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准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明:基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。 相似文献
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为研究粗糙度对锚固节理岩体剪切特性及锚杆抗剪作用的影响,提出了基于Synfrac软件与3D雕刻技术的岩石节理面三维重构方法,开展了不同节理粗糙度系数(JRC值)和不同法向应力下的锚固节理岩体剪切试验,研究了节理面剪胀效应对锚杆轴力、变形与破坏模式的影响,并在静力分析的基础上提出了考虑节理剪胀的锚杆抗力公式。试验结果表明:随着JRC值的增加,节理的剪胀效应使锚杆的轴向变形增大,从而使锚杆发挥出更大的轴力,提高了锚杆对节理面的剪切强度贡献(锚杆抗力);锚杆轴力增大的同时使锚杆从拉剪破坏模式转变为拉弯破坏模式。根据试验结果,在静力分析的基础上,引入了巴顿公式中的剪胀角,提出了考虑JRC值和法向应力的锚杆抗力公式,公式预测结果与试验结果吻合良好,平均相对误差为7.6%。 相似文献
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