驾驶员可靠性筛选数学模型分析

利用随机分组测试理论和算法,建立了汽车驾驶员安全可靠性筛选的定量分析数学模型,在统计分析观察时间段的基础上,可以筛选出安全可靠的驾驶员,驾驶员年龄段,为选拔汽车驾驶员,提高驾驶员素质,防止人为差错导致交通事故,提供理论依据.     

路面方向扰动下重型汽车的横向稳定性及分岔、混沌运动

针对三轴重型汽车建立了二自由度非线性人-车-路闭环模型,考虑驾驶员控制和路面方向扰动,推导了系统动力学方程．在运用Hopf分岔理论进行分析的基础上,以临界车速为评价指标,通过数值模拟研究了轴距、预瞄距离、载重量、驾驶员控制时滞和轮胎侧偏刚度对转向稳定性的影响,并确定了转向系统的数值稳定范围．另外,还通过分岔图、时程曲线、相轨线、功率谱、Poincaré图和Lyapunov指数研究了不同车速下汽车的非线性动力学响应．结果表明,随着车速的增加汽车可能发生周期运动、拟周期运动及混沌运动,汽车的横向稳定性与车辆和驾驶员参数密切相关.     

驾驶员生理节律状态与交通事故的统计分析

本文指出用生理节律分析驾驶员交通事故的计算问题，给出正确的分析方法，并对 大连市１９８７年１２月～１９８８年２月１７７例交通事故按生理节律进行统计分析，得出生理节 律对安全生产是否有应用价值和驾驶员的体力节律、情绪节律、智力节律均处于临界期 对发生交通事故的可能性最大的结论．     

基于交互式并行驾驶模拟实验的跟驰状态汽车驾驶倾向性动态辨识模型验证方法

驾驶倾向性的实时识别是实现汽车辅助驾驶尤其是主动安全预警系统智能化的关键理论和技术.通过交互式并行模拟驾驶实验获取跟驰状态下各倾向性类型的行车数据对建立的驾驶员倾向性的动态辨识模型进行验证,并将验证结果与心理问卷测试的结果相对比.结果表明所建辨识模型可行,能够实现对跟驰状态下驾驶员倾向性类型的实时识别,为个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.     

关于全国私人汽车拥有量的分析

随着人民物质文化生活的提高,近年来中国私人汽车市场呈现出异常火爆的局面.为了对全国私人汽车拥有量的统计特征有深入的认识,借助于SAS统计分析软件,我对2002年全国31省市的私人汽车拥有量的资料作了统计分析,得到了一些有意义的结论.     

基于对故障规律统计分析的汽车备件需求预测

汽车备件的需求与汽车故障紧密相关,文章介绍了一种在对汽车故障进行统计分析并确定其分布规律的基础上预测备件需求的方法,预测中需要结合整车保有量的历史数据以及故障与备件的对应表。用统计的方法对某型客车的故障信息进行分析,认为故障的规律可用四种典型的分布进行描述。实例验证了这种方法的准确性高于传统方法,并且在计算机的辅助下可以方便操作。     

Weibull分布场合序进应力加速寿命试验的统计分析及其软件包

本文给出了Weibull分布场合序进应力加速寿命试验数据的一种新的统计分析方法及其软件包的特点和使用方法．     

AHP灰色综合评价的新训驾驶员训练评估

随着汽车行业的不断发展,我军车辆装备的高信息程度逐渐增强,要求部队新训驾驶员的培训方法不断更新,寻求科学有效的训练方法必须依据训练实践的评估.依据部队新训驾驶员的考核大纲,对其训练科目进行的分析,建立科学的指标体系,利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)确定了指标权重,根据灰色综合评价法原理,建立了新训驾驶员训练评估模型,对提高驾驶员训练质量效益有着重要的现实意义.     

基于群特征根法与M-TOPSIS法的驾驶员最优路径选择

以前的车辆最优路径选择大多是考虑路程最短或时间最少,而实际情形往往是伴随着驾驶员不同行为偏好的.本文在充分考虑驾驶员选择路径时有不同要求的基础上,将群特征根法引入到驾驶员路径选择影响因素的权重确定,同时发展出基于M-TOPSIS法车辆最优路径方法,并通过应用例子说明了方法的有效性和实用性.     

