基于脑电信号分析的不同年龄驾驶人疲劳特性

为研究不同年龄驾驶人驾驶过程中疲劳情况及疲劳累积速度,对比其疲劳产生与变化的差异性,获取不同年龄驾驶人的最优驾驶时间,设计自然驾驶试验,利用Physio生理多导仪采集脑电数据,并采用主观检测方法对驾驶人进行问询。应用MATLAB对采集到的脑电数据进行降噪处理,通过积分获取各时段α波、β波和θ波的平均功率谱密度,进而求得脑电指标R_（α/β）,R_（θ/β）,R_{（α+θ）/β}。利用SPSS将其与驾驶时间进行单因素方差分析,并通过敏感性判断,选取R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标。对各年龄段驾驶人的R_{（α+θ）/β}进行均值化处理,并将其与驾驶时间进行线性拟合,分析驾驶人年龄对驾驶疲劳累积速度的影响。对驾驶过程中各时段的R_{（α+θ）/β}进行配对样本t检验,并结合主观问询结果确定不同年龄驾驶人的最优驾驶时间。研究结果表明：青年和中年驾驶人在0~1.5 h内疲劳累积速度相对缓慢,老年驾驶人较快;在1.5~3 h内,青年驾驶人疲劳累积速度最快,中年驾驶人最慢;老、中、青年驾驶人的最优驾驶时间分别为60~75,120~135,105~120 min;不同年龄驾驶人其驾驶经验、体力和精力及外界环境干扰是影响疲劳累积速度的重要因素;试验结果验证了采用R_{（α+θ）/β}作为驾驶疲劳表征指标的有效性,有助于为不同年龄驾驶人安全驾驶时长的确定提供科学依据。     

信息刺激条件下驾驶人警觉性改善规律

为研究持续行驶中的驾驶人在多种信息刺激条件下的警觉性改善情况,构建驾驶模拟试验环境进行试验,试验要求被试驾驶主车跟随前车,并在前车制动减速度超过一定阈值时报告。将时长2 h的试验分为6段,试验分组包括控制组（无刺激组）、设定音乐刺激组与信息刺激组,设定部分时段实施音乐或信息提示进行刺激。利用MP150记录驾驶人的心率与脑电α波、θ波数据,同时记录驾驶人判断绩效,并在试验前后填写SOFI疲劳测量表。试验结果表明：在无刺激条件下,驾驶人警觉性随时间延续呈逐渐下降趋势,信号击中率从84.7%下降到65.2%,心率降低,脑电α波、θ波功率谱密度升高;音乐刺激条件下,驾驶人的判断绩效、脑电α波、脑电θ波均保持在较为稳定的水平,可在一定程度上减缓警觉性下降的幅度;在信息刺激条件下,信号击中率有显著提高,脑电α波功率谱密度增加不明显,但脑电θ波功率谱密度升高;上述3个试验组的驾驶人心率均随时间呈缓慢减少趋势;适当的音乐刺激可使驾驶人警觉性保持在较为稳定的水平,还可以缓解疲劳感受,而信息刺激有助于驾驶人在特定时段提高警觉性并觉察风险。研究结果可应用于车载信息系统设计与安全管理。     

