基于小波熵的驾驶疲劳脑电信号特征提取EI北大核心CSCD

为寻找衡量驾驶疲劳的可靠的生理指标,通过实验采集了模拟驾驶前、模拟驾驶疲劳后和休息后的脑电信号,并对其进行预处理和特征提取。应用小波变换对脑电信号进行降噪;并求得降噪后的脑电信号H和R小波熵比值。结果表明,驾驶疲劳后脑电信号H和R值有增大的趋势;再经充分休息后,脑电信号的H和R值有下降趋势,两者均具有显著性差异(P<0.05),说明小波熵值是驾驶疲劳脑电特征提取的有效方法。     

基于生物力学和颈腰部EMG判别驾驶员疲劳状态

本文中通过采用颈腰部生物力学和表面肌电信号相结合的方式,对驾驶员在驾驶过程中的疲劳状态进行了研究。首先,通过生物力学的计算与分析,合理地选择了能有效反映驾驶疲劳状态的生理信号采集位置,即颈6左右两侧上斜方肌和腰4左右两侧竖脊肌。然后,在利用经验模态分解算法对测得的肌电信号进行去噪的基础上,找出能表征驾驶员疲劳状态的颈腰部肌电特性参数,并对提取的特征参数(颈部复杂度、腰部复杂度和腰部近似熵)进行主成分分析,获得了两个主成分,有效保留有用信息,去除冗余信息,实现了特征参数的降维。最后,以此为自变量建立疲劳驾驶评价模型,有效提高了模型的正确率,加快了模型的运算速度。结果表明,该方法在对驾驶员正常与疲劳状态的区分上具有良好的识别效果,正确率可达90%以上。     

一种基于驾驶员生理信号的非接触式驾驶疲劳检测技术

本文中基于驾驶员的生理信号提出一种非接触便携式的驾驶疲劳检测技术。首先通过传感器采集到汽车行驶过程中驾驶员的股二头肌的生理信号,经快速独立成分分析分离出肌电信号和心电信号,并采用经验模态分解进行去噪。接着在此基础上,提取出肌电信号复杂度、心电信号复杂度和心电信号样本熵3个特征参数。综合这3个特征参数能明显区分驾驶员的正常和疲劳两种状态。最后采用主成分分析法将特征参数进行降维,获得了2个能有效表征疲劳状态的主成分,以此为自变量建立了判定驾驶疲劳的数学模型。经验证,该模型能较准确地判别驾驶员在驾驶过程中的正常和疲劳状态,准确率达90%以上。     

基于可穿戴传感器的驾驶疲劳肌心电信号分析EI北大核心CSCD

本文通过对驾驶员的肌电信号与心电信号的研究,检测驾驶员驾车过程中的疲劳状态。对8名被试者进行2h的驾驶模拟实验。利用可穿戴式传感器采集被试者股二头肌部位的生理信号,采用快速独立成分分析和经验模态分解算法对测得的信号进行分离和去噪处理,得到肌电、心电信号,并找出能表征驾驶员疲劳的肌电和心电特性参数,运用统计分析SPSS软件进行Kolmogorov-Smirnov Z检验,最终选取肌电信号峰值因数和肌心电信号互相关峰值(P<0.001)作为组合特征,并采用马氏距离作为判别疲劳的准则。结果表明,该方法在对驾驶员正常状态与疲劳状态的区分上有良好的识别效果。     

基于驾驶行为的疲劳驾驶判别算法研究

为了有效判别驾驶员的疲劳驾驶状态,本文利用模拟驾驶器开展驾驶实验,采集了20名驾驶员在疲劳状态和正常状态的实验数据;为了提取能表征驾驶员疲劳和正常驾驶状态时的行为特征,本文对获取的速度、方向盘转角和车辆横向位置的样本熵进行了分析,最终提取了该三类参数的样本熵作为疲劳驾驶的有效特征组;构建了基于BP神经网络的驾驶员疲劳驾驶判别算法,并采用测试集样本对构建的算法进行验证.实验结果表明:该算法对于驾驶员疲劳驾驶检测的准确率较好、运行时间较短、具有较好的鲁棒性和实用性.     

基于脑电信号的疲劳驾驶状态研究EI北大核心CSCD

为准确快速检测驾驶员的疲劳状态,本文中提出了一种基于脑网络特征的疲劳检测方法。首先选取真实驾驶实验环境,实时采集驾驶员的脑电信号,对其进行小波包分解与重构,提取各个节律信号。接着通过计算各导联间的相位迟滞指数,构建连接矩阵,并提取各个节律的脑网络特征。最后通过对驾驶员主观疲劳度与所提取特征的人工神经网络回归分析,得到二者间的复杂关系,相关性系数R为90.27%。结果验证了基于功能连接的精神疲劳评估方法的可行性,为不同精神状态下建立脑动态模型开辟了新的途径。本文中提出的方法利用较少电极可穿戴EEG设备检测疲劳简便、经济,对驾驶员疲劳检测系统的开发具有重要意义。     

