人—飞机—环境系统模拟中数学模型的研究与分析

通过对人－飞－环境模拟仿真技术中人操作的数学模型及“人－飞机－环境”操纵系统的数学模型的研究,具体分析了人的传递函数模型,最佳控制模型,模糊控制模型的适应范围及优缺点,并在对、人－飞机－环境”操纵系统的数学模型,性能指标进行分析后,提出了确定驾驶员和飞机之间最佳匹配的“人－飞机－环境”操纵系统计算机模拟综合评估系统,从而使人们一开始设计飞机时就考虑驾驶员作用,养活主设计盲目性,缩短设计周期,尤其在目前,先进技术的广泛应用使 飞机出现一些非常常规的运动,故更需进行人－机闭环综合分析,才能到做各系统功能合理分配,充分发挥飞机的整体效能。     

卡车驾驶员的心理健康研究

运用症状自评量表（ＳＣＬ－９０）对１５１名男性卡车驾驶员的心理健康水平进行了测试。研究结果表明：①事故组、事故多发组与安全组驾驶员的ＳＣＬ－９０各因子均分及阳性项目数存在显著差异；②同一年龄组驾驶员，除５０～６０岁年龄组外，其他各年龄组的安全组和事故组驾驶员的ＳＣＬ－９０各因子均分及阳性项目数大部分差异显著；③不同年龄组驾驶员的ＳＣＬ－９０各因子均分及阳性项目数只有２０～２９岁与４０～４９岁年龄组驾驶员的偏执和精神病性两因子均分差异显著；④ＳＣＬ－９０的某些因子与Ｙ－Ｇ的某些特质存在显著相关。     

自动变速工程车辆驾驶员行驶操纵模型的研究

在装载机自动变速系统的研究中,对装载机驾驶员的操纵模型进行了研究,用于辅助自动变速控制系统的研制.使用人工神经网络和模糊理论建立的驾驶员模型的操作特性与实际的驾驶员操作特性比较吻合,对于自动变速控制系统的仿真研究提供了方便.     

驾驶员风险认知模型的研究概况

文章回顾了国外关于驾驶员风险认知的研究概况，重点介绍了四种概念模型及影响风险认知的因素。在此基础上，提出了驾驶员风险认知的动态模型的构思以及开展我国驾驶员风险认知研究的初步建议。     

中德驾驶员驾驶愤怒行为比较

目的采用中文版与德文版Driving Angry Scale（DAS）对中国大陆与德国驾驶员进行施测,比较中德两国驾驶员驾驶愤怒水平的差异。方法将DAS分别翻译为中文与德文,通过纸质问卷发放以及网络调查的方式对259名中国大陆的驾驶员与472名德国驾驶员的愤怒驾驶水平进行测量。结果中国驾驶员的驾驶愤怒概念与13项目6维度模型拟合较好,德国驾驶员的驾驶愤怒概念则与14项目6维度模型拟合较好;中国驾驶员总的驾驶愤怒水平要显著低于德国驾驶员,且中国被试随着年龄的增加,驾驶愤怒水平也在增加;德国驾驶员的驾驶愤怒水平则是随着年龄的增加而减少,且随着驾龄增加而减少。结论中国驾驶员的＂驾驶愤怒＂概念与原6维度模型有较大差别,而德国驾驶员的＂驾驶愤怒＂概念组成则与原先的6维度模型差别不大。     

驾驶员风险驾驶行为及影响因素分析

为探究中国驾驶员风险驾驶行为产生的原因及其影响因素,利用修正的曼彻斯特DBQ问卷对349名中国驾驶员进行了问卷调查。经过探索性因素分析(EFA)得到了4因子结构模型,分别命名为认知错误、违规行为、无意失误和记忆力流失,并利用验证性因素分析(CFA)对该模型进行了验证。研究了性别与驾驶行为的关系,结果表明男性驾驶员更容易发生违规行为,而女性驾驶员发生无意失误行为的频率较男性驾驶员偏高。通过变量间的相关性分析,研究了驾驶员的统计学信息、4因子以及交通事故之间的关系,构建了基于Logistic回归的交通事故预测模型,研究表明违规行为和年龄是影响交通事故的重要参数。     

驾驶员处理交通信息的安全距离模型

交通信息是驾驶员操纵车辆的依据,分析驾驶员处理交通信息时间与行为结果间的关系,提出极限安全距离和理想安全距离概念。利用车辆行驶和制动特性,结合驾驶员反应时间特点,分别建立极限安全距离和理想安全距离模型,量化了在实际行车过程中驾驶员对交通信息反应时间要求,明确了在一定车速下驾驶员处理交通信息的安全距离,理论计算结果在驾驶员的培训教育和驾驶适宜性检测中有一定的参考意义。     

