基于深度学习的驾驶员状态识别

提出了基于驾驶员脸部及周围信息的驾驶员状态检测方法。文章通过实车摄像头采集了驾驶员驾驶状态视频数据,利用Dlib和OpenCV库对采集的驾驶员图像进行脸部检测,基于驾驶员脸部数据建立了深度学习数据集,然后基于该数据集设计了一种卷积神经网络模型FaceNet,利用PyTorch深度学习框架在数据集上对模型进行训练,最终得到了有较高准确率的驾驶员状态检测模型,其可识别抽烟、睡觉、左手打电话和右手打电话四种驾驶员状态。     

考虑沥青路面材料参数空间差异性的解析计算及影响分析

复杂服役环境下沥青路面的材料参数存在明显的空间差异性，具体表现为沿深度的模量梯度分布与非连续层间接触以及横观各向同性，实现其解析计算对现有的沥青路面力学响应分析及结构设计方法具有重要的参考价值。为此，从弹性力学基本方程出发，基于状态空间法，推导了具有指数模量梯度的横观各向同性弹性层状体系通解；在此基础上，基于波传递方法，将状态向量转换为波向量，并结合边界条件和层间条件，建立了考虑沥青路面材料参数差异性的多层路面结构解析解；然后借助MATLAB平台编制了数值计算程序，采用文献对比、BISAR程序以及有限元软件ABAQUS验证了该解析解的精度与效率；最后结合典型数值算例，阐述了该解析解在沥青Top-Down开裂和传统路面疲劳损伤分析中的应用。理论推导和数值计算结果表明：该解析解摆脱了弹性力学问题求解对应力函数的依赖性，并且借助波传播方法，避免了求解中正指数过大对求解精度的影响，并使得边界条件和不同层间接触关系的描述更加便捷；沥青路面材料参数的空间差异性不可忽视，沥青面层连续模量梯度会造成更大的路表拉应力和最大剪应力，进而加剧沥青路面的Top-Down开裂；而横观各向同性和层间接触状态间存在耦合效应，从而会加剧沥青路面的疲劳损伤。     

桥面物理除冰雪加热功率与环境因素关系分析

为解决化学融雪剂腐蚀桥梁结构和污染环境的问题，提出桥面敷设加热电缆方式除冰雪技术方案，以30m预应力混凝土T梁桥、沥青混凝土桥面为分析对象，进行了瞬态热分析和稳态热分析，系统研究了在桥面加热升温和稳态融雪节段加热功率与环境温度和环境风速的关系。经分析可知桥面加热过程可分为滞后、升温和稳态三个阶段，得出了一些有意义的结论，可为桥面敷设加热电缆除冰雪设计提供理论参考。     

基于卡尔曼滤波算法的电机转速精确估计

从无刷直流电机入手建立数学模型，利用卡尔曼Kalman（EKF）滤波原理算法，对无刷直流电机的转速进行精确估计，然后在Matlab环境下仿真，验证卡尔曼滤波算法对电机转速估计的精确性。     

基于双目视觉计算的车辆跟驰状态实时感知系统

双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算，在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而，现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题，影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统，该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计，包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验，证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值，解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明：25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%；在相对速度测量方面，2种焦距系统的测量精度基本相同，平均误差均为1 m·s^-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。     

建立整数型轨道状态最优综合维修计划模型

为实现高效的轨道不平顺养护维修,建立最优养护维修计划模型和采用大型养路机械进行作业是十分重要的。本文以养护维修时间为决策变量,以年度轨道不平顺平均值最小为目标函数,在考虑了一系列约束函数的情况下,建立了整数型轨道状态最优综合维修计划模型。该模型能有效利用现场的养护资源,从安全和舒适的角度出发来制定养护计划,该模型的建立从理论上解决了轨道不平顺状态计算机辅助决策系统的关键问题。     

小波变换在电力机车主整流器故障检测中的应用研究

提出了一种基于小波变换的小波信息熵,并利用其构造设备状态检测指标计算方法,将这种状态检测方法应用到电力机车主整流器故障检测中。通过各种不同故障状态仿真实验分析,表明这种方法是有效的,同时具有较强的抗干扰性。     

重塑非饱和粘性土的抗剪强度参数与物理状态变量的关系研究

采用分层击实的方法重塑制备三轴试验土样。按5级围压(100kPa,200kPa,300kPa,450kPa,600kPa)完成了土样的三轴压缩UU试验。试验结果表明:在水分状态和密度状态空间,该重塑非饱和粘性土抗剪强度参数的分布具有明显的规律性,但这种规律性不易用简单函数表达。粘聚力的分布呈倾伏的不规则背斜面,内摩擦角的分布呈变形的W型折曲面。粘聚力和内摩擦角与含水量的关系是强非线性的,与干密度的关系总体上是弱非线性的。存在两个特征含水量18 16和16 34,不同密度状态的土样在特征含水量18 16处粘聚力和内摩擦角均取极大值,在特征含水量16 34处内摩擦角均取极小值。     

机车乘务员心理卫生状况的调查分析

采用焦虑自评量表 (SAS)和抑郁自评量表(SDS) ,对 10 3名电力机车乘务员的心理卫生状况进行评价。结果表明 ,机车乘务员的SAS和SDS标准分均明显高于国内常模 (P <0 0 1) ,有明显的焦虑和抑郁症状。机车乘务作业对乘务员的心理健康有不良影响 ,但不具有时间剂量的累积效应 ;机车乘各员普遍存在着明显的心理卫生问题 ,其心理卫生状况与年龄、工龄没有明显关系。     

Real-time freeway traffic state estimation based on extended Kalman filter: Adaptive capabilities and real data testing

This paper reports on real data testing of a real-time freeway traffic state estimator, with a particular focus on its adaptive capabilities. The pursued general approach to the real-time adaptive estimation of complete traffic state in freeway stretches or networks is based on stochastic macroscopic traffic flow modeling and extended Kalman filtering. One major innovative feature of the traffic state estimator is the online joint estimation of important model parameters (free speed, critical density, and capacity) and traffic flow variables (flows, mean speeds, and densities), which leads to three significant advantages of the estimator: (1) avoidance of prior model calibration; (2) automatic adaptation to changing external conditions (e.g. weather and lighting conditions, traffic composition, control measures); (3) enabling of incident alarms. These three advantages are demonstrated via suitable real data testing. The achieved testing results are satisfactory and promising for subsequent applications.