基于马尔可夫过程的驾驶员视觉注意力转移模型研究

为研究驾驶员在车辆驾驶时的视觉注意力的转移规律,构建了注意力转移模型.基于马尔可夫过程,在将驾驶员重点视觉域划分为主视区、左后视镜、右后视镜、正后视镜、仪表盘5个子域的基础上,构建了视觉注意力转移模型,并给出了模型的求解算法.最后结合实例验证了模型的可行性.     

基于点-弧结构的路网单组列车编组计划优化线性0-1规划模型

合理编制和执行货物列车编组计划,是提高铁路网车流组织效率和运输服务质量的重要保证.研究路网单组列车编组计划优化问题,基于多商品网络流点-弧模型的建模框架,设置每支列流的径路选择和每支车流的改编决策都为0-1变量.以列车集结耗费和车流改编耗费总和最小为目标,考虑车站改编能力和调车线数约束,引入辅助变量和线性约束刻画接续归...     

高负荷驾驶任务下驾驶员注意力状态概率模型

为研究高负荷驾驶任务下驾驶员注意力状态转移规律,应用更新过程理论构建了短时段注意力状态概率模型,并给出了近似求解方法.对于长时间连续驾驶,该模型在状态转移点处难以满足齐次性特征要求,可用时段分割法处理.用实际数据对模型进行了仿真实验.结果表明,模型整体误差为2.83%.     

不确定条件下开行固定车组重量分组列车适用条件研究

分组列车与单组列车是我国车流组织的两种形式,二者互有利弊,对其开行适用条件研究具有理论价值和现实意义。根据固定车组重量分组列车集结的动态特性和车组到达的不确定性,将车组的车数和间隔时间都视为随机变量,应用随机过程理论,解析其在编成站和途中换挂站的集结耗费相对于单组列车的节省和额外消耗,以一昼夜所产生的总净节省的数学期望作为其综合效益的度量,给出分组列车合理开行的判别式和更易判定的必要条件。针对模型的特点,应用离散事件系统仿真方法进行模拟。仿真算例表明:判定条件的吻合率为97.36%,必要条件的失真率为4.52%;其综合效益受到车组平均车数和平均间隔时间参数影响且前者灵敏程度更高;适用于车流量较小且车流到达强度之比接近固定车组重量之比情形。     

驾驶人对潜在危险性事件的心理预期识别研究

为准确识别驾驶人对潜在危险事件的心理预期，提出一种通过脑电信号对驾驶人心理预期进行识别的方法。参照心理学预期行为研究常用的标准S1-S2范式，改进设计了路侧停靠公交车造成视觉遮挡的人车碰撞事故模拟驾驶试验。模拟任务中以路侧停靠的公交车为线索刺激，公交车头的行人为目标刺激，诱发驾驶人的心理预期。为有效识别驾驶人心理预期，首先采用释放油门的避险行为对每个试次标定是否产生心理预期，然后通过快速傅里叶变换提取相关的脑电特征数据，并通过差异性分析及主成分分析算法对脑电特征指标进行筛选和压缩，最后基于支持向量机建立驾驶人心理预期识别模型。研究获取36名驾驶人数据，共计1 440个样本。结果表明：当驾驶人产生心理预期活动时，枕区和额区的α波能量值显著降低，而β波能量值则显著增加；差异性分析显示共有31项脑电指标对驾驶人心理预期敏感，所有脑电特征指标通过PCA算法进行降维，抽取出5个主成分作为识别模型输入；选择径向基核函数构建SVM识别模型，通过粒子群寻优算法对模型进行优化，模型对驾驶人心理预期水平的平均识别正确率为82.02%，平均AUC面积为0.82，结果表明模型具有良好的识别能力和稳定性，可为驾驶辅助系统的研发提供技术理论支撑。     

树枝形专用线直达车流取送问题优化研究

在组织开行路企直通列车的企业装车区合理安排取送车顺序,对提高运输效率、加速车辆周转具有重要意义。本文针对专用线呈树枝形布置、直达车流非整列装车的情况,以车辆总停留时间最短为优化目标,结合问题特点设计方案树,采用隐枚举算法直接在方案树上搜索最优方案。最后,算例验证了算法的实用性和有效性。     

列车解体方案计数方法的改进

为了保证自编始发列车满轴正点出发,研究了编组站调度员编制阶段计划时列车解体方案的计数问题.根据动态配流理论,按照解体不等价方案与正则排列的对应关系,显式表示了缺省事件,并讨论了其性质.在此基础上,遵循最大解体和先到先解原则,给出了单列车解体不等价方案和阶段出发多列车解体不等价相容方案的计数改进方法.算例表明,改进算法充分利用了列车的解体区间和解体量信息,使搜索空间缩小了28.6%,计算复杂度降低.