浅埋暗挖法新趋势

为了探索与研究新形势下浅埋暗挖法的发展出路,通过对近10年国内采用浅埋暗挖法的12项典型工程设计思路、施工效果的论述分析,结合21世纪经济社会新形势,提出浅埋暗挖法的发展新趋势。主要趋势有:1)强化辅助工法,简化主要工法;2)提高机械化、自动化、数字化水平,减少劳动力投入;3)控制好辅助工法阶段施工风险至关重要;4)辅助工法的造价将成为决定浅埋暗挖工法竞争力的重要因素。     

基于GIS的港口防台应急辅助决策与指挥系统研究

台风防御是我国东南沿海各港口＂三防＂工作的重中之重。分析了目前我国港口防台工作的不足之处,提出了利用地理信息技术解决目前存在的问题,设计并开发了港口防台应急辅助决策与指挥系统。在软件整体架构设计、功能模块设计、数据设计等方面进行了研究,并介绍了＂厦门港防台应急指挥系统＂的应用情况。     

汽车发动机排气门辅助制动系统试验分析

文章介绍了排气门辅助制动系统的构造及其工作原理,通过平板式制动试验台试验与整车道路试验,验证了排气门辅助制动系统对汽车运行的安全性、经济性和驾乘舒适性都有着显著的提高。     

厦门地铁复杂地质条件下盾构法施工技术探讨

为了解决厦门轨道交通1号线工程复杂地质条件下的盾构施工难题,从地质勘察、盾构选型、特殊地质盾构施工及辅助工法应用等方面进行研究。主要得出以下结论:1)详细的工程地质和水文地质勘查是工程建设的基础;2)适应于地质的盾构选型是工程建设的关键;3)合理选择盾构掘进参数和辅助工法是工程建设的保证。     

道路交通安全协管员队伍的管理

分析了北京市道路交通安全协管员队伍发展过程和所处历史时期,并结合北京市交通管理工作实际,提出了“确保协管员队伍充分发挥职能作用,协管工作健康发展”的队伍管理目标,同时对协管员队伍的法律定位、担负职责、岗位划分、人员构成以及管理体制进行了详细论述,并对各项管理措施的实施效果进行了评述。在对协管员队伍现状进行分析的基础上,根据协管员队伍职能特点,借鉴国内外“辅警”工作体制,探讨了北京市道路交通安全协管员队伍的发展趋势,提出了下一步工作的具体设想。     

单拖船协助船舶靠离码头的操纵方法

结合引航工作的实践,分析和讨论了各种情况下单拖船协助船舶靠离码头的操纵方法。     

预应力混凝土留孔用塑料波纹管应用中的问题和建议

预应力孔道真空辅助的压浆工艺和留孔塑料波纹管的使用，可提高孔道压浆质量，应在工程施工中广泛采用。     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

Policy challenges of increasing automation in driving

The convergence of information and communication technologies (ICT) with automotive technologies has already resulted in automation features in road vehicles and this trend is expected to continue in the future owing to consumer demand, dropping costs of components, and improved reliability. While the automation features that have taken place so far are mainly in the form of information and driver warning technologies (classified as level I pre-2010), future developments in the medium term (level II 2010–2025) are expected to exhibit connected cognitive vehicle features and encompass increasing degree of automation in the form of advanced driver assistance systems. Although autonomous vehicles have been developed for research purposes and are being tested in controlled driving missions, the autonomous driving case is only a long term (level III 2025 +) scenario. This paper contributes knowledge on technological forecasts regarding automation, policy challenges for each level of technology development and application context, and the essential instrument of cost-effectiveness for policy analysis which enables policy decisions on the automation systems to be assessed in a consistent and balanced manner. The cost of a system per vehicle is viewed against its effectiveness in meeting policy objectives of improving safety, efficiency, mobility, convenience and reducing environmental effects. Example applications are provided that illustrate the contribution of the methodology in providing information for supporting policy decisions. Given the uncertainties in system costs as well as effectiveness, the tool for assessing policies for future generation features probabilistic and utility-theoretic analysis capability. The policy issues defined and the assessment framework enable the resolution of policy challenges while allowing worthy innovative automation in driving to enhance future road transportation.     

基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型

依据驾驶人换道决策的产生机制,提出速度期望满足度、危险感知系数和换道 可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明： 量化指标与换道决策存在不同程度的相关性;同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶 段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数, 建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型,进行驾驶人换道意图的识别.结果表 明,该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%,虚警率为9.52%,优于以碰撞时间TTC 为输入指标的BP神经网络模型,以及以RV、RP、RS为变量的Logistic 模型,说明模型具 有较好的预测准确性.