微椭圆截面斜拉索风致振动特性与机理

斜拉桥斜拉索在生产、运输、安装和运营过程中,在各种因素的作用下,有可能使得其截面形状不再是标准的圆截面,经过调研与统计,部分斜拉索具有长短轴之比接近1的微椭圆截面,研究微椭圆截面斜拉索气动力和风致振动特性具有重要工程价值。通过对3种长短轴之比（L/D=1.05,1.10及1.15）的微椭圆斜拉索模型进行测力和测振风洞试验,对比分析了微椭圆斜拉索与标准圆柱斜拉索的风致振动特性,研究了雷诺数、风攻角和长短轴之比对风致振动特性的影响规律,并尝试运用Den Hartog驰振准则对振动机理进行分析。研究结果表明：斜拉索的截面由标准圆变为微椭圆之后,在某些风攻角下振动更加剧烈,发生振动的雷诺数范围更宽,起振雷诺数更低;振动中心随雷诺数的变化曲线与标准圆柱斜拉索不同,并且随风攻角而异;大幅振动主要发生在临界区和超临界区,对应雷诺数为Re=2.5×10⁵~4.0×10⁵,风攻角则在α=10°~30°和α=60°~80°范围之内;风致振动特性随雷诺数的变化规律与长短轴之比不是简单的单调关系,而是与风攻角相关;根据Den Hartog驰振准则判断可能发生驰振的区域与试验中实际发生振动的区域吻合较好。     

基于3种可视图的进场航班流量波动特性适应性评估

在空域资源优化配置、运行效率提升、飞行安全保障等方面, 掌握空中交通流量波动规律发挥着先导性、基础性和关键性作用。为评估可视图、水平可视图、有限穿越可视图这3种图对航班流量波动特性及其演化的刻画能力, 针对同1个进场航班流的多尺度流量时间序列构建复杂网络, 分别从网络的整体结构和局部结构开展了适用性评估分析。针对网络整体结构特点, 提出了基于网络结构从属阵特点的网络细节损失率定义, 再通过k-core聚类分析考察了k阶核量化流量波动强度的适用性; 针对网络局部结构特点, 利用motif方法计算波动模式转移概率, 分析了不同长度序模体刻画波动演化的适应性水平。分析结果表明: ①当有限穿越可视图网络N值与节点数量占比在0.48%~1.442%区间时, N值的选择能够保证从属阵细节损失率在0.5范围内; ②可视图与有限穿越可视图(N=1~3)均能有效刻画航班流量时间序列的波动强度, 对时间序列波动的适应性评估值分别为2.665、4.810、6.973和9.883;③motifs序列长度过短, 将导致motifs类型数量少、不同motifs类型之间的转移概率趋于相同, 而在交通流混沌特性的影响下motifs序列过长对于预测没有意义, 因此, 可视图及N=1~3的有限穿越可视图motifs序列长度推荐使用选择4~7个节点长度。综上所述, 运用k-core聚类与motifs方法能有效分析整体网络与局部网络下波动模式的转移特征, 准确揭示空中交通时间维度的演变规律, 相关分析结果可以为航班延误预测提供依据, 能在航班实际运行管理中发挥先导性作用。     

考虑快速路交织区驾驶人强行变道行为的交通冲突机理分析

驾驶人的强行变道行为对交通安全具有较大影响。为研究快速路交织区驾驶人强行变道行为引发交通冲突的机理、提升变道场景的安全性,本研究选取变道收益、变道车辆特征、目标车道后方来车避险特征、交通冲突严重程度4个变量构建了结构方程模型(structural equation model, SEM)。选取南京市1处快速路交织区为研究区域,通过无人机采集200个强行变道行为样本,并从中提取高精度车辆轨迹数据,分析了强行变道行为引发交通冲突的微观机理与关键特征指标。基于最小碰撞时间评估交通冲突的严重程度, 以结构模型分析强行变道各环节因素引发事故风险的因果链路, 提出压迫式、侵入式2种强行变道形态, 综合考虑表征车辆变道收益与变道特征的多项微观指标,建立测量模型。SEM分析表明：变道收益显著影响变道车辆特征(p = 0.044);变道车辆特征显著影响后方来车避险特征(p = 0.001)与交通冲突严重程度(p = 0.021);后方来车避险特征显著影响交通冲突严重程度(p < 0.001)。在变道起始时刻,变道车辆与目标车道后车间距(p = 0.002)、相邻车道前车速度差(p = 0.012)与变道动机(p < 0.001)可以有效表征变道收益; 在变道过程中,驾驶人危险行为特征、车辆横摆角、横向速度均可有效表征变道车辆特征(p < 0.001)。研究结果为微观视角下刻画车辆强行变道风险提供了有效指标,可为车载碰撞预警系统与短距离交织区交通设计提供理论支撑。     

