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过高的驾驶负荷是导致驾驶绩效受损和交通事故的重要原因,因此驾驶行为和交通安全研究中需要采用适当的负荷加载形式;通过试验分析不同信息量的交通标志对驾驶人认知负荷的影响规律,验证交通标志信息量对负荷加载的有效性。基于不同信息量的交通标志,对驾驶人的驾驶负荷进行试验验证。招募44名被试在静态控制环境下进行交通标志认知试验,采用信息理论对交通标志信息量进行量化计算,用不同信息量的交通标志进行认知负荷加载,采集被试对每个标志的主观负荷评价及反应时间。试验结果表明:主观驾驶负荷与交通标志信息量有高度相关性,反应时间随着信息等级的增加而增加;而驾驶人性别和驾驶经验对交通标志视认反应时间和主观驾驶负荷量化没有显著影响,这说明在驾驶试验中,交通标志信息量可以用于驾驶试验中的认知负荷的加载,而这种负荷的加载对于驾驶人的性别和驾驶经验是无差别的。该研究更多地考虑了驾驶人的认知特性,研究成果可用于驾驶负荷试验的次任务加载,帮助进行交通安全理论研究。 相似文献
844.
基于智能网联车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)跟驰特性,本文研究CAV跟驰模型.考虑多前车电子节气门角度反馈,构建CAV跟驰模型,并应用稳定性分析方法,推导所提模型稳定性判别条件.以考虑3辆前导车的CAV跟驰模型为例,设计数值仿真实验,分析不同CAV比例时混合交通流的安全性.模型稳定性分析表明:所提模型相比已有模型(CAV的T-FVD模型及常规车辆FVD模型)具备更优的稳定域,且考虑前车数量越多、多前车反馈权重系数越大,所提模型的稳定性越好;相同取值条件下,距离越远处的前车反馈权重系数对所提模型稳定性的影响越大.数值仿真表明,CAV有利于降低交通流的车辆尾部碰撞安全风险. 相似文献
845.
针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的 K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取 8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取 4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的 K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始 K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性. 相似文献
846.
当盾构隧道位于水位线以下时,为了分析壁后注浆浆液驱动地下水体过程,基于毛细管组渗透理论,将浆液的渗流路径概化为毛细管,考虑牛顿流体浆液驱动地下水(牛顿流体)进行扩散,推导了半球形及柱形模型浆液渗流扩散半径计算式,并讨论了注浆压力、浆液水灰比、地层渗透系数的影响.研究结果表明:浆液扩散半径主要与注浆压力、渗透率、注浆时间... 相似文献
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针对目前交通信号灯红绿灯时间设置固定不变的情况,采用基于PLC技术设计的交通信号灯控制系统,在满足基本功能的前提下,提出并重点解决了"24 h分时段全自动智能切换红绿灯时间设置"的控制及"急通"功能的实现,同时给出了完整的硬件接线图和控制程序.通过自制的模拟电路对控制系统进行了调试与运行,该系统既能减轻交通高峰期的拥堵... 相似文献
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