基于心率变异性的船员心理负荷特征研究

为预防船员主观方面失误引起的水上交通事故发生,需探究在岗船员的心理负荷变化特性,作为了解船员驾驶行为能力的基础性研究,也是智能航行人机共融的关键一步。开展基于船舶操纵模拟器的驾驶模拟试验,提取在不同航行场景下船员的心率变异性(Heart Rate Variability, HRV)指标数据,构建基于因数分析的船员心理负荷模型,分析并验证在岗船员的心理负荷变化特征,结果表明：在计算船员心理负荷时,HRV指标比心率指标具有更高的效度和信度;在航行初期,船员的心理负荷处于较高水平或呈现升高的趋势,随后船员逐渐适应常规航行场景且此时心理负荷水平较低;在航行末期,船员的心理负荷处于较低水平且变化趋势比较平滑;突发事件对船员的心理负荷有显著的影响,船员心理负荷因突发事件的发生而显著增加。     

港口与运输方式及陆港联合选择的巢式Logit模型

为刻画托运人对港口、运输方式及陆港的联合选择行为,将港口费用、等待时间、班轮频率、货物价值、单次运量、运输成本、运输及通关时间、准班率、陆港服务作为效用变量,构建港口选择位于上层、运输方式及陆港选择位于下层的巢式Logit模型.基于辽宁部分城市集装箱托运人的RP/SP调查数据,对模型参数进行估计和检验.结果表明,低运量倾向选择公路运输,托运人对多式联运的运输成本、运输及通关时间比公路运输的更重视,对公路运输的准班率比多式联运的更重视,陆港服务对多式联运具有显著正向影响,巢式Logit模型比MNL模型具有更优的统计学特征.     

标准模型的风噪声源及其特性分析

采用风洞实验与流场-声场联合仿真方法研究HSM标准模型内部噪声声源及其特性。设计5种实验工况以探究各噪声源对内部噪声的作用,并验证仿真的准确性。由薄膜模态分解分析声源成分及其贡献度,并揭示其差异机理。结果表明：风速增加,内部噪声受不同声源作用而变化的频段不同;内部噪声主要由模型前缘的分离涡及其再附着引起;分离涡产生声源激励经各窗向内传递,各窗对内部噪声贡献以左侧窗为主;声源激励由湍流压力脉动和声学压力脉动组成,前者是激励的主成分,而后者是内部噪声的主要来源,两者差异由激励与车窗波数关系引起的传递效率差异所致。     

低影响交通情况下简支梁桥快速荷载试验评定方法研究

当前,对运营桥梁的承载能力评估最直接、可靠的手段是桥梁荷载试验。荷载试验需要在交通封闭、温度稳定、结构温差较小以及尽可能避免其他影响试验加载效应的条件下实施,桥梁荷载试验费时费力、影响交通,实施成本较高。提出一种在不中断交通条件下以轻载车辆低速通过桥梁,通过测试车辆低速通过桥梁的挠度或应变反算出桥梁跨中位移或应变的“影响线值”的方法。对桥梁进行静载试验,根据反算出的“影响线值”计算静载试验实际加载车引起的位移或应变的理论值,对比静载试验的实测值和按影响线值计算的理论值,对桥梁的承载力进行评估;以此低速动载试验结果为依据,在不中断交通情况下采用标准车低速通过待测试桥梁,实测挠度和应变并与此试验结果对比,对桥梁进行承载能力评定。实桥试验结果表明,该评定方法有效可靠,不中断交通情况下也可对桥梁承载能力进行评定,具有重要的社会意义和经济价值。     

城际旅游出行方式选择的影响因素

研究城际间旅游出行方式选择行为对旅游交通系统的统筹发展与精细化管理十分重要。为了分析影响城际间旅游出行方式选择行为的内在原因,本文以成都东站旅客对城际旅游出行方式选择的SP(Stated Preference)调查数据为依托,建立多项Probit模型和混合Logit模型进行对比,分析旅客对城际旅游出行选择的偏好规律,并对各影响因素的边际效用值进行了比较。研究结果表明,年龄、小汽车拥有、月收入等社会经济属性以及出行费用、出行时间、旅途风景吸引程度、交通枢纽到景区距离以及目的地停车服务能力5个特征属性的主观感知与游客出行方式选择行为决策显著相关;出行费用、出行时间和旅途风景吸引程度三个因素更受到旅客关注,可在最大程度上引起旅客对出行方式的转移。     

旧沥青路面就地冷再生技术在连鞍线大修工程中的应用

通过对大修工程中旧沥青路面冷再生基层设计方法、施工过程、质量评定等的探讨,寻求一种合理利用资源、节约资金、保护环境、改造旧路的新途径,具有重要的现实意义。     

配送中心多品种最优存储模型探讨

针对配送中心品种多、资金和容积等限制条件多的实际情况,通过分析各种条件的制约关系,建立多变量约束极值的存储问题的数学模型,并利用库恩一图克条件求得最优解,可为降低企业的物流配送成本,提高竞争力提供重要的手段。     

长江口潮汐模型加沙控制技术的研究

实践证明,分布式加沙系统成功地解决了多断面浑水流量实时控制的问题,实现了对模型多断面悬沙输移量的精确控制,为大尺度河工模型悬移质自动加沙提供了切实可行的新方法。     

基于ARIMA的交通流量短时预测

采用AKIMA方法进行交通流量趋势预测．建模是利用现场调查得到的非平稳时间序列进行数据处理、建模．并根据AIC准则进行模型定阶,最后通过实测数据进行验证,结果表明。该ARIMA模型能够获得较好的中短期预测精度,因而可用于动态交通信号控制。