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11.
12.
为了分析城市道路环境下高度自动驾驶中非驾驶相关任务和接管紧迫度对接管绩效的影响,基于驾驶模拟器设计了自动驾驶紧急接管场景并开展驾驶模拟试验,接管请求时间分别设定为3,4,5 s,非驾驶相关任务为读新闻、看视频、玩游戏,自动驾驶车速为50 km·h-1,试验中共招募了49名被试(男性30名,女性19名),被试的平均年龄为31.06岁(标准差为7.1岁),驾驶人在自动驾驶阶段始终执行非驾驶相关任务,听到接管请求提示后需要接管车辆的控制权,并实施紧急避让操作。研究结果表明:在紧急接管情况下,接管紧迫度对合成加速度和最小TTC有影响,而对接管时间无影响,与5 s的接管请求时间条件相比,3,4 s的接管请求时间条件下的合成加速度明显增加,而最小TTC则随接管请求时间的减少而降低;非驾驶相关任务对接管时间和最小TTC有影响,而对合成加速度无影响,与无非驾驶相关任务相比,非驾驶相关任务会显著增加接管时间和降低最小TTC;碰撞几乎都发生在3 s和4 s的接管请求时间下,5 s的接管请求时间能够基本保证接管的安全性。 相似文献
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为了探究机器学习方法在桥梁抗震中实现的基本思路,简要回顾了桥梁抗震分析理论与技术的发展和现状,综述了机器学习的应用领域,特别是在土木工程领域中的应用现状。介绍了机器学习的概念,总结了其关键因素和搭载平台,通过简单实例说明了机器学习的常用方法和代表算法。首先,总结了我国公路中小跨径桥梁多采用简支梁和连续梁的梁桥形式,同时统计了汶川地震中该类桥型的震害现象,包括桥墩、支座和挡块、桥台根据震害现象的破坏等级划分。其次,总结了国内外学者针对支座和挡块、桥墩、桥台开展的一系列抗震性能试验研究,回归出用于抗震分析的本构关系,进而得到桥梁各构件(包括基础)的抗震设计因素。最后,阐述了机器学习方法辅助该类桥梁抗震设计和评价中实现的总体思路,说明面向桥梁抗震任务的机器学习主要有两方面的工作:第一项是收集数量可观的桥梁设计资料,建立数据集;第二项是数据挖掘,包括对原始数据的处理,调试或开发合理的机器学习算法模型,并简要探讨了现有基于性能的概率抗震设计和评价方法对我国桥梁进行分析时存在的不足。在此基础上,指出下一步工作,展望桥梁抗震分析技术的未来发展方向——基于人工智能的桥梁抗震研究,并倡导学科之间的相互融合及专业人员之间的相互交流。 相似文献
14.
为了保障海上施工作业安全,提高工程船舶企业安全管理水平,通过对工程船舶企业安全管理现状和管理过程中存在问题的定性分析,归纳出人为因素、船舶因素、水上交通环境因素和管理因素是影响安全管理的主要因素。结合工程船舶企业管理实际,提出相关对策:更新船员管理模式,提高企业安全管理水平;利用信息化管理手段,实施科学管理;创新管理制度,发挥综合监管效能。 相似文献
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通过对七里山高架桥合龙段受力特征进行的详细分析和计算,得出了合龙段临时张拉力的数据,计算出了合龙段刚性支撑最大支顶力的数据,从而提出了合龙段刚性支撑方法。 相似文献
17.
通过对水泥混凝土路面在使用过程中发生损坏情况的实际调查分析 ,认为均是由于胀缝设置不当或未设置胀缝造成。因此 ,高寒地区修建水泥混凝土路面合理地设置胀缝是十分必要的 相似文献
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19.
以某高速公路建设中高填深切路段的新工艺(装配式预制通涵)为对象,介绍分析其整体受力情况和加固处理措施,其内容可作为同类工程的参考。 相似文献
20.