基于SHEL模型的客滚运输人为因素风险研究

根据客滚运输人为因素复杂、模糊的特点,文中在SHEL理论框架下,对客滚运输人为因素进行了分析研究。一改以往将客滚运输人为因素风险系统分为人、机、环境、管理四个子系统的做法,从人的因素、人-人界面因素、人-硬件界面因素、人-环境界面因素、人-软件界面因素五个方面进行了风险研究,并提出相应的决策建议。     

人为因素与船舶运输安全

船舶运输安全,是一个只有开始没有终结的永恒话题.纵现海事海损个案,可谓触目惊心、五花八门,乃至于匪夷所思、离奇离谱.海事发生后,几乎所有的人都在考问:为什么会这样?这起海损本不该发生的!依笔者航海多年的实践.就船舶运输安全的风险源的控制提出"人为因素、船舶因素、环境因素、管理因素与船舶运输安全"四点立论,并以人为因素为首要论点分解论述,以期抛砖引玉,与专家、同行们切磋交流.     

中小航运企业如何实施人力资源管理

对现代企业而言,企业人力资源的质量和水平决定着企业的生存和发展,企业可持续发展的动力在于人力资源的培养和使用。面对竞争日益激烈的航运市场,我国航运企业必须高度重视人力资源管理问题。中小航运企业受限于自身的资金规模、技术水平、管理方式等因素,在人力资源管理方面存在诸多劣势和不足,有必要在人才引进、管理、激励、考评等方面做出相应的努力和调整,找到其实施人力资源管理的现实途径。     

An Active Endoscopy Robotic System for Direct Tracheal Inspection

The development of active endoscopy techniques is one important area of medical robot.This paper designed a new flexible and active endoscopy robotic system for direct tracheal inspection.The mobile mechanism of the robot is based on the inchworm movement actuated by pneumatic rubber actuator.There are five air chambers controlled independently,by adjusting pressures in air chambers,the robot can move in a straight mode or in a bending mode.The inspection sensors and some therapy surgery tools can be equipped in the front of the robot.The prototype was made and its mechanical characteristics were analyzed.The robot could move smoothly in a small plastic tube,and the robot is respectable to be used for inspection in human trachea directly.     

汽车用新型智能电子搭铁开关

汽车用新型智能电子搭铁开关是针对现有电子搭铁开关的不足之处,提供的一种自动化程度高、适用性强的解决方案,本文详细阐述其结构及工作原理。     

三峡船闸智能自动化运行方式的可行性研究

目前三峡船闸南北两线运行方式为集控半自动运行方式,人为因素在船闸运行安全中占比较高。为了规避人为因素在船闸运行中带来的风险,提高船闸的可靠性和安全性,研究连续多级船闸的智能自动化运行方法。船闸智能化自动运行系统主要由3个部分组成,包括船方确认、船闸闸室自动监测和集控监测。对船闸智能化运行方式实施方法和3个部分的选择进行探讨。     

基于改进的CREAM的LNG船卸货作业人因失误概率预测

为定量分析液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)船卸货过程中的人因失误概率,在认知可靠性与失误分析模型(Cognitive Reliability and Error Analysis Model,CREAM)的基础上,通过个体因素对情景环境影响机制进行调整,构建人因失误概率预测模型。采用该模型对LNG船卸货作业人因失误概率进行量化分析,获得不同阶段的失误概率数据,为LNG船卸货作业安全提供数据支持。经检验,该模型稳定、可靠。     

自动驾驶接管影响因素分析与研究进展

部分或有条件自动驾驶车辆允许驾驶员将驾驶任务移交给自动驾驶系统，但驾驶员仍需对驾驶环境进行监测，若发生紧急事件或驾驶环境超出系统运行设计域等情况，驾驶员需要及时接管车辆。影响驾驶接管过程的因素主要包括：人因、交通环境以及人-机交互系统。本文分析了驾驶员认知负荷特性等人因对接管过程和接管时间预算的影响。分析发现，驾驶员长时间脱离驾驶任务会导致其陷入被动疲劳或驾驶分心状态，从而降低接管绩效。适当的非驾驶任务可以使驾驶员保持一定的认知负荷，降低驾驶员的被动疲劳水平。结合网联技术的应用可以多次发出预警信号，提高接管绩效。本文讨论了交通密度、道路条件等交通环境对接管时驾驶员感知、认知及决策的影响，探讨混合交通下过渡区智能网联车辆控制权切换 (Transitions of Control, ToC) 的管理问题。在复杂道路交通下，驾驶员需要更多时间恢复对环境的感知，且驾驶员在弯道接管车辆时更容易出现较大横向偏差。在混合交通环境中，为防止过渡区出现集中的ToC，可以制定相应交通管理措施，以降低过渡区域中车辆之间的相互干扰。本文还分析了视觉、听觉、触 觉、嗅觉及其组合类型交互方式的优、缺点，讨论网联环境下人-机交互系统设计以及ToC形式。 单个的交互方式有其自身的优、缺点，多种类型相结合的交互形式能形成优势互补，及时地将接 管信息传递给驾驶员，并将其注意力集中于对环境的感知。网联技术发展使得可利用的行车信息的数量和种类都有所提高，网联信息需要更好地呈现策略，以保证人-机交互界面具有较高的可用性和接受性，为驾驶员提供更加准确的交互信息。同时，利用驾驶员状态识别技术实时监测驾驶员所处状态，并通过人-机交互系统提醒驾驶员，使其保持警觉，提高接管绩效。未来研究应该重点关注非驾驶任务对驾驶员认知特性的影响，结合接管时的驾驶环境，遵循预测算法辅助驾驶员实现控制权的平稳过渡。随着网联技术的不断应用，逐步改进现有人-机交互系统的设计和性能，对过渡区域ToC的管理问题展开深入研究。     

城市物流无人机起降点布局规划研究

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。     

加强高校教职工绩效考核的建设思考

高校生存和发展的关键是人员队伍建设,核心是教学、科研和管理队伍建设。高校加强绩效考核的建设,能够引导教职工工作水平的不断提高,激励教职工认真履行其岗位职责,进一步增强教职工的教学、科研、管理和服务水平,给教职工营造一个和谐、稳定、宽松的育人环境,真正做到人尽其才,才尽其用,用人所长,促进高校的可持续发展。