汽车VS二轮车十字路口事故场景研究

为研究十字路口发生的汽车与二轮车事故场景,基于NAIS事故数据库中发生在十字路口的汽车与二轮车事故数据开展研究。选择描述十字路口事故关键参数,依据事故发生时环境照明、十字路口信号灯、汽车所在道路车道数、道路限速、汽车种类、汽车速度、汽车运动方式、第一碰撞点、二轮车种类、二轮车运动方式等参数,对事故数据进行聚类分析,得到5类主要危险场景。基于发生频率最大和骑车人死亡风险最高的场景具有危险场景代表性,最终得到2类十字路口汽车与二轮车的典型事故场景。为十字路口汽车与二轮车的冲突消解、避撞策略研究提供参考。     

冯店隧道交通事故特性研究

文章分析了成南高速公路冯店隧道交通事故的时空分布特性。冯店隧道（79～80km）的交通事故主要集中于79．62～80km路段、成都至南充（成南高速公路）方向,多数发生在夜晚,事故形态主要是撞击固定物和侧翻。分析了隧道、道路线形等因素对驾驶员的影响,认为隧道79～80km路段的线形组合和超速行驶不仅诱发事故、也是事故具有明显集中性、方向性和时间性的主要原因。     

基于电磁感应的自行车振动发电装置设计

利用Ansoft进行振动发电机仿真建模,分析永磁体磁场分布、振动速度、振幅和线圈绕组尺寸对输出感应电动势的影响,确定参数,制作样品,装于自行车进行路测实验;在此基础上,于装置底部安设弹簧以增大振幅,再次进行路测实验。结果表明:在普通沥青路面上52.34%的使用时间装置发出的电压值能达到4 V以上,实验数据与仿真数据吻合。为增大装置能量利用率,对装置进行再优化,仿真结果表明:改变线圈绕制间隙,或将圆柱形悬浮永磁体改为正十二面体的阵列式悬浮永磁体,都有助于提高装置使用过程中的电压值。     

模糊神经网络在发动机怠速控制中的应用

讨论了发动机怠速控制方法,对用模糊控制，BP神经网络控制方法进行了深入研究，给出了模糊控制和PID调节在怠速控制上的对比及BP神经网络用于学习模型控制器的输入与输出之间的函数关系，以取代模数控制规则表。在BP网络的训练过程，采用了自调整的学习算子以加速收敛，并给出了仿真结果。     

混合器优化设计

分析了天然气发动机空气和天然气在混合器内的流动规律，建立了混合气流量与混合器喉口面积、入口角度间的数学模型；并对数学模型进行优化求解；通过发动机台架试验验证了优化模型能使天然气发动机的功率损失降到最低。并论述了天然气发动机的改进方案。     

冯店隧道交通事故成因及控制策略

冯店隧道的交通事故主要集中于成(都)-南(充)高速公路成都至南充方向79.62～80 km(隧道出口)路段,多数发生在雨天、夜晚,以货车单车事故为主,事故形态主要是撞击固定物和侧翻.文章分析了隧道、道路线形等因素对驾驶员的影响,认为隧道79～80km路段的线形组合和超速行驶是事故具有明显集中性、方向性和时间性的主要原因.提出了改善隧道内外的照明、改进成都至南充方向出口路段的平曲线以及增设测速、减速装置和道路交通标志、标识等控制策略,以降低冯店隧道路段的事故率.     

考虑数据不平衡的城市道路乘用车致命事故率分析

城市道路交通事故频发,而事故数据存在明显不平衡,不同因素间的耦合作用对城市道路乘用车致命事故率分析造成极大挑战。为此提出了1种集成重采样、贝叶斯网络（Bayesian networks,BN）和关联规则（association rule method,ARM）的三阶段事故率分析方法。基于国家事故深度调查体系的1 105例城市道路乘用车事故数据,从驾驶人、车辆、道路、环境这4个方面选取16个潜在特征变量构建BN模型;鉴于数据不平衡时会导致BN模型性能下降的问题,提出在构建BN模型前利用合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique,SMOTE）和聚类中心进行数据重采样,并比较分析各类采样技术下不同BN模型的综合性能;基于最优BN模型并结合ARM,推理不同影响因素及因素的耦合作用对致命事故率的影响。结果表明：重采样方法可以显著提升BN模型的综合性能,以及识别风险因素的能力。其中SMOTE采样技术结合GTT算法构建的BN模型的AUC最高,达0.793。此外,相较于原始不平衡数据构建的BN模型,经SMOTE采样后构建的BN模型多挖掘了...     

DF4B型机车柴油机冒黑烟现象的分析与解决

分析了DF4B型机车柴油机在运用过程中冒黑烟的原因,提出了解决措施。