基于自然驾驶数据的驾驶人换道决策识别研究

为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。     

高速变轨距动车组转向架滑动套配合量影响研究

某新型高速变轨距动车组变轨机构中车轮、滑动套和车轴存在多层圆筒配合,为深入了解配合量对滑动套接触压力以及结构应力的影响,分别采用弹性力学和有限元分析的方法对其进行求解,并分析了不同配合量对接触压力和结构应力的影响。结果表明:除接触边缘区域,车轮-滑动套接触压力与配合面过盈量成正线性关系;滑动套-车轴间隙量对滑动套内孔面结构应力影响显著,其实际间隙值由于车轮-滑动套过盈配合的压缩作用而小于设计值,所以设计间隙量时建议考虑车轮-滑动套过盈配合的压缩作用。     

柴油机水温异常的排查分析

发动机水温是发动机运行的重要参数,保持合适的水温对于发动机性能发挥起着至关重要的作用。本文利用车联网大数据平台,通过对某款重卡柴油机水温异常偏低的排查分析,找出问题的根本原因并成功解决。本次发动机水温异常偏低问题的排查经验和方法,可以为后期类似问题分析解决提供指导和借鉴。     

车辆作用下新型高墩曲线钢管混凝土桁架梁桥的动力性能研究

高墩钢管混凝土曲线桁架梁桥作为一种新型桥梁结构形式,其动力特性相对于常规梁桥具有特殊性,车辆作用引起的桥梁振动十分复杂。为研究该类桥梁在车辆作用下的动力响应特征和规律,以我国首座该类桥梁示范工程为背景,推导建立了曲线梁桥车桥耦合振动分析模型,编制了相应的分析程序并利用荷载试验结果予以验证。采用该车桥振动计算模型分析了桥面平整度、车速、车辆作用位置和车辆数等因素对桥梁整体和局部动力冲击效应的影响。结果表明:现行设计规范低估了该类桥的车辆冲击效应;当桥面平整度为好时,整体和局部动力放大系数分别为规范设计值的近10倍和3倍;多种构件的动力放大系数差别显著;跨中横向振动约为竖向振动的25%,该类高墩曲线梁桥在车辆作用下的横向振动问题值得关注。     

一种有效的水声信道盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡（SEIDFE）算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种稳健性好、收敛快的双模式超指数迭代判决反馈盲均衡算法.该算法对均衡器输出的实部和虚部分别进行非线性变换以修正误差控制信号,从而纠正载波相位旋转;在此基础上,将一种新的自适应变步长算法应用到前馈滤波器前向权值的迭代步长中,提高算法收敛速度;并采取判决误差切换准则,将上述改进算法与判决导引算法有机结合起来,提高算法稳健性和收敛性能.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于GIS的管线资源管理系统的设计与实现

根据所在电信企业的管线资源特点,从资源管理面临的实际问题出发,结合当前GIS的应用特点,将管线资源管理与地理信息系统结合起来,完成图形管理和数据管理系统的有机结合。并采用基于GIS工具软件的二次集成方式开发管线资源管理系统。     

由邓玉娇案看媒体与司法的冲突与契合

在信息化社会突飞猛进发展的今天,媒体监督与司法公正的冲突议题,伴随着越来越多的影响力诉讼案件引发的公众舆情热潮而常忆常新。邓玉娇案作为一起经由媒体监督,使普通刑事案件上升为社会公共事件的案件典型,使得二者的冲突关系再次进入大众视野,并引发媒体界和司法界的广泛探讨和反思。本文以邓玉娇案为切入点,引出新闻媒体与司法公正之间的冲突现状,通过对造成二者冲突的原因分析并域外关于解决此类冲突的立法和实践的经验借鉴,提出一些尚不成熟的合理化建议,试图勾勒出足以调和二者冲突的协调机制的蓝图。     

车轮多边形对米轨机车动力学性能影响的研究

为研究米轨机车车轮多边形化对机车系统动力学性能的影响,建立米轨机车动力学模型,研究车轮多边形的谐波阶数和波深幅值对动力学性能的影响,并计算不同谐波阶数下车轮多边形的波深限值,最后对车轮多边形和轨道激励共同作用下轮轨垂向力的变化趋势进行分析。结果表明:由于米轨机车运行速度较低,车轮多边形化会导致低频振动,使得车体振动响应增大;车轮多边形化会极大地增加轮轨垂向力,但对脱轨系数影响不大;波深限值与机车运行速度及车轮多边形谐波阶数成反比;轨道激励不仅不会掩盖多边形的作用趋势,而且会极大地增加轮轨垂向力。机车在线路上运行时应经常检测车轮不圆度,并及时镟修或者更换车轮,防止出现轮轨垂向力过大或跳轨现象。     

基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中，车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题，提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先，构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法，可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割；其次，针对车道线边缘特征复杂多变的情况，设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线；最后，采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法，实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明：在正常场景和多种复杂特殊场景下，所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s^-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势，可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。     

基于深度卷积-Tokens降维优化视觉Transformer的分心驾驶行为实时检测

针对基于端到端深度卷积神经网络的驾驶行为检测模型缺乏全局特征提取能力以及视觉Transformer(vision transformer,ViT)模型不擅长捕捉底层特征和模型参数量较大的问题，本文提出一种基于深度卷积和Tokens降维的ViT模型用于驾驶人分心驾驶行为实时检测，并通过开展与其他模型的对比试验、所提模型的消融试验和模型注意力区域的可视化试验充分验证了所提模型的优越性。本文所提模型的平均分类准确率和精确率分别为96.93%和96.95%，模型参数量为21.22 M，基于真实车辆平台在线推理速度为23.32 fps，表明所提模型能够实现实时分心驾驶行为检测。研究结果有利于人机共驾系统的控制策略制定和分心预警。