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331.
降雨在道路表面形成的水膜可显著降低轮胎与路面接触部分的摩阻系数,水膜厚度的增加使得车辆易发生水滑等交通事故.为评价道路表面因降雨形成的水膜对行车安全的影响,研究提出一种路面水膜厚度的检验评价方法.以我国海南省降雨量数据为依据,提出了公路几何设计中检验路面水膜厚度的降雨强度取值.从行车安全角度出发,提出了降雨条件下路面水膜厚度的限值标准,以一条高速公路的设计为例,检验了道路几何线形设计对应的路面水膜厚度,对不满足限值的路段给出了优化设计建议.结果表明,公路几何设计中检验路面排水的降雨强度可取高峰小时降雨量50mm/h;检验路面水膜厚度的限值标准可取一般值2.5 mm,极限值4 mm;水流路径长度最大不超过60 m. 相似文献
332.
调查 X 光机操作员的疲劳现状,了解其工作负荷强度,可为全面、客观、综合地评价 X 光机操作员的疲劳程度提供可靠依据.从人-机-环-管复杂系统出发,分析 X 光机操作员视觉搜索作业引发疲劳的过程.根据视觉搜索作业引发疲劳的特点,从视觉疲劳、心理疲劳和身体局部肌肉疲劳3个方面建立3个一级指标;设计19个二级评价指标,建立 X 光机操作员视觉搜索作业疲劳的二级模糊综合评价模型,对 X 光机操作员的疲劳进行综合评价.利用层次分析法确定一级、二级指标权重,并通过100份有效问卷获得模型中评判矩阵的信息.按照模糊分布的方法,二级指标评判结果是:视觉系统、精神系统和身体局部肌肉处于高度疲劳和重度疲劳状态的人员比例依次为54.9%,50.2%和49%;一级指标综合评价结果是:63%的 X 光机操作员处于高度疲劳或重度较疲劳的状态.按最大隶属度原则,一级指标的隶属度的最大值为0.44,该机场 X 光机操作员总体上处于高度疲劳的状态. 相似文献
333.
目前碳减排激励措施主要考虑碳定价、碳税、船舶航速降低激励等,尚未针对实施碳减排的船公司给予合理补贴激励。由于船公司运行模式、减排思路、资产组成等方面与普通企业的差异,传统委托-代理模型假设无法满足航运业背景下对政府激励效用的需求,需对现有委托-代理模型进行针对性改进。为实现政府以有限基金达到社会效用最大,同时满足船公司付出最优努力获得最大收益,考虑持风险规避态度的船公司碳减排效果外生不确定性,提出船舶碳减排政府激励效用模型,根据政府能否完全观察到船公司的减排努力程度,分别在信息完全与信息不完全条件下,以政府和船公司自身收益效用最大为优化目标,求解政府最优奖惩系数和船公司碳减排最优努力程度,分析政府对船公司进行规制的最优激励合约问题,以及决定船公司碳减排内外部因素的参数对政府给与船公司的最优激励及相关参数的影响。结果表明:最优激励系数伴随外生随机变量方差和绝对风险规避系数的增加而加速下降至缓慢降低,当外生随机变量方差为8和绝对风险规避系数为4时,下降速率趋至平稳,此时,船公司对选择碳减排的风险厌恶程度极高,对实施碳减排的抵制心理十分强烈;成本系数和减排努力水平影响系数同时影响船公司实施碳减排的力度,当减排努力水平较大时,政府的激励随船公司的成本增加呈现先迅速增长后平缓的变化趋势,意味着政府在有限基金内尽可能满足船公司碳减排需求以减少实施难度,但当激励达到一定程度,增加激励不会直接影响船公司碳减排积极性;由于成本系数和减排努力水平影响系数对政府激励效用的共同影响,不同航运市场条件下都将存在1个最优激励,结合长江航运发展背景,当成本系数为0.5且减排努力水平影响系数为3,使得政府激励效用最优。 相似文献
334.
轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明:相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类结果;在上述典型水域,平均轮廓系数分别提升约53%,71%,63%和41%,戴维森堡丁指数分别降低约57%,67%,63%和45%;同时,此方法可平均降低约56%的聚类时间,显著提升了船舶轨迹数据聚类分析的效率。 相似文献
335.
由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)跟驰模型的基础上,采用迁移学习(transfer learning,TL)方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下(源域)的跟驰样本与100组雾天下(目标域)的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列(longest common sequence solution,LCSS)的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明:直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。 相似文献
336.
在船用核动力装置运行的过程中,由于情况较核电厂系统复杂且环境更为恶劣,对于核安全事件的应急处理较为紧迫,又由于通信能力有限,因而船用核动力装置比核电厂更需要简洁而准确的事件报知能力,以便指挥体系以及技术支援体系能够迅速做出正确决策,制定并采取一系列救援和善后措施。针对船用核动力装置的事故特点,为解决各级决策者在异常工况下难以准确掌握事件严重程度的问题,围绕核动力装置的安全功能,寻找评价核事件后果的依据,结合《国际核和放射事件分级表(INES)》的成熟经验,建立一个统一的规则体系来描述事件的相关性质(尤其是安全上的重要性),使各方面通过简洁的沟通信息就能够获得对事件的共同理解,形成船用核动力装置核安全事件的分级方法。 相似文献
337.
338.
深水承压结构在研制过程中需要进行大量的缩比模型试验,而缩比模型的制造质量直接关系到试验能否达到预定试验目的,关系到试验结果的正确性。对影响深水承压结构缩比模型试验结果的各种制造质量因素进行分析,提出水下承压结构钢质模型制造质量检验要求;对于有初挠度超差的试验模型,通过理论分析,提出采用有限元方法进行评估计算。通过对4个实例的评估计算分析,证明采用有限元方法进行评估计算的结果可以作为有初挠度超差模型的制造质量验收依据。
相似文献339.
340.