驾驶员情境意识理论模型及测量方法

道路交通领域中的情境意识是指驾驶员对交通环境中诸多要素的知觉、理解及预测。驾驶员情境意识是影响驾驶安全的重要因素。文章论述了情境意识三水平模型、信息加工模型和分布式模型三种理论模型以及情境意识全面评估技术、眼动测量和命题网络三种测量方法。同时,建议未来研究可以在评估汽车自动化技术,开展驾驶员培训及加快国内相关研究等方面加以深入。     

驾驶员危险知觉理论:任务难度稳态模型

驾驶员危险知觉指快速识别交通情境中的危险并做出反应的能力。任务难度稳态模型认为,驾驶员对任务难度水平的变化做反应,以降低他们知觉的风险水平。该模型不仅可以解释驾驶员是如何知觉交通情境中的风险以及他们采取的预期性反应行为,而且有助于从整体上理解影响危险知觉的各个因素。然而,该模型不能解释驾驶员危险识别的差异,而且过于强调使用速度管理对知觉的危险做反应。     

拖拉机驾驶室声学特性仿真研究

利用有限元分析软件ANSYS建立FT80拖拉机驾驶室空腔模型,将模型导入声学分析软件SYS-NOISE,并在SYSNO ISE中实现了有限元法和间接边界元法的声固耦合;采用间接边界元法分析计算驾驶室的声学特性;对空腔、有座椅、有座椅及驾驶员三种模型驾驶室的耳旁声场声压进行比较;分析研究座椅和驾驶员对驾驶室内的声学贡献,证明座椅、驾驶员对拖拉机驾驶室内噪声存在一定的影响,建模时应加以考虑。     

基于模型预测的无人车辆最优控制

随着科技不断进步和人工智能的发展,无人驾驶汽车正逐渐变为现实。它能够自主感知周围环境、做出决策并控制车辆行驶。本文介绍了一个用于控制无人车辆自主转向的智能控制系统,采用非线性模型预测控制（MPC）方法,旨在辅助新手驾驶员安全出行。本文通过研究基于动力学模型的轨迹跟踪控制系统,并应用模型预测控制算法,提高了无人驾驶车辆在复杂工况和多速度情况下的轨迹跟踪准确性和稳定性,具有重要的应用价值。     

神经控制（Ⅰ）—神经元控制

介绍了作者在神经控制－神经元控制方面的研究成果，主要包括面向控制的神经元模型，神经元控制系统、神经元无模型控制方法和应用实例。     

业务控制网关功能(SCGF)实现模型研究

提出了业务控制网关功能的协议模型,讨论了PINT（PSTN／Internet Internet-working）协议与INAP（Intelligent Network Application Protocol）协议互相映像的3种设计方案。对ITU－T草案提出的IN（Intelligent Network）支持IP网络的增强型功能结构模型提出了改进方案－－取消独立的业务控制网关功能,在呼叫／承载网关中引入基本呼叫型提出了改进方案－－取消独立的业务控制网关功能,在呼叫／承载网关中引入基本呼叫状态模型,实现呼叫控制功能和业务交换功能,将呼叫／承载网关升级为SSP（Service Switching Point）,从而在呼叫／承载网关中集成业务控制网关功能。     

驾驶员驾驶行为对制动安全性影响的定量分析

在多体动力学软件ADAMS环境下建立了某微型车的动力学整车模型以及道路模型，用step函数描述制动力矩，用制动力矩的时间历程来映射驾驶员的意识状态，并进行了制动工况的虚拟试验仿真。以汽车的动力学响应为依据，定量的分析了驾驶员的制动行为对汽车制动安全性的影响：驾驶员的制动踏板力等于某一中间值时，汽车的制动方向稳定性对其最为敏感；而驾驶员踩下制动踏板的动作时间对汽车的制动方向稳定性几乎没有影响。     

前馈控制的神经网络实现

不依赖对象模型,在前馈－反馈定值控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,以反馈输出引导网络权值及输出的调整,使网络逐步学成前馈补偿功能,并最终在控制中占据主导地位,实现对主要可测干扰的补偿。文章分析了神经网络前馈控制器的作用效果,并与根据精确模型设计的常规前馈控制器的作用特性进行了比较。文中采用两种不同方式对神经网络进行训练,仿真结果证实了在模型未知的条件下,利用神经网络实现前馈控制的有效性。     