基于脑电信号的疲劳驾驶状态研究

为准确快速检测驾驶员的疲劳状态,本文中提出了一种基于脑网络特征的疲劳检测方法。首先选取真实驾驶实验环境,实时采集驾驶员的脑电信号,对其进行小波包分解与重构,提取各个节律信号。接着通过计算各导联间的相位迟滞指数,构建连接矩阵,并提取各个节律的脑网络特征。最后通过对驾驶员主观疲劳度与所提取特征的人工神经网络回归分析,得到二者间的复杂关系,相关性系数R为90.27%。结果验证了基于功能连接的精神疲劳评估方法的可行性,为不同精神状态下建立脑动态模型开辟了新的途径。本文中提出的方法利用较少电极可穿戴EEG设备检测疲劳简便、经济,对驾驶员疲劳检测系统的开发具有重要意义。     

基于前额脑电多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测分析

为研究脑机接口（BCI）在交通运输中的应用，减少因疲劳驾驶导致的交通安全事故，提出基于前额脑电（EEG）信号多尺度小波对数能量熵的驾驶疲劳检测方法。首先，设计驾驶仿真模拟试验，利用脑电帽采集26名被试清醒驾驶和疲劳驾驶的前额EEG信号，试验过程中，使用主观检测方法每隔20 min对被试进行问询；其次，应用MATLAB对采集到的EEG数据进行预处理，基于2种驾驶状态形成被试初始样本数据集；进而，在该数据集基础上，利用多尺度熵的概念，提取EEG信号小波对数能量熵（WLE）特征，同时提取经典模糊熵（FE）特征进行比较分析；然后，运用极限学习机（ELM）对提取的特征数据集进行快速有效的精准分类，并使用留一交叉验证法进行验证评估；最后，对比经典FE分类表现，并结合多种性能指标对驾驶疲劳检测结果进行综合比较。研究结果表明：在本文试验条件下，基于多尺度WLE（MWLE）的前额EEG疲劳识别率显著高于基于多尺度FE（MFE）的识别率，其理论平均正确率达91.8%；基于多尺度熵的EEG信号特征提取方法能有效提高驾驶疲劳识别效果和算法效率；多种性能指标表明前额EEG的WLE可以作为衡量驾驶疲劳的有效生理指标；结果验证了采用基于ELM对MWLE的前额EEG信号进行驾驶疲劳检测方法的有效性和实用性，有助于促进可穿戴BCI在疲劳驾驶预警中的应用。     

基于样本熵特征的驾驶人换道过程特征分析

在行车环境中,驾驶人的精神负荷是否能合理分配直接影响行驶安全,因而驾驶人的驾驶熟练程度与驾驶人驾驶过程中的精神负荷分配之间关系值得研究,其中脑电是客观评价驾驶人精神负荷的重要指标.通过实验采集了10组城市道路环境下驾驶人驾驶过程中的脑电信号,并记录了车辆行驶过程中的车辆数据,然后使用样本熵的方法来定量计算脑电数据,从而评价驾驶人在换道过程中的精神负荷问题.样本熵计算结果显示:换道过程中驾驶人的脑电特征要明显比非换道过程中驾驶人的脑电特征复杂;换道过程中驾驶人的脑电特征样本熵明显大于非换道状态下的驾驶人脑电特征样本熵,熟练驾驶人的脑电数据样本熵明显小于非熟练驾驶人的样本熵值,熟练驾驶人在换道过程中车速高于非熟练驾驶人;相较于跟驰驾驶行为,换道驾驶行为过程占用更多的精神负荷,熟练驾驶人比非熟练驾驶人分配更少的精神负荷在换道过程中.     

基于生物电信号的驾驶疲劳检测方法

驾驶疲劳检测技术是当前安全辅助驾驶技术的一个研究热点,其中基于生物电信号的检测方法最直接。本文主要介绍驾驶疲劳的生成机理、检测方法的分类和基于脑电、心电、眼电和肌电等主要生物电信号检测方法的研究现状。最后,针对当前研究领域的不足给出了建议,以供研究者参考。     

板簧模型对车架强度计算的影响分析

轻型载货汽车钢板弹簧对车架的支持往往简化为对车架的弹性约束，由于悬架系统的工作特点，当车架受力变形时，可以带动车轮在地面上有微小的滚动，从而实现整个钢板弹簧的协调变形，为车架提供支持力，利用前后置处理软件MSC／PATRAN（V8．5）和有限元求解器MSC／PATRAN ADVANCED－FEA（V8．5）能够对轻型载货汽车钢板弹簧的模拟方式进行若干情况的分析和比较，得出能较好模拟真实结构的建模方式。     

盾构掘进机刀盘研制实例

刀盘是盾构机中的重要部件，具有开挖地层、稳定开挖面、搅拌碴土等功能，处于盾构机与地质状态紧密关联的最前沿。文章通过对刀盘研制实例的剖析，简单介绍了刀盘设计的基本方法、刀盘的制造工艺以及刀盘样机在工业性试验中所取得的成果。     