基于CECS 02标准中声速修正系数的研究

为修订《超声回弹综合法检测混凝土强度技术规程》(CECS 02:2019),对现行《超声回弹综合法检测混凝土强度技术规程》(CECS 02:2005)标准中的超声声速修正系数β进行了系统的试验。研究表明在混凝土的侧面～侧面间与顶面～底面间的对测声速并不存在现行《超声回弹综合法检测混凝土强度技术规程》(CECS 02:2005)标准中规定的修正系数β=1.034的关系;同时,试验数据得出的混凝土的侧面与顶面、侧面与底面的平测声速的比值均不超过2%,即现行《超声回弹综合法检测混凝土强度技术规程》(CECS 02:2005)标准规定的在混凝土浇筑的顶面或底面平测时,测区混凝土中声速代表值均应按±5%修正的量偏大。     

钢筋UHPC矩形截面受弯构件的钢筋应力简化计算

为建立钢筋UHPC矩形截面受弯构件的钢筋应力简化计算方法，首先基于UHPC结构计算的基本假定建立了钢筋应力数值计算方法，然后推导并修正了考虑UHPC抗拉贡献的钢筋应力简化公式，最后通过与国内外文献相关试验结果进行对比，对所提出的钢筋应力简化公式的适用性进行了验证。结果表明：①数值计算方法所得钢筋应力预测值与实测值整体吻合良好，证明了该方法的有效性。②由于忽略了UHPC的抗拉贡献，直接采用GB 50010—2010规范和JTG 3362—2018规范推荐钢筋应力公式计算所得UHPC构件的钢筋应力误差较大。③根据UHPC结构计算基本假定推导出UHPC受弯构件开裂截面钢筋应力简化公式，并结合参数分析结果建议简化公式中系数α取值0.85，β取值0.50；钢筋应力在125~400 MPa范围时，简化公式预测效果较好；但当钢筋应力在40~125 MPa范围时，由于过高估计UHPC的抗拉贡献，简化公式预测结果明显偏小，甚至出现负值。④为避免简化公式过高估计UHPC抗拉贡献，改进了UHPC受拉贡献系数β的取值方法，进而得到了钢筋应力修正公式；修正后钢筋应力计算值在裂缝发展阶段内，与实测值、数值分析值均整体吻合良好，且与其他文献的钢筋应力试验值吻合也较好，表明修正公式的适用性也较好，可为UHPC结构设计规范的编制提供参考。     

智能网联环境下的城市路网容量可靠性分析

网联自动驾驶车辆（CAVs）与人工驾驶车辆（HDVs）混行的交通发展模式会促进城市路网容量发生变化,为解析混合交通流对城市路网容量可靠性的影响,构建了智能网联环境下城市路网容量可靠性双层规划模型。为表征CAVs信息获取与自动驾驶的能力,假定CAVs遵循系统最优原则选择路径,而HDVs则根据自身经验选择路径,基于二者路径选择的差异建立描述混合交通分配的下层模型,刻画智能网联环境下的混合交通流分配特性。并且,为了快速求解大型路网交通分配,将下层混合交通分配模型转换为非线性互补下问题进行求解。考虑到实际路网的随机性,以及路网道路通行能力并非固定值,运用具有多种相关性的均匀随机分布理论,建立了的描述城市路网容量可靠性的上层模型。通过蒙特卡洛仿真分析不同CAVs渗透率下的路网容量可靠性,并进一步解析各路段对路网容量可靠性的敏感度。结果表明：当需求水平d > 0.5时,路网容量可靠性开始降低;当d > 0.7且CAVs渗透率λ＝0时,可靠性小于0.4;当d > 0.7而λ＝1时,可靠性接近1,说明CAVs可增强路网容量可靠性。研究还发现,当需求水平处于0.7~1区间时,渗透率的变化对路网容量可靠性有显著的影响,但随着需求的增大,路网处于超负荷状态,渗透率对路网容量可靠性影响较小。此外,CAVs渗透率从0增加至1的过程中,路网中存在“道路容量悖论”现象的道路从19条下降至3条,且当λ＝1时路网中仅有1条道路出现了显著的“道路容量悖论”现象,拥堵严重。表明CAVs渗透率的增大可以显著改善路网中的“道路容量悖论”现象,减少路网容量可靠性的波动,提高路网运行稳定性。     

