基于WBS-RBS-G1法的深基坑开挖风险识别与评价

对深基坑开挖进行风险识别与评价时,提出了将WBS-RBS法与G1法相结合的定性与定量评价模型,并以南宁金凯路地铁车站为例,应用该模型计算得出的风险值从而确定施工单元风险等级.计算结果表明,深基坑开挖过程中,地下连续墙施工A2,基坑开挖A3,主体结构施工A5均为Ⅲ级风险.该模型无需构造判断矩阵,避免了一致性检验不一致的发...     

基于嵌入式单片机的智能自动售货机控制系统

针对售卖袋装、盒装、软瓶装小商品的自动售货机设计了智能嵌入式单片机控制系统,给出其硬件和软件结构设计．该系统以16位单片机SPCE061A为控制核心,可实现货币识别、商品选择、硬币找零、商品输出、金额显示、语音提示等功能．具有智能化的人机界面,功能强、使用方便．     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术(HM IoIV)是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段.HMIoIV涉及了L0～L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统.针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人...     

福建省高速公路拥堵判断识别方法探究

基于高速公路路网交通流量信息和数据,提出公路服务水平、运行饱和度、运行速度、运行密度值4个指标判断高速公路拥堵状态,选取相应的权重计算综合度量指标,并确定拥堵预警阈值,作为高速公路拥堵判断识别的标准,最后通过历史数据验证了该识别标准的适用性,该指标可为解决福建省高速公路拥堵问题提供参考。     

基于模态应变能和神经网络的分步损伤诊断法

神经网络用于损伤识别遇到的最大问题就是训练样本的组合爆炸,单纯利用神经网络进行实际工程结构的损伤诊断有很大困难。丈中提出了一种分步损伤诊断方法,即先用模态应变能判断损伤位置,然后用BP神经网络识别损伤程度,并使用该方法成功地对一座模拟损伤的两跨连续梁桥进行了损伤位置与损伤程度识别。     

山区铁路支挡结构安全保障与韧性提升

文章针对山区铁路常用的5类支挡结构,围绕支挡结构安全风险识别评估、支挡结构极限状态设计、支挡结构安全性能提升开展了系统的试验研究,提出了支挡结构安全风险“四层次、多手段”量化识别与评估方法,构建了以“风险识别-量化评估-综合防控”为核心的支挡结构安全风险识别与防控技术体系,建立了基于风险识别、参数自洽的支挡结构极限状态设计方法,形成了山区铁路支挡结构安全保障与韧性提升成套技术,支撑了西南山区沪昆、贵广、成贵等7 000多公里铁路建设。文章成果可为山区铁路(公路)建设提供指导和借鉴。     

驾驶辅助系统中判断驾驶员制动接管的方法研究

文章梳理了自动驾驶中主动制动技术的主流执行方案,分析了各执行方案对驾驶员输入制动和自动制动的响应机理,明确了制动执行器内部表征驾驶员制动意图和自动制动意图的参数,提出使用制动执行器内部参数准确判断驾驶员制动接管的方法,即通过实际主缸压力值超出自动制动目标液压一定阈值,或响应驾驶员制动输入的目标电机转速超出自动制动的目标...     

车辆自适应车道偏离识别算法研究

针对车辆在行驶时由于车道线检测方法单一,导致对直道线和弯道线检测效果不一致,从而影响车道偏离识别效果的问题,基于摄像头采集到的图像信息,提出了1种自适应车道偏离识别算法。该算法对车辆在直道行驶时采用偏离判断基准线法,而在弯道行驶时采用基于触线时间阈值法,分别对行驶状态进行车道偏离判断,该算法既保证了计算速度,又保证了结果的准确性。为了验证所提出方法的有效性,采用仿真的方法,使用车道偏离识别算法获取的数据,通过比例-积分-微分(PID)算法对车辆行驶状态进行控制,得到车辆在预期车道内的行驶状况,以此证明了所提出的车道偏离识别算法的有效性。     

损伤识别理论在桥梁中的应用及存在问题

损伤识别是旧桥评定的基础工作,本文对国内外的研究现状进行了分析,认为目前的损伤识别理论距实际应用尚有一定的距离,尽快研究损伤识别中的一些关键性问题已迫在眉睫。     

高密度瓶颈交通流主动-回应汇入行为定义与建模

汇入行为是导致高速公路、快速路汇入区瓶颈失效的根本原因,也是引发车辆冲突、交通事故的重要诱因。基于上海虹许路汇入区高精度轨迹数据,在经典的3类汇入行为(自由、协作、压迫)分类基础上发现并定义了一类新的汇入行为:主动-回应汇入,即在目标车道插车间隙不足的条件下,汇入车辆通过横向偏移主动表达汇入意图,引发后车合作让行,从而实现汇入。由于传统的换道类型划分方法已不适用于描述瓶颈区汇入过程的复杂交互现象,因此根据汇入车辆的横向位置将汇入过程划分为4个时段,以目标车道后车让行的时段不同对4类汇入行为进行了重新划分。基于此对虹许路汇入区轨迹数据中的汇入行为进行分类,并比较主动-回应汇入行为与经典的3类汇入在汇入位置与汇入间隙变化分布的差异。进一步,采用风险空间理论判断目标车道间隙的可汇入程度,并结合混合高斯-隐马尔可夫模型实现对后车的让行意图识别,建立了主动-回应汇入模型。最后构建了瓶颈交通流仿真原型系统以验证模型有效性。结果表明:在宏观交通流层面,主动-回应汇入行为在汇入位置、速度和间隙的分布上与实证数据一致,均值没有显著差异;在个体行为层面,也能再现定义描述的"主动试探-两车博弈-回应让行"的过程。该研究成果对解析瓶颈交通流早发性失效机理、揭示汇入风险变化过程以及设计符合人类驾驶人交互特征的自动驾驶汇入策略均具有重要的指导意义。