港珠澳海底沉管隧道近陆域段管节防护设计

沉管隧道的回填防护根据功能需求,在纵向上可按照普通段、航道段及近陆域段3个分区进行防护。近陆域段防护需要考虑的影响因素多,且安全风险高,是沉管隧道工程防护设计的重点。以正在建设的港珠澳跨海通道工程中海底沉管隧道近人工岛陆域段的回填防护为研究对象,针对近陆域段采用柔性与刚性2种防护方案进行研究比选,提出适合项目特点的护坦潜堤式柔性防护方案,并详细分析了柔性防护方案的设计细节,通过防撞、防锚及稳定性方面的计算分析以及工程实践,证明这种防护方式是科学合理的。     

卢浦大桥引桥T梁设计

本文介绍了卢浦大桥引桥 T梁构造形式、跨径布置 ,并对不同跨径、不同桥宽的 T梁进行了设计分析     

西江特大桥桥墩冲刷防护设计与施工关键问题分析

以中江高速公路西江特大桥桥墩冲刷防护工程为实例,系统地分析了该工程冲刷防护方案设计、施工组织、质量控制中的关键问题。重点阐述了袋装砂、级配石、块石三层防护结构的设计方案及其优化,总结了基于抛投试验的冲刷防护施工组织,并对施工后各结构层的厚度、标高与设计要求进行了对比分析,验证了各结构层袋装砂、级配石、块石的抛填厚度和顶面标高均满足设计标准。     

发动机挺柱火焰淬火稳定性控制

发动机挺拄火焰淬火是采用火焰对挺拄底而加热后再进行油冷淬火的一项新工艺。因火焰稳定性控制是保证该工艺质量的关键，所以采用二级减压方法对火焰气体流量进行控制。挺柱经火焰淬火后，淬透层为5～7mm，底面硬度≥63HRC，杆部硬度为93～104HRB，满足了技术要求，解决了盐浴淬火工艺挺柱全淬、裂纹变形的问题，产品不合格率仅为1％     

东海大桥陆上段基础持力层均匀性分析设计

东海大桥陆上段约长 2 .4km,为 4～ 6跨一联的 PC连续梁桥 ,基础持力层取 71-2 层 ,即灰黄色粉砂层 ,根据地质钻孔资料综合分析 ,认为持力层以上的 71-1,即草黄色砂质粉土较均匀 ;71-2 层的标准贯入度 N63 .5及比贯入阻力 Ps的变异系数 δ较大 ,反映了持力层较大的不均匀性 ,在沉桩施工中则出现相应不规则的断续分布、突发性较大变化。对此 ,设计采取了相应的应对措施 ,并与管理、施工等有关部门密切联系协作 ,及时妥善处理     

沥青路面土基模量季节变化影响分析

通过铺筑室内土基足尺试验,模拟南方气候条件的变化控制地下水位,实测得到1年内各个月份的土基模量值,用弹性层状体系理论计算了典型路面结构各个时期内各计算点处的应力、应变、变形,进而对常用的路面设计指标弯沉、疲劳、车辙进行了损伤分析,将计算结果与考虑最不利季节模量的计算值进行了对比分析,得出对于我国半刚性路面,土基模量的季节性变化对弯沉和疲劳损伤影响较大,而对于车辙损伤的影响较小的结论。     

SolidWorks软件在自卸车货箱设计中的应用

基于SolidWorks系列零件设计方案及自卸车货箱结构特点对其进行参数化驱动,从而自动生成指定规格的自卸车货箱图纸,实现自动化设计。     

盾构刀盘形式对砂卵石地层扰动状态的影响

盾构刀盘形式的选择是砂卵石地层盾构掘进面临的关键问题。为解决这一问题,以兰州地铁1号线一期工程为背景,综合运用现场调查、实验室试验、三维离散元数值模拟、现场原位监测等方法,对砂卵石地层土压平衡盾构施工颗粒流动和地表沉降的机制进行了研究。1)通过室内大直径(300 mm)试样三轴压缩试验获得了砂卵石地层的应力-应变曲线,基于试验结果和EDEM离散元三轴数值试验,标定了离散元数值模拟需要的参数。2)基于Solidworks软件建立了面板式刀盘盾构和辐条式刀盘盾构三维机械模型。3)将盾构三维机械模型导入离散元软件EDEM中,建立了砂卵石地层盾构掘进过程的三维离散元模型;将模拟结果与现场监测数据对比,揭示了面板式刀盘和辐条式刀盘土压平衡盾构掘进对砂卵石地层扰动状态和地表沉降的影响机制。面板式刀盘土压平衡盾构掘进,刀盘前方、上方的"强烈扰动区"范围为(0.3~0.5)D(D为刀盘直径);辐条式刀盘土压平衡盾构掘进的"强烈扰动区"范围不足面板式刀盘的1/3,且扰动程度轻。