直墙式码头前沿顶高程计算方法

中国港口工程设计规范中码头面高程可按上水标准确定直墙式码头前沿顶高程。而在英美等国外设计标准中,提出码头面高程应考虑设计水位、装卸设备安全作业、淹没程度等因素,综合分析确定码头面高程,其中码头面受淹没的影响程度应为主要考虑因素。以平均越浪量作为码头面淹没影响程度判断标准,介绍码头前沿平均越浪量的计算方法,并依此提出直墙式码头面高程计算方法,同时与国内外规范中的计算方法进行比较分析。该方法对同类别的码头设计具有实际参考意义,同时对码头使用营运安全标准的把控也有参考意义。     

孔压静力触探数据与黏性土不排水抗剪强度的相关性分析

利用孔压静力触探（CPTU）数据可解译黏性土的不排水抗剪强度,而采用不同试验方法测定的黏性土不排水抗剪强度并非固定值。通过对比分析,得出CPTU数据与不同试验方法(包括直剪试验、固快试验、不固结不排水三轴压缩试验等方法)得出的细粒土不排水抗剪强度的相关关系。结果表明,不同试验得出的黏性土不排水抗剪强度与CPTU数据具有非常好的相关性;对于不同试验得出来的抗剪强度需要采用不同的系数Nkt进行换算。     

面向信息娱乐系统的车内眼动交互研究

随着社会媒体的广泛应用和普适计算技术的开发,车载信息娱乐系统功能与操作层级不断增加。为了满足驾驶员与车载信息娱乐系统中各项功能安全交互的要求,自然人机交互方式和直觉性交互方式得以迅速发展。研究分析了现有的和正在开发的人车交互模式,分析其优劣性,在此基础上提出了基于车内信息娱乐系统的直觉性驾驶交互方式——眼动交互,开发了眼动交互原型和交互界面。经过原型测试验证了基于抬头显示器(Head-Up Display,HUD)的人车眼动交互的两个关键因素。     

认知负荷对驾驶行为影响的眼动研究

以30名青年人作为被试者,采用眼动追踪法,探讨了模拟驾驶过程中视觉和听觉认知负荷对驾驶行为的影响.结果发现:①无论是视觉负荷还是听觉负荷,高认知负荷条件下的问题回答正确率显著小于低认知负荷条件;②视觉负荷影响驾驶行为,视觉负荷越高,驾驶行为的表现越差;③听觉负荷也影响驾驶行为,听觉负荷越大,驾驶行为的表现就越差.整个研究表明,认知负荷影响驾驶行为,特别是影响了对驾驶情境中危险事件的觉知.     

基于信息融合的驾驶警觉度识别方法研究

为了对驾驶警觉度水平进行有效识别,基于眼动信号和心电信号特征指标的信息融合构建了一种驾驶警觉度水平的识别方法。通过驾驶行为绩效验证了驾驶警觉度等级划分的合理性,在此基础上对眼动信号和心电信号进行特征参数的提取和筛选,结合支持向量机(support vector machine, SVM)以融合眼动信号和心电信号为输入构建驾驶警觉度识别模型,并通过30名驾驶员的实验数据对模型进行检测。结果表明不同等级警觉度下的驾驶行为存在显著差异性,验证了驾驶警觉度等级划分的合理性;基于信息融合构建的模型识别效果更优,其识别准确率为89.23%,使用单模态眼动和心电指标分别构建的模型识别准确率为84.36%和81.65%,该方法可用于驾驶警觉度识别以提高识别准确率。     

热水供热管道直埋方式在输油站场的应用

目前,管道系统输油站场中热水供热管道多采用地沟敷设方式,文中通过对传统地沟敷设方式在设计、施工及日常管理中所遇到问题的描述,以及直埋敷设方式相对于地沟敷设优点的对比性阐述,对热水供热管道采用直埋方式敷设时设计和施工等需注意问题进行归纳与总结。技术可行、质量可靠、施工方便、经济合理、环境保护等综合因素决定了直埋敷设方式在未来管道系统中将具有良好的经济效益和更广泛的应用前景。     

DN1400直埋高温水管道壁厚的计算选取

文中对直埋高温水管道的强度失效和稳定失效等各种应力破坏形式进行了分析,并根据国内外有关规范和资料,分别用内压作用最小壁厚、温度变化作用最小壁厚、管壁局部屈曲作用最小壁厚和钢管刚度验算等4个计算公式得出DN1400管道的最小壁厚,对计算结果进行比较和分析,确定了高温水管道的最终取用壁厚。     

膜空分制氮系统及其在船舶上的应用

本文从船舶惰性气体爆系统在军/民用船舶上有很广阔的发展和应用前景出发,介绍了几种常用的制氮设备和方法,重点为先进的膜空分制氮技术及其自行开发的MKF膜空分制氮装置。     

基于曲面响应法的沥青混合料层间强度试验研究

为探究温度、沥青洒布量、土污染对层间剪切强度影响的交互作用,采用响应曲面法研究不同温度、不同土污染厚度,以及不同沥青洒布量对沥青混凝土复合试件层间剪切强度的影响。通过方差分析和残差图的诊断评估模型的适用性。由单因素分析得到各因素对层间剪切强度的影响规律,通过交互作用分析得到各影响因素对剪切强度的影响效应的大小为：AB>AC>BC,温度-土污染厚度交互作用最明显。最后通过直剪试验验证模型与实测相符合。     

动态光照下驾驶人面部特征识别算法与试验研究

基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大.为克服由于动态光照引起的背景干扰,面部特征弱化的问题,采用一种基于Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立Gt(i,j)算子,实现驾驶室背景的分割;在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域,最终建立了眼鼻坐标搜索模型;进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验,测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ,在2×104～10×104 lx的照度下,眼鼻的平均识别率δ达到82％～92％.结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性,照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素.