河北省内河水上交通安全管理探析

河北省内河许多水域安全基础设施简陋,缺乏必要的安全保障措施,已严重影响水上交通安全管理工作的正常进行．进而在一定程度上制约地方经济发展。通过对当前河北省内河水上交通安全现状的研究,系统分析我省内河水上交通安全管理的特点。并在法制法规、资金筹措、制度建设等方面提出观点和建议。     

香港地铁的安全风险管理

概述地铁有限公司在香港建立和实践安全风险管理体系的经验、运营铁路安全管理组织架构、工程项目各阶段的安全风险管理规划、主要安全风险管理任务及分析方法等.     

夯实安全基础提高设备质量确保电务安全持续稳定——在全路电务系统工作会议上的讲话(摘要)

回顾2012年全路电务系统在安全风险管理、设备维护管理、专业技术管理等项工作取得的成绩;提出2013年电务系统32项重点工作,指导思想是:认真贯彻铁道部党组的战略部署,以科学发展为主题,以客车和高铁安全为核心,以标准化管理为重点,大力推进安全风险管理体系建设,不断强化安全管理和专业技术管理,务实安全基础,提高设备质量,确保电务安全持续稳定.     

雨天安全行车的注意事项

雨天对安全行车的影响是巨大的。据山东省费县交警大队事故部门统计,近几年雨天发生的交通事故比晴天高出近25％,其中因驾驶员操作失误,不注意雨天安全行车的要领而造成的交通事故占80％以上。因此,驾驶员很有必要掌握一些雨天安全行车的决窍,确保交通安全。     

机动车超速行驶防范对策分析

机动丰超速行驶是引起交通事故的主要原因,是严重的道路交通违法行为之一。机动丰超速是由于驾驶人没有及时纠正驾驶过程中的误判、误动的结果。引起超速的原因包括驾驶人、机动车、交通安全设施和其他因素四个方面,应从教育培训、法律、交通安全设施、交通科技四个方面采取措施预防超速。     

驾驶人安全意识体验式训练装置研究

通过对目前常用驾驶人安全意识培训方法的对比,认为体验式培训为最适合的培训方法;进一步对我国2007-2010年间大型道路交通事故特征进行分析,得出驾乘人员不系安全带是引起人员伤亡一大原因。通过设计研发碰撞、翻转两个体验式训练装置,使驾乘人员在保证安全的前提下真切感受道路交通事故发生瞬间安全带对人体的保护作用,有效提高驾驶人的安全意识,减少道路交通事故的发生及人员的伤亡。     

大型邮轮人员感染新冠肺炎风险评估方法

为快速识别大型邮轮上感染新冠肺炎的高风险人群,避免疫情在邮轮上的社区传播,提出了一种基于数据驱动的大型邮轮新冠肺炎风险评估贝叶斯网络模型.结合《新型冠状病毒肺炎诊疗方案》(第七版)和确诊病例数据确定了大型邮轮人员感染风险评估模型的影响因素;从接触史和临床症状2个主线确定了感染风险的贝叶斯网络结构;通过建立改进的IF-THEN规则库,确定了"风险程度"节点条件概率表,并利用M类节点的逻辑关系确定节点概率,从而构建了大型邮轮人员感染新冠肺炎风险的评估模型;利用500条历史数据对构建的模型进行了验证,采用灵敏度分析识别主要影响因素.结果表明,该模型的预测精度为81%,且模型结构符合贝叶斯3项准则要求.研究结果可在不进行医学检测情况下对高风险人群准确预测,为大型邮轮早期干预新冠肺炎传播提供理论和方法支撑.      

海冰影响下船舶北极水域航行风险评估方法

北极东北航线的开通大大缩短了亚洲至欧洲的航行距离,而海冰是船舶北极航行的主要威胁.针对海冰影响下船舶北极水域航行风险研究,提出基于客观监测数据的贝叶斯动态风险评估方法.通过分析船舶北极水域航行所面临主要风险因素,基于控制理论构建北极东北航道船舶航行风险评价模型.在此基础上,结合贝叶斯网络评价分析方法,根据北极水域海冰动态监测数据,实现船舶北极航行动态风险评价研究.以"永盛轮"北极航行为研究对象,对所研究航线上的航行风险变化进行仿真.评估结果表明,所提方法可实现对船舶北极水域航行风险的动态评估,并突出海冰冰情对船舶极地航行风险的影响,其中,完全无冰和完全有冰状态下的航行风险差值达0.14,模型灵敏性高.      

侧风作用下山区高速公路行车稳定性仿真分析

为研究山区高速公路在侧风作用下的行车安全问题,基于CarSim仿真软件构建特定道路模型和侧风模型,选取车辆滑移角和侧向加速度作为行车风险评价指标,将圆曲线半径、路面摩擦系数、行驶速度分别作为单一变量,系统地模拟了侧风作用下山区高速公路行车稳定性.结果表明,降低车速、增大路面摩擦系数和圆曲线半径,可以有效地减小车辆的滑移角和侧向加速度.以7级侧风为仿真条件进行定量分析可知:80 km/h设计速度对应的圆曲线半径极限值应为280 m;路面摩擦系数为0.4和0.18时,分别限速70 km/h和60 km/h可维持车辆稳定性;105 km/h是车辆危险驾驶的临界车速,如进一步考虑舒适性,则应适当减速.      

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.