高速公路行车安全驾驶技术控制探讨

市场经济迅速发展以及人们生活水平的提高,汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具之一。随着汽车保有量的持续增加,社会各界对高速公路行车安全的关注度也随之越来越高。所以,加强高速公路行车安全驾驶技术分析研究的力度,制定切实可行的安全驾驶技术控制措施,才能从根本上促进高速公路行车安全水平的有效提升。文章主要是就高速公路行车安全驾驶技术控制进行了简单的阐述和分析。     

基于路用性能指标的高等级公路沥青路面预养护方案研究

高等级公路沥青路面预养护对于遏制路面早发病害劣化进程，延长路面使用寿命具有重要意义；为了提高现有沥青路面预养护方案编制的精准性和科学性，基于路用性能指标对路面通行工况的影响权重建立了路面工况量化评价模型和路面预养护决策模型，可根据预养护评级结果Y值所处区间，给出相应的预养护执行标准，该模型在公路预养护施工项目中已得到较为成功的应用。     

沃尔沃XC60

测试地点:中国·北京2022款沃尔沃XC60在各个方面都让人比较满意,如果价格优惠力度进一步增大,相信会带来更多购买者上月刚驾驶过2022款沃尔沃S60 B4,今天坐上2022款沃尔沃XC60B5四驱智雅豪华版驾驶位一踩油门踏板就感受到了动力上有了很大提升,毕竟发动机从B4提升到了B5。     

单折线体外索对简支钢梁自振频率的影响

结构的自振特性关系到结构的健康安全,预应力系统作用到结构上会影响结构的自振频率.为考察体外预应力索系统对简支钢梁自振频率的影响,基于预应力系统作用机理并采用能量法建立了单折线布索型预应力钢梁的动力方程,求解此方程得到自振频率的计算公式,用此公式对一典型单折线索钢梁的一阶频率进行了计算,并与有限元模拟结果进行对比.结果表明:公式计算结果与有限元模拟结果基本一致,可用于工程设计.在此基础上,还得到了索预拉力、偏心距和截面积对梁自振频率的影响规律,为调节单折线布索型预应力钢梁的自振频率提供了理论依据.     

舵速对电动船Williamson回转性能的仿真分析

针对电动船操纵运动控制问题,研究舵速对电动船Williamson回转性能的影响.通过建立非线性四自由度模型和分析影响电动船回转性能主要参数,建立仿真模型,研究舵速对Williamson回转运动的影响.仿真结果表明:电动船在进行Williamson回转运动时,随着舵速越快,电动船回转性能越好,纵距和横距越小,回转所需的时间越小.仿真结果对电动船操纵性预报和总体性能设计可提供一定理论依据.     

漂浮式风力机在纵摇运动下的气动性能数值研究

与固定式风力机不同,漂浮式风力机气动性能受六自由度平台运动影响。其中,平台纵摇运动的影响尤为重要。本文基于计算流体力学(CFD)方法,使用IDDES模型和重叠网格技术,研究漂浮式风力机气动性能在纵摇运动影响下的特性。使用实验数据验证数值模型,对漂浮式风力机在纵摇运动影响下的气动响应和周围流场实施数值模拟。结果表明,漂浮式风力机气动响应与平台纵摇运动同周期变化,且叶轮推力、扭矩的幅值以及平均功率随纵摇运动振幅增加而增大,随纵摇运动周期增加而减小。此外,发现漂浮式风力机在纵摇运动中的动态失速和尾涡干扰现象。漂浮式风力机的纵摇运动将对其气动性能产生较大影响,因此应在设计阶段予以考虑。     

路用水性聚氨酯改性环氧树脂的制备与工作性能

为进一步明确不同类型聚氨酯预聚体对水性环氧树脂相关性能的改善效果,优选NCO-含量分别为2.0%、4.0%和5.0%的丙烷型端羟基聚醚型聚氨酯(TDI-PPG)对E-51和E-44型环氧树脂进行复合改性,制备水性聚氨酯改性环氧树脂,系统研究了两种水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能,为水性聚氨酯改性环氧树脂在道路领域的推广应用奠定基础。结果表明:根据水性聚氨酯改性环氧树脂的强度形成时间,建议采用15 d强度和伸长率对其性能进行评价;NCO-含量越高,水性聚氨酯改性环氧树脂的工作性能越好;聚氨酯掺量过高,拉伸强度、弯曲强度、拉拔强度均会下降,建议聚氨酯掺量不超过20%。     

基于XGBoost算法的危险场景驾驶行为模式分析及安全评估

危险感知能力对驾驶人的驾驶行为模式具有重要影响。为准确评估驾驶人的危险感知能力、提升危险感知水平判别的准确度，提出了基于模拟驾驶技术的危险感知能力影响分析方法和基于极端梯度提升树（XGBoost）算法的危险感知水平判别模型。通过设计3种常见交通冲突场景，采集模拟驾驶中驾驶人的多维度驾驶行为特征数据，并分析危险感知能力与驾驶行为的相关关系。通过模拟实验发现:驾驶人对行人的危险感知能力较弱，易发生碰撞事故；驾驶人在危险场景中的车速（p＝0.01）、制动反应位置（p < 0.01）以及反应时间（p < 0.01）与危险感知水平之间存在显著负相关关系。在相关性分析的基础上，利用XGBoost算法识别能反映驾驶人危险感知能力的重要特征变量，并构建以制动反应位置、反应时间、车速、刹车深度，以及加速度为指标的驾驶人危险感知水平判别模型；通过与LightGBM、支持向量机（SVM），以及逻辑回归（LR）等算法分类预测性能的对比分析，评价危险感知模型的判别精度，结果表明:基于XGBoost算法的危险感知水平判别模型的判别准确率为84.8%、F1值为83.4%、AUC值为0.959，优于LightGBM（准确率为78.8%、F1值为76.7%、AUC值为0.924）、SVM（准确率为57.6%、F1值为42.2%、AUC值为0.859），以及LR算法（准确率为69.7%、F1值为65.5%、AUC值为0.836）。所提方法可为判别驾驶人危险感知能力及其对驾驶行为模式的影响提供可靠手段。      

对转桨水动力性能实时预报方法

为了实现对转桨水动力性能实时预报，基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先，采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型，通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算，从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构，通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究，结果表明，采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果，但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计，可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。     

多航态高速无人艇阻力试验研究

为了研究多航态高速无人艇在不同吃水航态下的阻力性能以及运动特性,在半潜到水面航态范围内变换6个吃水状态进行模型阻力试验,试验速度涵盖排水航行到滑行状态范围,对每个吃水工况下的航行姿态、阻力性能进行分析研究。结果表明,该多航态高速无人艇在一定吃水范围内都有着较好的阻力性能以及良好的运动姿态,在中低速(Fr?2.0)条件下,该模型在不同吃水下的运动姿态、阻力性能随航速的变化趋势一致,但在高速滑行(Fr? 3.0)条件下变化趋势有差异;剩余阻力占总阻力的比例Rr/Rt随着吃水的增加而不断增大,在相同吃水条件下Rr/Rt随着F r?的增加呈现出先增大后减小的规律。