基于ASP.NET铁路培训管理系统的设计与实现

设计并实现基于ASP.NET技术的铁路培训管理系统,利用铁路计算机内部专用网络实现集团公司、总公司及各站段培训管理的在线式动态管理.     

四连杆式门座起重机臂架及平衡系统优化

为降低四连杆式门座起重机生产与运行成本,针对其臂架及平衡系统系统的优化进行了研究,提出了一种改进的变幅轨迹计算方法,保证计算结果的合理性,以9个关键参数为设计变量,根据11种实际工况下的约束条件建立更为完善的机构杆长优化模型,采用粒子群算法求解,并根据个体目标值动态设置权重以提高算法搜索能力,实现减轻机构自重、减小不平衡力矩和变幅齿条拉力的优化目标。基于优化结果建立臂架及平衡系统有限元模型,并采用一阶优化算法进行截面尺寸优化设计,得到质量更轻的臂架及平衡系统优化设计方案。算例结果表明:优化设计后的臂架及平衡系统的质量显著减小,实现了降低制造成本、提高经济效益的目标。     

公交车驾驶人组织认同感和工作倦怠对不良驾驶行为的影响

公共交通是城市道路交通运输系统中的重要组成部分,公交车驾驶人存在的不良驾驶行为已经成为影响交通安全的最大制约因素之一,由其引发的道路交通事故给个人和社会都造成了严重损失,探索更为安全的公共交通环境显得极为重要。以公交车驾驶人为对象,探究影响公交车驾驶人驾驶行为特征的个人心理因素和组织环境因素,及其对不良驾驶行为的内在影响机制。选用工作倦怠量表（MBI-GS）、组织认同感问卷（OIQ）及驾驶行为问卷（DBQ）对844名城市公交车驾驶人展开问卷调查研究,并使用回归分析和中介检验来探究工作倦怠和组织认同感对驾驶行为的影响机制。结果表明：①32.8%的公交车驾驶人存在不良驾驶行为,错误驾驶行为显著高于违法驾驶行为。其中,在违法维度中,侵略性违法显著高于普通违法。②公交车驾驶人存在较高的组织认同感,组织认同感对不良驾驶行为具有显著的负向预测作用,对工作倦怠程度具有显著的负向预测作用;工作倦怠程度对不良驾驶行为具有显著的正向预测作用。③公交车驾驶人的工作倦怠水平在组织认同感对不良驾驶行为的影响中起到部分中介作用。该结果厘清了公交车驾驶人的工作倦怠和组织认同感对不良驾驶行为的影响机制,为进一步探究不良驾驶行为的心理干预方法提供了思路,从而达到改善城市道路公共交通安全环境的目标。     

考虑学校和年级差异的精细化小学生交通安全教育研究

通过问卷调查山东省临沂市和滨州市4所小学927名不同年级小学生,利用描述性分析和卡方检验分析了小学生交通安全知识与行为特征。调查显示小学生交通安全知识问题平均答对率为84%,良好交通行为平均发生率近80%,小学生整体交通安全认知与行为情况良好。分析表明小学生不同年级在交通安全知识与行为的很多方面有显著性差异;三年级是交通安全认知和行为的转折点;小学生可以划分为低年级（1～3年级）和高年级（4～6年级）2个阶段。研究发现不同学校在交通安全知识与行为的很多方面有显著性差异。在此基础上,提出了考虑学校和年级差异的精细化小学生交通安全教育对策,即考虑学校的差异制定交通安全教育重点;对低年级学生侧重于交通安全知识教育,高年级学生注重交通行为的规范。     

电磁环境对舰艇火工品的安全影响

简要分析了影响舰艇火工品安全性的环境因素,重点从电磁环境这一方面进行了具体的分析与研究,并有针对性地提出了提高舰艇火工品安全性的相应建议。     

国内外无人船发展现状及未来前景

正浩瀚无垠的海面上,曾不时发现"无人船"的影子,它们又被称为"幽灵船",就像幽灵一样随波逐流,充满神秘,引人遐想。如今,像被热议的无人车、无人机一样,无人船也被频繁提起,其不同于漫无目的的"幽灵船",而是一种可以借助精确卫星定位和自身传感,即可按照预设任务在水面航行的全自动水面机器人。国内外在无人船研究方面进展如何?未来无人船拥有怎样的前景?关于无人船提到无人船,不得不说智能船舶。     

国内外驾驶人培训与考试对比研讨会总结

2017年12月8-9日,国内外机动车驾驶人培训与考试对比研讨会在南京成功举办,本次会议由公安部交通管理科研所和同济大学共同主办,多伦科技股份有限公司承办。会议邀请了国内外培训考试相关技术专家、交警系统行业专家、科研院校专家学者等30余位代表参加,以"国内外驾驶培训考试对比"为主题,研讨提升驾驶人安全文明驾驶意识的方式方法。会上,专家学者们分别从德国、美国、新加坡、日本等国的驾驶人培训考试情况、营运驾驶人安全教育以及考试系统设备技术发展等方面进行了介绍。     

基于有限混合模型的高速公路事故影响因素分析

深入理解高速公路的事故影响因素是进行安全改善的基础.单车(SV)和多车(MV)事故的发生机理不同,2类事故在空间分布上也存在显著差异,需要分别分析道路几何设计、交通运行和2类事故数的关系.数据异质性导致不同路段上同一变量对事故数的影响不一致的情况存在,仅通过事故分类难以解决,有限混合建模技术通过分组且允许各组数据服从不同分布来捕获数据的异质性.事故数据建模表明,单车、多车事故的影响因素有显著差别,后者的影响因素更复杂.将研究路段分为2组的有限混合模型最优,单车事故模型中划分的2组路段在纵坡变化值上有显著差异,纵坡变化值较小的1组中,随着中央分隔带变窄和大车比例减小,事故数增加;另1组中2个变量对事故数则无显著影响.多车事故模型中划分的2组路段在缓和曲线长度上有显著差异,缓和曲线较短的1组中,随着平曲线半径减小和竖曲线比例增大,事故数增加;另1组中随着变量的变化事故数减少.      

基于自然驾驶数据的高速公路跟驰模型参数标定

为了研究中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为特征，从上海自然驾驶研究试验数据库中提取48位驾驶人在高速公路上的跟驰事件并进行特征分析。利用自动化筛选准则及人工验证方式提取1 548个有效事件，选取后车车速与车头间距为性能指标，其均方根百分比误差之和为目标函数，利用遗传算法对Gazis-Herman-Rothery模型、GIPPS模型、智能驾驶人模型、全速度差模型和Wiedemann模型进行参数标定及效果验证。基于误差、碰撞及后退等异常情况出现次数等比较其表现性。研究结果表明：不同模型对中国驾驶人的适应性不同，智能驾驶人模型具有最小的误差和误差标准差，更加适合仿真中国驾驶人在高速公路上的跟驰行为。研究结果对于开发适合于中国驾驶人与道路环境特征的跟驰模型具有重要价值。