人机系统中人的失误机理辩识的可靠性分析方法

本文基于人机系统中人行为形成因子内涵的界定和人的差错元概念的定义,从系统的角度出发,对人的失误机理进行了辩识,依此揭示出人失误的原因与三类认知行为单元的关系,并且分析了人在差错状态下的不同恢复过程及其结构方式;最后,文中对现有的几种典型的人可靠性分析方法进行了评述,指出人机系统中人的失误机理辩识的可靠性分析方法研究的发展方向.     

数字驾驶与交通安全

进入 2 1世纪 ,如何提高道路交通安全、减少交通事故已经是人类面临的一项全球性的挑战 .在机遇与挑战并存的现实面前 ,科技就是生产力 ,现代高新技术的突飞猛进为解决交通安全问题构建了新的解决平台 .本文提出了智能交通信息网络环境下数字驾驶的新概念 ,试图运用计算机、通信、控制、心理学等多学科交叉的技术手段 ,研究未来数字车辆的驾驶行为 ,揭示出数字驾驶的典型特征 ,旨在进一步增进车辆的行驶安全性 ,提高整个社会的运行效率和人类的生活质量     

人机系统可靠性分析的发展

人机系统可靠性在很大程度上取决于人的可靠性,因此,人的失误及其可靠性分析的研究就成为多学科交叉渗透的面向２１世纪的重点研究领域,已上升到一门新学科的高度．本文在论证人可靠性分析的重要性和迫切性的基础上,详细地评述了人可靠性分析的历史背景、研究内容及其应用范围．最后,文中展望了人可靠性分析的研究方向并拓展出相关的研究领域,指出了该学科得以深入发展的研究途径．     

人机系统中人行为形成主因子的定量化辨识方法

从人机系统可靠性的角度出发，归结出人行为的主要特征，提出了人行为形成主因子的新概念，运用集值统计和因子分析法，建立了辨识人行为形成主因子的模型，进而依据人机系统中因人为因素诱发的失效、故障和事故的重点案例数据，推导出量化人行为形成主因子的方法。     

绿色智能交通系统与安全

交通拥堵、交通安全、环境污染、能源消耗直接影响社会经济的发展,已成为当前社会热点话题,这就需要从综合协调交通需求的增长、改善交通环境的层次上解决日益严重的交通问题. 本文评述绿色智能交通系统与安全的新进展,介绍了该领域的新技术和理论成果. 最后,从安全、智能、绿色的角度阐述了交通运输工程的未来发展方向.     

城市典型路段的驾驶员酒驾行为识别

目前对驾驶员进行是否酒驾的接触式、非实时的随机抽检方式已难以满足酒驾检测的实际需求.在加速行驶路段、匀速行驶路段、转弯路段等典型城市道路下,以车辆速度、加速度和油门踏板位置、发动机转速等交通参数为输入,采用支持向量机模型对驾驶员的驾驶行为进行识别并判定其是否处于酒驾状态,并采用粒子群优化算法对模型参数进行优化以提高训练速度.研究结果表明,基于粒子群优化算法的支持向量机模型能快速、准确地判定驾驶员是否处于酒驾状态,可为实现非接触式酒驾检测提供理论支持,为安全驾驶辅助系统采取相应措施提供实现基础.     

视距受阻条件下车辆可接受间隙研究

当右转车辆与行人过街处于同一个相位时．假如与右转车道相邻的车道上停着一辆大、中型车辆时,就会同时阻碍右转车辆和行人的视距．从而影响右转车辆的可接受间隙行为。引用随机威布尔分布函数,对可接受间隙概率参数进行估算。并利用实际数据分析了在有无视距遮挡的情况下右转车辆的可接受间隙行为的变化。结果显示,在视距受阻的情况下,右转车辆更倾向于接受较小的间隙而拒绝较大的间隙。这大大增加了右转车辆与行人之间的潜在冲突。     

基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

针对由于驾驶行为的不确定性,难以建立精确的车辆跟驰模型的问题,应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型,改进了基于最近邻聚类的网络学习算法,并利用跟驰数据对模型进行了验证.结果表明,该网络模型与多层前馈网络模型相比,结构简单,训练时间短,精度高,适宜在线进行实时预测.     

复杂可修系统可信度的数字仿真方法

在描述复杂可修系统状态的基础上 ,通过对各层次工作单元间结构功能的量化处理 ,给出了复杂可修系统中各随机变量的概率分布及其抽样方法 ;然后 ,依据对致命性故障发生状态和修复状态的识别 ,确定出工作单元的工作状态 ,从而建立了可信度仿真逻辑关系 ;进而 ,依据对发生致命性故障而处于修复状态数的区间统计 ,得到了复杂可修系统工作单元任务不可靠度、任务维修度和可信度的估计值 ,旨在为合理确定一大类复杂可修系统的效能和可信性指标提供依据.