湿陷性黄土路基基本特性与微观结构试验研究

首先分析了湿陷性黄土的结构性特征和湿陷特征,以某湿陷性黄土路基工程为例进行试验,得出不同饱和度条件下黄土的湿陷规律,并分析了湿陷前后黄土的微观结构。X 能谱分析结果表明：湿陷性黄土中的胶结物类型主要是 Fe的倍半氧化物、黏土性矿物,其次为碳酸钙。固结试验结果表明：随着压力的增加,土体的湿陷系数先增大后降低,300 kPa时的湿陷系数能实际反应土体的湿陷性特征。微观试验结果表明：黄土湿陷后的结构重新排列,颗粒之间的接触性连接和胶结性连接发生变形,微孔隙越大,湿陷性越强。     

纯电动轻型商用车驱动电机与动力电池选型

通过对纯电动轻型商用车的开发设计,阐述根据整车主要性能的要求,对驱动电机与动力电池的选型进行合理计算和设计匹配,为纯电动轻型商用车的电驱动系统初步选型提供设计依据,并使其满足整车动力性及可靠性的要求。     

基于车载信息调度的驾驶行为控制分析

车载信息系统可向驾驶人提供丰富信息,从而影响驾驶行为,提高道路交通系统运行安全效率.但目前车载信息发布形式与内容并不完善,对驾驶行为控制作用差.为了提高驾驶安全水平,从驾驶人驾驶行为的信息调节特性人手,分析了车载信息不同表达方式及其对驾驶行为控制作用,并探讨将信息进程与驾驶行为进程交互融合.从信息调度的角度,分析车载信息调度形式、参数及可调度的信息集合,分析调度过程,并举例说明如何通过信息调度实现驾驶行为控制,提高车辆运行的安全性、可靠性.研究结果表明,车载信息系统通过发布车载信息影响驾驶行为,能够在一定程度上达到驾驶行为控制目的.针对驾驶人的多感官复合感知特性,将信息进程与行为进程相互融合,采用多种形式的信息调度,能够有效提高其对驾驶行为控制作用.     

汽车碰撞瞬间驾驶员颈部肌电信号变化规律研究

为了解驾驶员在汽车碰撞瞬间的颈部肌肉主动反应,在汽车性能模拟器上构造了具有高度虚拟现实感的汽车正碰工况,选择10名志愿者在模拟器上分别以20、50、80和100km/h时速驾驶,记录在碰撞发生时驾驶员胸锁乳突肌、头夹肌和斜方肌的肌肉电信号及其肌肉激活程度。实验结果表明,发生碰撞时,驾驶员主要工作肌群的肌肉电信号明显升高,同时,肌电信号增幅随着车速升高呈现整体增大态势。本研究揭示了汽车碰撞时驾驶员颈部肌肉力学特性的动态变化规律,为高仿生保真度的假人模型的建造和更为准确地分析乘员碰撞损伤提供了理论支撑。     

基于模糊线性回归的小轿车运行车速区间预测

将小轿车在公路上的运行车速用三角模糊数来表征.基于二级公路上30个样本路段的平曲线半径、纵坡度等线形数据和实测车速,利用模糊线性回归方法建立了小轿车第85百分位运行车速区间预测模型.通过另外10个样本路段数据对该区间预测模型进行了验证,结果表明:小轿车运行车速的95％置信区间大都处于模糊线性预测区间之内;预测得到的模糊中心值与观测值的相对偏差和模糊度与观测值的比值两种评价指标均在10％以内.同时,将模糊中心值和线性回归预测值进行了比较,结果表明:模糊线性回归模型的平均绝对误差、平均相对误差和最大相对误差三个指标均优于线性回归模型,达到了更高的估计精度.     

北京市中小学生出行特征及校车方案设计原则研究

针对近年来私人小汽车接送学生日益普遍,使得学校周边交通状况日益恶化的问题,以北京西部城郊的6所小学和6所中学为研究对象,进行问卷调查,研究了中小学出行特征及学生家长对校车开行的需求及意见.在此基础上,从管理方案、人员及资金、法律监管、线路规划方面设计了校车开行方案.     

驾驶人交通违法记分制度改进对策研究

结合我国近年来道路交通安全管理态势发展特征,重点分析了机动车驾驶人交通安全违法行为累积记分制度在设计构建和实践应用环节存在的问题,着眼于买分卖分、满分降级等社会热点问题,借鉴欧美发达国家违法记分管理的经验做法,研究提出了动态记分周期、安全驾驶记录、车险关联机制等改进对策建议,为我国驾驶人交通违法查处、道路通行秩序保障提供决策参考.     

中天山隧道TBM长距离施工通风方案研究

南疆吐库二线中天山隧道全长22.449 km,进口端采用TBM施工,计划施工长度13.8 km,长距离施工通风是影响施工进度和经济效益的重要因素。针对中天山隧道的施工方法、掘进长度、施工组织等实际情况,进行长距离施工通风方案研究,通过对比长距离独头通风方案和巷道式联合通风方案,确定巷道式联合通风方案为最优方案,并给出巷道式联合通风阶段的划分以及风机数量。通过现场测试通风方案实施情况,进一步调整通风方案,不断适应现场实际施工情况,为中天山隧道的安全顺利贯通提供了通风保障。     

用于智能驾驶系统评价的乘员损伤模型

只有较少的交通事故数据资源被用于建立基于碰撞速度信息的乘员损伤模型,致使所得到的模型精度差。为此,提出了基于车辆变形深度的乘员损伤模型。对美国不同制造年代和车辆级别的事故数据进行聚类分析,论证出车辆变形深度与乘员损伤风险具有相关性。以车辆变形深度为自变量,通过回归分析得到乘员损伤模型。不同种类车辆的乘员损伤模型拟合精度R²约为0.9,证明了该模型的正确性。为进一步验证,以此模型为基础,评价智能驾驶系统的有效性。以自动紧急制动系统为例,对比基于变形深度和速度变化量信息2种方法的有效性计算结果。结果表明：2组结果的平均误差不超过1%,验证了基于变形深度的乘员损伤模型的准确性。该模型仅需要事故数据库中准确的变形深度信息,能够获得更多的事故数据支持,从而可以更好地适应于不同类别智能驾驶系统的评价需求。     

基于驾驶员转向操作特性的疲劳驾驶检测

本文旨在利用驾驶模拟器开展疲劳驾驶试验,研究疲劳驾驶的检测方法.首先采用面部视频的专家评分方法,建立驾驶员3级疲劳(清醒、疲劳和非常疲劳)的样本数据库;然后定量提取描述疲劳操作特性的特征指标,采用序列浮动前向选择算法筛选最优的特征指标组合,最终建立了一种基于SVM的驾驶员3级疲劳的在线检测算法.测试结果表明,驾驶模拟器工况下,本文算法识别3级疲劳的准确率达到87.7％,具有较高的鲁棒性和实用性.