宽带氧传感器用于发动机失火检测的研究

介绍了一种使用宽带氧传感器进行发动机失火检测的方法,在发动机各种工况下对该方法的有效性进行了试验研究.试验结果表明,使用氧传感器信号的差分信号可以更清楚地从正常燃烧中辨别出失火,差分信号波动的幅值可作为失火检测的监测参数.由于氧传感器的反应速度随发动机转速的增加而增加,因而该方法可以检测高速(5 500 r/min)工况下发生的失火.     

高压水刀辅助TBM滚刀破岩效率室内模型试验

研究不同工况条件下高压水刀辅助TBM滚刀破岩效率,对于进一步优化该新兴技术,实现高强度高磨蚀性地层TBM高效安全掘进具有重要意义。为此,基于室内滚刀贯入模型试验,对不同低围压作用(围压p₀=0,1.25,2.5 MPa)以及不同高压水刀预切割竖向裂缝几何参数(切缝深度H=10,20 mm,预切缝-刀具轴线间距L=0,20,40 mm)条件下高磨蚀性硬岩试样滚刀贯入破碎过程及破岩效率影响规律展开研究。试验结果表明:低围压且无预切缝条件下,随着围压的增大,岩样峰值贯入荷载增大,贯入荷载-贯入度曲线跃进跌落次数增多,试样破坏特征从脆性破坏向延性破坏转化,无围压条件下高强度高磨蚀性地层TBM掘进难度高于常规强度地层和高强度磨蚀性地层;低围压且有预切缝条件下,预切缝-刀具轴线间距L=0时,岩样发生劈裂模式破坏,无围压条件下,L=0时,其峰值贯入荷载显著小于L≠0情况,有围压条件下,L=0时,岩样达到峰值贯入荷载所对应的贯入度显著大于L≠0情况;有预切缝条件下,预切缝-刀具轴线间距L≠0时,预切缝深度H越大,破岩效率越高,较大的高压水刀切割深度H能够降低高强度高磨蚀地层TBM掘进中滚刀的磨损率;有预切缝条件下,当预切缝深度H一定时,不同L值下的岩样峰值贯入荷载及对应的贯入度都随着围压增大而增大,而当L值较大时,一定程度上需提高掘进推力才能够实现高效破岩。     

机场飞行区无人驾驶清水车优化调度方法

针对机场航班延误和拥堵现象日益严重以及地面特种车辆服务航班效率低且存在较高安全隐患的问题,研究了面向机场飞行区无人驾驶清水车的优化调度方法。通过将无人驾驶清水车服务航班硬时间窗与梯形模糊隶属度函数相结合构建航班服务水平函数,结合传统C-W节约算法,考虑无人驾驶清水车服务机场航班的时间规则,实现了无人驾驶清水车总行驶路程最短以及航班服务水平最高的目标。考虑服务航班数量总和,衡量每辆无人驾驶清水车的服务航班阈值,并提出了服务航班任务量的差异评价值。新算法在C-W节约算法路径优化结果的基础上对未达到服务航班容量极限的子路径进一步优化,实现了所需服务航班的无人驾驶清水车数量最少、服务航班数量差异化最小的目标。以国内某机场航班信息为例,结果表明：与单车单服务模式相比,服务总路程节省59.36%,车辆使用减少84车次,航班服务水平为93.78%,航班任务量的差异评价值由93.32%降低至43.96%;与基准算法相比,新算法在实现任务量均衡的同时并不会增加总行驶路程,且将服务航班任务量的差异评价值由2.72降低至0.44,显著提高了车辆服务航班任务量的均衡性。     

