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441.
为研究冬夏两季路面状况下驾驶员在绿灯变红灯过程中停止或通过决策的差异性,选取了沈阳市6个交叉口,在夏季(正常路面)与冬季(路面积雪状态)采用录像方法采集车速、最大减速度、倒计时信号、E-Police和距离停车线的距离等数据,分析了目标车辆的接近速度,停止或通过的比例以及最大减速度制动区域.研究发现,夏季,设有倒计时信号灯的交叉口,最大减速多发生在停车线前60~80 m;而在只有E-Police的交叉口,最大减速往往发生在20~30 m.冬季,交叉口设有倒计时信号灯和E-Police,最大减速多发生在停车线前70~80 m;在只有倒计时信号灯的交叉口,最大减速会在40~60 m制动;而在只有E-Police的交叉口,最大减速多发生在停车线前20~40 m.这表明倒计时信号灯有利于车辆平稳地减速,特别是在冬天结冰的道路上,使驾驶员更早做出停止决策,减少了突然刹车的发生. 相似文献
442.
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
443.
为探讨固支方板结构在爆炸冲击波和高速破片联合作用下的变形破坏特点及规律,利用有限元分析软件ANSYS/LS -DYNA开展冲击波和高速破片对固支方板的联合作用数值模拟计算,阐述装药驱动预制破片的运动过程,分析冲击波载荷和破片载荷以及钢板在联合载荷作用下的变形破坏模式,并与试验进行对比。结果表明,数值计算结果与试验结果较为吻合;炸药底部中心处预制破片的初速最高,边缘处最低;在试验工况下,冲击波先于破片作用于结构,破片群总动能远大于爆轰产物及冲击波传递给结构的动能,破片群是造成钢板中心出现冲塞破口的主要因素,应作为防护结构的主要设计载荷。 相似文献
444.
深海半潜式平台的运动性能预报是平台方案设计阶段的重要工作,而平台性能的优劣主要取决于水下的浮体构型.通过对国外主推的半潜平台设计方案进行构型特点分析,分别对立柱、连接横撑以及下浮筒进行多方案设计,共组合得到8个平台设计方案.应用数值方法首先对A1方案完成性能计算,并与该平台的模型试验结果对比,验证了理论预报的可靠性.基于该理论方法,分别完成了8个平台方案的系列水动力性能预报,并采用指标权重法得到了各个平台方案的综合运动效能,通过对比分析,明确了不同构型对于运动性能的影响规律.研究表明:浮体构型对于半潜式平台的运动性能有较大影响,且尖角型浮筒、变截面立柱及圆管型横撑的构型具有更优的综合运动性能.
相似文献445.
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