,为安全预警和制定差异化运维策略提供参考。     

车辆虚拟跟随避撞中驾驶人制动时刻模型

为探索跟随避撞中驾驶人制动时刻的影响因素,应用汽车驾驶模拟器对多名被试驾驶人进行虚拟交通情景下制动行为测试。利用采集的驾驶人在不同交通情景中制动时刻数据,分析了驾驶人制动时刻与其影响因素之间关系,提出了基于驾驶人采取全制动时刻的危险判断指标,分别建立了多元线性回归、BP神经网络驾驶人制动时刻模型,并对两者的预测性能进行对比。结果表明:驾驶人的年龄、性别和两车运动状态是影响驾驶人制动时刻的重要因素;建立的BP神经网络模型预测精度高于回归模型,可用于揭示驾驶人在跟随避撞中危险判断机理,为驾驶辅助系统开发提供了一个具有体现人的个体差异能力的车辆安全行驶状态判断指标,将对改善驾驶辅助系统性能具有重要意义。     

海底隧道纵坡变化对驾驶人脑电信号影响分析

为明确海底隧道纵坡坡度变化对驾驶人脑电信号的影响,通过开展实车实验,运用脑电仪、坡度记录仪及录像机等设备,采集车辆通过海底隧道变坡区时,驾驶人的脑电信号及海底隧道纵坡坡度数据．选取脑电信号功率谱与脑电功率为参量,分析驾驶人经过海底隧道变坡区时脑电信号活跃水平的变化规律;按照不同上下坡对变坡区进行分组,分别建立海底隧道纵坡坡度变化与脑电信号β波功率变化的数学模型．结果表明,驾驶人在经过变坡区时,大脑活跃水平明显提升,额叶区是对纵坡坡度变化最敏感的脑区;纵坡坡度变化与驾驶人脑电信号β波功率变化正相关,纵坡坡度变化越小,脑电信号β波功率变化越小,驾驶人心理压力越小,行车安全性越好．     

基于多模态生理信号的驾驶人脑力负荷评估

准确评估驾驶人脑力负荷状态对降低因驾驶人脑力负荷过载导致的交通事故具有重要意义．基于典型驾驶场景,结合N-back认知负荷次任务,设计不同难度的驾驶任务实验,研究驾驶人脑力负荷．实验收集驾驶人在任务完成过程中的多种模态生理信号（脑电、心电和皮电信号）及美国航空航天局任务负荷指数量表主观脑力负荷数据,提出基于多模态生理信号特征分析和模式识别的驾驶人脑力负荷分类模型,并比较不同模态生理信号及其组合在3种典型机器学习算法（随机森林、决策树和k最近邻模型）中的脑力负荷分类识别效果．研究表明,基于不同模态生理信号组合的脑力负荷分类模型具有不同的分类准确率．单一模态生理信号的分类模型中,基于皮电、心电和脑电信号的分类模型准确率依次增加;基于多模态生理信号的分类模型准确率普遍优于单一模态分类模型;基于脑电、心电及皮电3模态生理信号的随机森林分类模型具有最高的分类准确率．     

基本矢量量化器的性能研究

介绍了基本矢量量化器的理论和结构设计基本原理．研究和实现了基本矢量量化器的LBG算法，并着眼于在优化系统结构和性能时选择LBG算法中产生初始码书的方法．通过对输入的语音信号进行矢量量化仿真，分析了基本矢量量化器的性能．     

地震作用下大型渡槽结构输水功能可靠性分析

大型钢筋混凝土渡槽作为生命线类水工结构,其输水功能可靠性至关重要。然而,一方面混凝土材料的力学性能表现出显著的随机性与非线性特征,另一方面渡槽结构在服役期内可能遭受不确定的灾害性地震作用,对渡槽结构的服役安全带来威胁。为此,采用混凝土随机损伤力学模型量化混凝土随机性与非线性耦联下渡槽结构的动力响应,并基于概率密度演化理论给出了渡槽结构输水功能可靠性分析方法。以某实际大型钢筋混凝土渡槽结构为例,详述了渡槽结构输水功能可靠性分析的原理和实现流程。研究表明,概率密度演化理论可以准确高效地对渡槽结构输水功能可靠性进行评估;不同设计水准下渡槽结构的输水功能可靠性指标存在一定的差异,在设计初期应予以合理考虑。     

基于驾驶人风险响应机制的人机共驾模型

提出了一种根据驾驶人对环境风险的实时响应进行控制权切换的智能汽车人机共驾模型。首先,从基于真实道路信息的highD数据集中提取出跟车和并道两类典型驾驶片段。接着,应用行车风险场理论对驾驶片段中的环境风险进行统一量化。然后,通过拟合环境风险作用与驾驶人的行驶加速度,得到安全风险响应策略曲面,并提出了基于策略偏差的人机共驾控制权柔性切换模型(FCTM)。最后,以纵向控制模型(LCM)作为辅助控制模型,在前车紧急制动和旁车切入两类危险场景中进行了人机共驾仿真实验。结果表明:本文FCTM模型可以通过平稳的人机控制权切换,修正驾驶人在危险场景中的驾驶操作,提高行驶安全性。     

城市不同道路线形下的驾驶人注视特性

为研究城市不同道路线形下的驾驶人注视特性,采用FaceLAB5非接触式眼动仪采集了城市道路实车试验条件下驾驶人的眼动数据,应用层次分析法筛选出表征注视特性的眼动指标(注视和眼跳),在把驾驶人注视区划分为5个区域的基础上,对比分析了不同道路线形下驾驶人注视点及注视转移在各区域中的分布规律。研究发现:不同道路线形下,驾驶人50%以上的关注落在远方和前方区域中,左侧区域几乎相同;直行路段对左侧区域的关注约是右侧区域的3倍;转弯路段对右侧区域的关注约是直行路段的3倍。研究结果既能为驾驶人培训提供指导,也为道路线形的设计及判断驾驶人是否有转弯意图提供了理论依据。     

基于瞳孔直径的撞固定物冲突自反馈识别方法

以寻找可反映驾驶人心理负荷的交通冲突识别指标及基于该指标的交通冲突识别方法为目的,通过比较分析明确了冲突刺激与瞳孔直径的相关关系。基于交通冲突领域对瞳孔直径的研究现状,针对常规模板识别需要过多人工干预、识别效率低下的缺陷,提出了基于瞳孔直径的撞固定物冲突自反馈识别方法。撞固定物冲突验证结果显示,自反馈识别方法误判率为5.56%,无反馈识别方法误判率为24.44%,证明自反馈识别方法具有较高的识别精度且无需人工干预,可满足现阶段交通冲突识别和道路安全评价的要求,为后续交通冲突严重程度-瞳孔直径关系研究以及基于驾驶人眼动特征的交通冲突量化体系构建奠定基础。     

基于有限元分析的数控铣齿机立柱动静态设计

运用结构动态设计原理和基于有限元法的变量化分析技术对数控弧齿锥齿轮铣齿机立柱部件进行了动、静态分析,研究了立柱不同结构型式对其静、动态性能的影响．结果表明,立柱的跨度等因素对其低阶模态频率影响很大．给出了立柱的优选结构型式,为机床改造或机床设计提供了依据．