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统计资料显示,在近年来发生的各种类型道路变通事故中,具有3年以下低驾龄的驾驶员肇事引发的死亡比例较高。低驾龄的新手已成为交通事故的主要责任人,3年以下驾龄发生交通事故的比例如此之高已经引起有关部门的高度重视。 相似文献
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通过分析得出不同压缩条件下的增强相定向度概率分布函数,计算获得裂纹扩展过程中的架桥应力曲线及阻抗曲线,对增韧特性的方位角依赖性进行了讨论,对架桥应力与裂纹张口位移的变化关系进行了讨论,并把计算结果与试验数据进行了对比分析。本文的力学模型基本具备分析裂纹小位移段增韧行为的要素。 相似文献
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探讨地铁车站单双层地铁站过河段沉降差,采用土的Coulomb-Mohr破坏与屈服准则建立模拟施工过程(包括土体自重变形、开挖、回填等)的三维有限元力学模型,得到施工过程引起的周围岩土应力变化、沉降变形以及地铁单双层过河段的沉降差值.单双层车站最大沉降控制在3 cm以内,最大沉降差控制在1 cm以内,能够满足设计要求.对二维计算结果进行校核,车站单双层的底板、顶板、侧板与中柱在施工过程中各个工况均满足设计要求. 相似文献
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为了对交通事故多发情况进行全面评价并建立预警机制,考虑城市道路交通系统的地理视角特点,综合交通事故多发点鉴别分析方法,研究了事故多发点分析模型。首先明确被分析道路交通系统的内涵和层次结构,针对交通系统的点、线、面不同层次确立基本评价指标体系,集成常规统计法、矩阵分析法和改进的质量控制法等构建事故多发点鉴别分析模型,并研究了参数的选取及分析结果的输出形式,最后对某地9条道路的事故多发情况进行了分析。分析结果表明:道路4为事故多发道路,道路3具有最高的事故次数和当量事故次数,道路5具有最高的事故率,经综合评价,确定事故多发道路为道路3、4、5,因此,该模型可以对道路交通事故多发点进行多层面鉴别分析。 相似文献
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传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(DuelingDouble-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明:该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作... 相似文献
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在介绍交通事故再现的理论方法、分析模型和应用软件基础上,探讨了事故再现中涉及的几个关键技术问题,包括现场信息采集、车速计算及误差估计、人体模型和人-车-环境相互作用的描述等方面,并指出了该技术在国内的发展前景。 相似文献