海冰影响下船舶北极水域航行风险评估方法

北极东北航线的开通大大缩短了亚洲至欧洲的航行距离,而海冰是船舶北极航行的主要威胁.针对海冰影响下船舶北极水域航行风险研究,提出基于客观监测数据的贝叶斯动态风险评估方法.通过分析船舶北极水域航行所面临主要风险因素,基于控制理论构建北极东北航道船舶航行风险评价模型.在此基础上,结合贝叶斯网络评价分析方法,根据北极水域海冰动态监测数据,实现船舶北极航行动态风险评价研究.以"永盛轮"北极航行为研究对象,对所研究航线上的航行风险变化进行仿真.评估结果表明,所提方法可实现对船舶北极水域航行风险的动态评估,并突出海冰冰情对船舶极地航行风险的影响,其中,完全无冰和完全有冰状态下的航行风险差值达0.14,模型灵敏性高.      

基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法

为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明：2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...     

桥梁颤振导数识别及颤振分析的不确定性研究

由于风洞试验和理论模型的各种不确定性,通过风洞试验获得的颤振导数及相应的颤振临界风速存在不确定性。为了量化这些不确定性,提出了一种创新的近似贝叶斯方法。该方法通过抽样和模拟来近似表达似然函数,从而实现颤振导数的准确识别和不确定性量化。同时,还研究了颤振导数不确定性在颤振分析中的传播情况。采用子集模拟技术与近似贝叶斯方法相结合,以提高参数后验样本的抽样效率。该方法不仅能够获得颤振导数和颤振临界风速的最优估计,还能获得其后验概率分布。通过理想平板数值模拟和实桥主梁断面风洞试验,验证了该方法的有效性,并将其与传统最小二乘法进行了比较。研究结果显示：该方法得到的颤振导数最优估计与最小二乘法结果非常接近;在低风速下,所有导数的不确定性都较小,而在中高风速情况下,大多数导数都具有较大的不确定性,尤其是接近颤振临界风速时,所有导数的不确定性均较大;颤振导数的不确定性会在颤振分析中传播,导致颤振临界风速也存在较大的不确定性。所提出的近似贝叶斯方法能够准确识别颤振导数,并量化其不确定性,从而实现桥梁颤振性能的概率性评价;为桥梁颤振分析提供了新的思路,为确保桥梁的抗风安全提供了有力支持。     

基于视频检测的交通冲突判别方法和模型

为了克服交通冲突传统人工判别方法的缺陷,提出了基于视频检测的交通冲突发生判别的基本流程,将交通冲突发生的判别划分为交通参数的视频检测、坐标变换和交通冲突判别3个阶段。在借助OpenCV和Matlab标定工具箱进行交通实体检测和坐标变换的基础上,建立了以冲突角度、速度和距离等指标为核心的交通冲突综合判别模型,并通过现实场景验证该模型的有效性。     

出行链化的贝叶斯网络预测

以出行链为研究对象,在特定因素下通过贝叶斯网络对其链化趋势进行预测.首先依据已有的理论基础和实践经验,提取影响出行链的因素并构建贝叶斯网络结构模型,其次通过采集的有效样本数据进行模型参数的学习,预测出行链化倾向.最后将预测数值与实际数值进行对比、分析.结果表明运用模型所得到的预测值与调查所得的实际数据基本相符,两者之间误差很小,只在个别样本点有所偏差,相对于整体,此差值完全在可接受的范围内.由预测结果与实际值对比可知,出行者的链化行为在时间、空间、成本等因素作用下具有一定的波动,但长期趋势保持稳定.     

膨胀土路基填料的判别与分类方法研究

依托广西崇左—上思二级公路的膨胀土路基工程,通过对现有膨胀土分类与判别方法的分析与探讨,提出了能充分反映和表征路基膨胀土的要求和胀缩机理的液限、塑性指数、自由膨胀率、<0.005 mm颗粒含量、CBR膨胀率的五指标判别方法,并用灰色类聚法进行验证,得到了基本一致的判别与分类结果。     

城市轨道交通乘客感知质量指标研究

研究了城市轨道交通乘客感知质量指标与总体满意度的关系以及不同需求层次下感知质量指标重要性的变化.以武汉轨道交通满意度调查中获取的 10 461份有效问卷数据为基础,利用Bayesialab软件结构学习算法结合专家经验进行贝叶斯网络结构学习,建立了12个感知质量指标与总体满意度之间的贝叶斯网络,结果显示部分感知质量指标之间存在相互关系且均直接或间接的影响乘客总体满意度.以感知质量指标不同取值对应的总体满意度期望值为度量标准,分析在不同需求层次下感知质量指标重要性的变化规律,发现随着感知质量指标满意程度的增加,乘车安全性指标的重要性明显下降,乘客文明指标的重要性明显上升,符合马斯洛需求层次理论的规律.      

人的失误模型在船舶溢油事故应急中的应用分析

船舶交通事故问题的预测一直是业内研究人员十分重视的研究课题。分别采用回归预测法、时间序列预测法、灰色理论预测法和贝叶斯统计预测法等不同方法,结合国内某港引航站近十多年来船舶引航总量和事故的实际情况,进行了比较分析和对未来情况予以预测。着重就贝叶斯方法在港口船舶引航风险预测中的运用进行了探讨。结论证明贝叶斯估计方法得到的结果具有良好的预测效果。     

基于参数自适应方法的路面性能衰变方程研究

路面性能衰变方程是针对路面在使用过程中性能衰变的预测。应用贝叶斯估计，对路面性能衰变方程的参数自适应进行了研究，得到参数自适应的计算公式。它能够简便的计算出模型所需的参数，不需通过对整体庞大的数据进行回归。最后通过随即生成的样本对提出的自适应算法进行了检验。