航班放行公平性测量指标分析与建立

航班放行公平性是衡量民航可持续运作的重要性能指标.但与航班运行效率相比,对航班放行的公平性研究较少.为了更加直观地衡量航班放行延误的差异程度,以航空公司航班放行的公平值为研究对象,先界定航班放行公平性概念;在此基础上,结合归一化算法,首次建立了衡量航班放行公平水平的归一化指标.以首都国际机场为例,按航班放行的离港口划分4个放行方向,计算并分析4个放行方向上分别对各航空公司航班放行的公平性值.结果显示,4个方向上航班放行公平值均满足正态分布;航班放行平均公平值越高的方向,分布越不稳定.经调研验证,由该指标计算的公平值与实际运行值相符.     

基于Logistic模型的大面积航班延误预测方法研究

航班大面积延误发生时,对其后续发展做出准确的预测能够减少自身损失.研究从固定空域的角度出发对航班大面积延误进行预测,给出了基于Logistic模型的延误航班数量与航班累计延误时间的预测方法.考虑到航班数量的实时性,模型中采用时间变化量为参数,并借助2013年8月17日下午我国华北地区某空域航班大面积延误实际数据对Logistic曲线进行了拟合,对延误累积阶段和延误消散阶段分别进行计算,确定各自参数,最后得到预测数据.预测时刻距当前时刻越近,精度越高;预测的延误航班数量和航班累计延误时间与实际数据的最大相对误差分别为3.9%和3.6%.     

多机场终端区联合放行策略优化

多机场终端区内各机场之间共享某些离场空域资源.当这些公共资源容量受限时,各机场的离场航班需地面等待.为了降低延误损失,提出了一种多机场联合放行策略.在多元受限约束下,考虑机型、航班延误成本和机场优先级等因素,以最小化总延误成本为目标,建立多机场联合放行模型.用遗传算法求解模型,仿真结果表明该优化模型能合理规划终端区内离场航班的起飞时刻,减少了航空公司的运营成本.     

基于VMD-MD-Clustering方法的航班延误等级分类

针对航班数量逐年增加导致的航班延误日益频繁问题,研究对航班延误等级分类的方法,从而为制定针对性措施,降低航班延误造成的损失提供理论基础。从时间、空间和效率3个方面确定航班延误时间、航班飞行时间、延误影响人数和航程这4个数值属性指标,以及过站是否经停、飞机载客量2个类属性指标,共计6个评估指标构建航班延误等级分类模型。提出了1种基于变分模态分解（VMD）、马氏深度（MD）函数和K-means数据聚类（Clustering）的航班延误等级分类方法（以下简称V-M-C方法）。V-M-C方法将非正态、非平稳的多维航班延误数据视作含噪声的信号序列进行处理,通过VMD降噪获得正态、稳定的多维信号数据;利用MD函数进行降维处理得到一维的稳定信号数据;使用K-means方法对得到的一维数据进行聚类,对航班延误等级分类。为确定航班延误等级分类精确性,采用带惩罚权重的支持向量机（SVM）对分类结果进行分析,可以在一定程度上提高V-M-C方法的普适性。以某大型枢纽机场某月的航班运行数据为例,只使用K-means算法的航班延误等级分类精度为81.9%,而V-M-C方法对航班延误等级分类精度可提升至95.41%。实验结果表明,V-M-C方法的分类准确率更高,能够帮助机场根据相应延误等级制定预案,保障航班整体运行正点率。     

基于综合集成赋权法的航空公司飞行安全风险灰色评估

为了进一步提高航空公司飞行安全风险评估结果的精确度,考虑到飞行安全风险诸多影响因素的不确定性,将灰色系统理论评估方法和综合集成赋权法相结合对飞行安全风险进行定量评估.从机组、设备、环境、管理4个方面建立飞行安全风险评估指标体系,并通过基于最小信息熵原理的综合集成赋权法确定各评估指标的权重.运用灰色系统理论建立评估模型进行飞行安全风险评估,找出影响飞行安全的主要指标;通过实例验证所用方法的可行性、有效性.结果表明,所用方法可行、有效,能够最大限度地解决评估过程中的不确定性.      

