考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联，提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法，辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段，并提出优化方案。首先，通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据，使用DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型，并依据行为特征对驾驶风格进行差异性 分析；其次，采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型，通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识，并基于驾驶风格差异，从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析；最后，将生理与道路线形作为优化参考，以车速建议为着力点进行多元回归分析，并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型，3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段；海拔提升可加速危险驾驶状态的出现，各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长，激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张；下行时，谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态，激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求，为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

通用机场升级转换为运输机场的机制构建思考

研究通用机场升级转换为运输机场,是国务院办公厅《关于促进通用航空业发展的指导意见》中的重点任务之一。本文从通用机场与运输机场的异同入手,明确升级转换的内涵,分析升级转换的现实需求及问题,提出了通用机场升级转换亟待构建的沟通、决策、评估、监督等四方面机制。本研究旨在促进通用机场与运输机场动态联动发展,优化提升机场体系功能。     

基于FPGA的PCI总线转VME总线协议桥接转接器设计与实现

为解决机车UIC网关中PCI-VME桥接芯片的停产问题,提出一种基于FPGA的PCI-VME总线桥,实现了本地PCI总线操作与系统VME总线通信的相互转换。详细阐述了PCI总线接口IP核协议解析和PCI转VME协议转换有限状态机设计方法,利用机车网络控制系统测试平台对该设备进行了互联互通测试。测试结果验证了该总线桥可实时可靠地进行PCI协议解析和VME数据通信,设备的成功研制为推动我国基于VME的机车车载电气部件自主化进程提供了基础支持。     

船舶低硫柴油系统设计的分析与优化

就新辟航线首制船“汉亚直达”集装箱船的低硫柴油系统,叙述了船舶低硫柴油系统的设计经验,从当前国内外对船用燃油硫含量的要求、应对方案到船舶低硫柴油冷却方式选择、低硫柴油冷却系统设计、高/低硫柴油转换、使用低硫柴油风险分析及处理等方面进行详细叙述,为业内同行提供参考。     

基于信号和车辆系统联控的弓靴转换控制设计研究

广州地铁4号、5号、6号、14号、21号线运营线路采用第三轨集电靴受流方式,车辆段采用接触网受电弓受流方式,列车在进出车辆段时,需在弓靴转换点处进行降弓升靴或降靴升弓的操作,传统"人防"监控方法是人工监控与视频监控。文章研究利用信号定位、车辆控制软件联控的方式,实现列车弓靴转换由"人防"向"技防"的转变,设计研究成果已在广州地铁14号、21号线车辆段出入段线弓靴转换点处成熟应用。该设计研究方案能优化列车出入场管理、节约人力资源,并从根本上解决人工未按要求进行弓靴转换而产生的安全风险。     

大跨度拱形网架外扩拔杆组接力转换提升施工技术研究

在网架工程施工中,经常会遇到因提升就位空间受限,不能按常规工艺施工的问题。本文针对此问题,以哈尔滨至牡丹江铁路客运专线牡丹江站侧式站房网架工程为例,提出了独脚拔杆群外扩拼装提升施工技术;重点阐述了拔杆结构设计、提升系统的布置、外扩拼装、同步控制及体系转换等关键技术;阐明了该技术在特殊网架施工中的技术特点、应用优势;工程实践表明,该技术方案合理、安全可靠、使用设备简单,施工成本低,对类似工程施工具有借鉴意义。     

面向国产大型邮轮的虚拟设计评审方案研究

本文分析了国内大型邮轮三维设计模型的虚拟评审需求,基于Intergraph Smart 3D和SmartPlant Review软件,提出了国产大型邮轮虚拟设计评审的总体解决方案。该方案采用三维模型轻量化、模型虚拟评审以及大型邮轮设计-评审数据转换等关键技术,实现了面向大型邮轮设计的沉浸式三维模型全流程虚拟评审,并通过在国产大型邮轮设计模型上的应用测试,验证了该方案的可行性,可为提高大型邮轮设计生产效率、缩短建造周期以及降低生产成本等提供重要的技术支撑。     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为，提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型，模拟驾驶人感知过程，获得期望的车间距；预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹，即决策过程；优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作，即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析，结果表明，本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%，证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。