基于不同驾驶员特性的汽车防撞安全距离算法研究

随着汽车数量的不断增加,不仅给道路交通带来了压力,也增加了交通安全隐患。为了提高车辆行驶的安全性,目前很多品牌的汽车都加装了汽车主动防撞安全系统。加装主动防撞系统后,能够消除部分隐患,减少交通事故概率,并且尽量不影响车辆行驶的平顺性。该文首先研究了作为主动防撞系统的核心的安全距离模型,发现驾驶员反应时间是影响安全距离结果的重要因素。进而分析研究了影响驾驶员反应时间的各种特性,最后将驾驶员特性添加安全距离模型中,为不同驾驶员计算出更贴合其自身特点的反应时间和安全距离。通过仿真实验,取得了较好的实验效果。     

重型卡车驾驶室结构噪声预测与板件声学贡献度分析

为了确定驾驶室内哪些板件对驾驶员的耳旁噪声影响最大,首先建立了重型卡车驾驶室有限元模型,通过比较分析计算模态和试验模态验证了其精度;在此基础上建立了驾驶室声-固耦合模型,进行了耦合模态分析,得到了声场和结构的耦合效应;以实车工况测试的驾驶室4个悬置加速度信号作为模型外部激励输入,基于耦合有限元法对驾驶员耳旁噪声进行了预测,通过与试验测试值对比进一步验证了驾驶室声-固耦合模型的精度;最后进行了板件贡献量和结构模态参与因子分析,确定了对驾驶员耳旁峰值声压贡献最大的板件,并通过对比分析板件厚度优化前后的噪声声压,验证了分析结果的正确性。     

驾驶室内部噪声分析与阻尼降噪

基于有限元和边界元方法,运用ANSYS和SYSNOISE软件建立驾驶室声—固耦合有限元模型和声学边界元模型,计算在指定工况下壁板的振动和驾驶员右耳旁的声压级。在此基础上,进行面板声学贡献度分析,确定对驾驶员右耳声压贡献突出的壁板。通过采用沥青型阻尼材料对壁板进行减振降噪处理,有效地降低驾驶员右耳旁噪声。     

极限工况车辆非线性模糊MPC控制EI北大核心CSCD

针对应急转向下车辆的横摆稳定性和侧倾稳定性,研究前轮主动转向(active front-wheel steering,AFS)和直接横摆力矩(direct yaw-moment control,DYC)的非线性模型预测MPC集成控制。考虑轮胎侧偏刚度非线性变化,采用Takagi-Sugeon方法(T-S)建立4个车辆横摆-侧倾线性子系统,结合模糊观测器实时获取轮胎动态参数。为消除侧倾稳定性能约束,在T-S框架下建立改进横摆理想参考模型,引入侧倾稳定指标约束期望横摆角速度。根据横摆角速度、质心侧偏角、侧倾姿态的跟踪偏差和控制输入建立二次型评价函数,以驾驶员转向扰动为评价函数附加项,构建无限预测时域MPC最优性能指标,基于分布补偿方法设计非线性系统的模糊控制器MPC-TS,并根据轮胎侧偏特性设计自适应主动转向约束。通过LMIs方法将无限时域的非线性MPC控制转化凸优化过程,推导子系统转向扰动最小值问题的线性不等式。最后联合Trucksim-Simulink软件进行仿真测试,以Sine with Dwell和Fishhook曲线为驾驶员输入模拟应急转向过程,结果表明:在驾驶员应急转向的强非线性过程,MPC-TS方法能够显著增强横摆稳定性和侧倾稳定性,并适应低附和高附着路面。     

基于驾驶员身体特征和操作姿态的汽车内饰按键操作便捷性建模

作为汽车驾驶过程中的次级任务,内饰部件操作是否便捷严重影响行车安全。针对汽车内饰按键,提出一种基于驾驶员身体特征和肢体操作姿态的操作时间建模方法。首先,利用汽车模拟驾驶器和人体运动捕捉系统,采集9名驾驶员在驾驶状态下的肢体操作姿态和操作时间;然后,统计分析影响操作时间的主要因素;接着,通过主成分回归方法建立操作时间预测模型;最后,利用测试按键和5名新驾驶员的操作数据验证模型。实验结果表明：上躯干侧倾和前倾、肩关节前后摆、肘关节屈伸以及手臂的内外旋转等肢体运动和驾驶员的身体特征均是影响操作时间的主要因素;测试按键的平均预测绝对误差为0.212 s,新驾驶员为0.226 s,验证了模型的有效性。本研究对于汽车内饰部件的便捷性评估提供一种新方法。