小街区密路网交通标志缩尺研究

应用驾驶模拟器、眼动仪和调查问卷对小街区密路网条件下的交通标志设计方案和缩尺方案进行了分析探讨。驾驶模拟器采集的速度和加速度数据显示设计方案和缩尺方案具有差异显著性，眼动仪数据显示缩尺方案需要更多的注意力。调查问卷显示，大多数人主观上无法准确感受到两个方案之间的差异，缩尺方案的可行性还需要进行深入研究。     

基于可解释极端随机树模型的 DCT 液压响应预测

为解决传统湿式双离合器变速器 （Dual Clutch Transmission， DCT） 控制策略在硬件误差以及复杂工况下液压响应预测精度不完全可控的问题，提出了一种基于 SHAP 图可解释极端随机树预测模型，使用机器学习方法结合某汽车公司 DCT 实验室采集的真实离合器数据对 DCT 液压响应进行预测。模型利用 SHAP 算法对于重要特征选择的可解释性，筛选并保留对液压响应影响较大的特征，将时间切片和升降压判定作为特征加入训练数据，训练预测模型。结果表明，该模型训练结果的均方误差 MSE 为 0.670 3，可决系数 R2为 1.000 0，并且在测试集上预测值与实际值之间的平均误差为12.99 kPa，远低于设计误差 25 kPa，具有较高的预测精度，特征选择较准确，可以很好地解决传统物理模型无法计算不同工况下液压响应的问题，为下阶段基于数据和物理双驱动的DCT控制策略优化提供较准确的预测结果。