基于 Monte-Carlo 模拟的进场排序不确定性研究

为了提升终端区航班排序抵御不确定因素扰动风险的能力,保证航班运行效率及降低延误损失,综合考虑终端区运行的多种约束限制.基于不确定性因素对进场航班影响分析,以航班总延误和管制干预最小为目标,建立进场航班排序的多目标随机期望值模型.应用 Monte-Carlo 模拟方法刻画航班运行状态随机变量的统计特征,将模型所求目标函数值表征为随机模拟的数学期望,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)寻求模型的 Pareto 最优解集,绘制不同阈值的缓冲间隔下得出 Pareto 前沿拟合曲线.采用广州终端区典型时段进场航班数据进行仿真验证,结果表明模型中不同阈值范围的缓冲间隔设置,可提供权衡航班延误和管制干预之间的合理化建议,且最高可降低32.4%的航班延误.所提方法能有效缓解繁忙机场航班延误,提升航空运输服务能力.      

终端区进场流的路径选择研究

在实际运行中,通常依据管制员的经验对进场航班流的路径进行管理,缺乏科学性.针对终端区进场流的路径选择与进场排序的流量管理问题,以进场航班的总完成时间最短为目标,建立基于时间窗与位置约束的路径选择与排序的数学模型.采用先选择路径再排序的循环寻优的方法进行求解,将禁忌搜索(TS)与排序算法相结合,设计了 TS-FCFS 与 TS-DP 两种算法,着重建立了基于关键路径的邻域结构,并加入有效的重置(RESTAR)策略,使算法快速有效的收敛至最优解.最后借助SIMMOD 仿真平台验证算法的可行性.以北京首都机场21架航班为例,仿真结果显示,TS-FCFS 与TS-DP 两种方法较原计划的进场路径总完成时间分别节约了149 s 与175 s.该路径选择算法降低了进场时间,提高了终端区进场效率.通过合理优化进场航班流的路径选择与进场排序,平衡了跑道负荷,减少了航空器间潜在的冲突,同时为管制员调配进场航班流提供了合理有效的路径选择建议.     

协同决策机制下航空公司时隙分配优化决策

航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管。而这种方式无法达到减少旅客延误时间的目标。文中研究在协同决策机制下,航空公司根据航班旅客特性自由指派航班时隙的方法问题。建立了一种航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种启发式算法。通过实例证明了采用该方法可以减少旅客总延误时间,同时还说明了航空公司参与时隙分配决策的重要性。     

民航飞行学员心理品质对绩效表现的影响研究

基于已有心理评价体系,定量分析飞行学员心理品质对其绩效的影响.结构方程模型法适用于整体分析复杂作用关系和定量分析作用强度.将此模型特点应用于心理品质和绩效关系的分析中,即可解决心理品质和绩效成绩间关系难以整体、定量分析的难题.同时,利用模型的可优化性特点,针对心理品质指标进行定向优化,即可得到信度更高的定量分析结果.计算结果表明了模型的可优化性,模型优化后,拟合度指标(CMIN/DF 指数为1.171)和信度指标(克朗巴赫α指数为0.799)均优于初始模型.同时,模型定量计算出心理品质与绩效成绩间的路径系数.其中,情商因素对于理论成绩(路径系数为0.87)和飞行成绩(路径系数为0.66)均呈显著影响,且与危机应对能力具有中等水平相关性(路径系数0.59),为心理品质中的决定性因素,是飞行学员心理选拔的重点.但由于静态局限性,模型无法实时测量.