多尺度稀疏电能质量扰动识别方法

针对传统电能质量扰动识别中存在数据量大、扰动特征依赖主观选择的问题，提出一种多尺度稀疏电能质量扰动深度识别方法. 首先，构建电能质量的多尺度稀疏模型，通过对扰动信号平稳小波多尺度变换获得扰动的低高频信息；然后，对其压缩采样获得降维的测量数据，并在此基础之上，应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏向量，将稀疏向量输入深度置信网络，实现扰动的智能识别；同时，为进一步提高网络识别的准确性，采用交叉熵算法完成对网络隐含层数、学习率等参数寻优；最后，为验证所述方法的有效性，针对几类典型的单一扰动和复合扰动信号进行大量仿真试验. 结果表明:在理想环境和噪声环境下，针对七类典型单一扰动，平均识别率达到99.0%和96.71%以上；针对13类多重扰动，平均识别到达97.69%和94.62%以上.      

部分国家和地区司机血液酒精浓度界值及相关处罚规定

美国美国纽约州《车辆与交通法——道路条例》第1192条规定在酒精或药物作用下驾驶机动车（1）任何人不得在酒精或药物作用下削弱驾驶能力时开车。违反本规则的人将成为交通违章者,并处以250美元罚款,或15天之内到教养院或农村监狱的监禁,或二者并施。已判定违反本节的违章者在诉讼5年内将处以350美元以下罚款,     

武广客运专线某特大桥桥墩裂缝成因分析

武广客运专线某特大桥在施工过程中发现桥墩出现竖向裂缝,对裂缝桥墩进行检测,并对裂缝成因进行了分析,提出了防止裂缝出现的处置措施和要求.实践证明效果良好.     

以钢横梁受力为主的拱桥桥面系病害分析与加固方案探讨

介绍了以钢横梁受力为主的钢管混凝土拱桥桥面系出现病害的情况,分析病害产生的原因为超载车辆作用,以及钢纵梁参与了结构整体受力,导致了纵横梁连接部位焊缝处存在较高的应力幅,出现了材料的疲劳破坏,进而对采用大纵梁体系的加固方案进行了深入的探讨。     

一种道岔外锁零件疲劳寿命的分析方法

探讨了一种道岔外锁零件疲劳寿命的分析方法。利用理论分析、手册资料和现场测试三者的优势,建立道岔零件疲劳寿命的分析方法。从薄弱位置、S-N模型、应力换算以及环境因素等方面,实例分析了道岔心轨第二牵引点锁钩的疲劳寿命。结果表明,利用理论计算、手册资料和现场测试的方法,评价道岔零件的疲劳寿命是切实可行的。结合分析结果,讨论了零件疲劳寿命分析的可靠性以及改善的方法。     

先张法预应力混凝土空心板梁梁端裂缝状态评估与加固

先张法预应力空心板梁因为施工工艺简单、施工质量容易控制等特点,在桥梁建设中应用非常广泛。随着服役时间的增长以及交通量的日益增加,先张法预应力空心板梁桥产生了各种不同的病害,给交通安全带来了隐患。一城市快速路高架桥先张法预应力空心板梁梁端斜向开裂,最大裂缝宽度达到1.0 mm,梁体存在脆性破坏风险。对其进行了荷载试验评估,并依据评估及计算结果采用了增大梁端截面的梁体加固方案。计算分析表明,梁体加固后可满足规范要求。     

基于小波分解的车道偏离预警算法研究

针对当前车道偏离预警系统成本高且精度较低等问题,提出基于小波分解的车道偏离预警算法。该算法利用车载CCD实时采集路面图像信息,运用小波分析对图像进行去噪和二值化处理,利用车道线对称性精确识别车道线,通过判定车道中心线所在位置辨识自车是否偏离车道。试验结果表明该算法能对主车的偏离进行准确识别,识别精度达到95.4%。     

Sasobit温拌橡胶沥青感温性能测试与评价

结合温拌和橡胶沥青两种技术制备Sasobit温拌橡胶沥青,测试其针入度、软化点、5℃延度、表观粘度等性能指标,并计算针入度指数PI、粘温指数VTS和针入度-粘度指数PVN等评价其感温性能。结果表明,与橡胶沥青相比,Sasobit温拌橡胶沥青的针入度减小,软化点增大,高温性能更好,高温粘度显著降低,有利于混合料的拌和及压实,但5℃延度下降,低温性能略差;Sasobit温拌橡胶沥青的针入度指数PI显著增大,但粘温指数VTS略有增加,针入度-粘度指数PVN显著减小,这与3种指标表征的沥青感温范围不同有关。     

基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法研究

违法使用车辆远光灯是导致夜间道路交通事故的重要原因之一,针对当前道路交通事故中车辆灯光状态鉴定方法存在的不足,本文基于视频图像,从车载监控视频和道路监控视频两个角度分析视频图像中目标车辆前照灯光斑特征、目标车辆前照灯灯光在道路环境参照物上的投影光斑特征等信息,比对分析视频图像中远光灯、近光灯反馈信息的异同点,总结基于视频图像的车辆灯光状态鉴定方法,为道路交通事故处理过程中充分应用视频物证提供技术保障。     

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.