抽样检查方法中A.B.C三类不合格的确定方法

本文阐明了抽样检查中Ａ．Ｂ．Ｃ三类不合格的确定方法及过程，系ＩＶＥＣＯ汽车零部件国产化所得。     

聚类分析方法在机械故障部位诊断中的应用

润滑油光谱分析技术是不解体检测磨损故障的一种有效方法，但到目前为止，光谱分析的结论是关于整机是否正常，而不能指示出发生磨损故障的具体部位。本文提出了用聚类分析方法来诊断故障部位。通过对大量机车柴油的分析表明，该方法的诊断结果是令人满意的     

冲突分析及其在市场决策中的应用

本文通过案例系统介绍冲突分析方法在市场决策中的应用，它给出了应用冲突分析理论解决经济问题的一般方法。     

模糊重要度分析方法的研究

阐述故障树分析中从精确到模糊的重要分析法,提出了模糊重要度分析的新方法－中值法,它是用模糊故障树分析技术对结构复杂的新型系统进行可靠性、贮存可靠性研究的重要组成部分。同时,本文用两种模糊重度分析方法对一故障树作了重要度分析。     

A hyperspherical transformation forecasting model for compositional data

Although Aitchison’s [Aitchison, J., 1986. The Statistical Analysis of Compositional Data, Chapman and Hall, London] method of logratio transformation of compositional data is widely used in various domains, it is limited by the assumption of a strict non-negativity of the components and the requirement of special treatments in practice of the zero components. We propose a dimension-reduction approach through a hyperspherical transformation that is capable of resolving the difficulty in maintaining non-negativity and unit-sum in forecasting compositional data over time. Applying the proposed model to a numerical simulation with a 4D compositional data embedded with zero components and forecasting the three production sectors in the Chinese economy both demonstrate the usefulness and validity of the new approach.     

一种改进的多维偏好线性规划分析方法

本文对传统的多维偏好线性规划分析方法—LINMAP法进行改进,提出一种新的多维偏好线性规划分析方法,该方法运用加性加权法建立线性规划模型,同时引入任意小正数δ,使得评价结果更加符合决策人偏好集。     

Scaling units via the canonical correlation analysis in the DEA context

This paper deals with the evaluation of decision making units which have multiple inputs and outputs. A new method (CCA/DEA) is developed where the Canonical Correlation Analysis (CCA) is utilized to provide a full rank scaling for all the units rather than a categorical classification (for efficient and inefficient units) as done by the Data Envelopment Analysis (DEA). The CCA/DEA approach is an attempt to bridge the gap between the frontier approach of DEA and the average tendencies of statistics (econometrics). Nonparametric statistical tests are employed to validate the consistency between the classification from the DEA and the postclassification that was generated by the CCA/DEA.     

一种基于模糊集值统计的集对预测方法

在集对分析中,差异度系数i是体现系统不确定性的重要变量,但如何取值一直在理论上没有解决,本文根据i的取值的不确定性与模糊性,提出了一种基于模糊集值统计的差异度系数取值方法.对于原始数据中的噪声,本文提出了一种基于模糊软阈值的小波去噪方法,并利用支持向量回归方法来进行同异反预测,在一定程度上克服了线性建模技术的不足.此外,为了克服同一度、差异度与对立度之间的归一化约束,本文还提出了一种熵变换的方法.     

偏最小二乘回归分析在均匀设计试验建模分析中的应用

本文分析了目前应用一般的最小二乘法建立均匀试验数据的二次多项式回归模型时存在的局限性,提出了应用偏最小二乘法(Partial least-square,PLS)建立二次多项式回归模型的技术,并且进一步介绍了偏最小二乘回归(PLS回归)在均匀设计中的应用。作者认为,PLS回归分析建模技术将为均匀设计的更广泛应用提供有力的技术支持。     

A unifying look at the Apostolico–Giancarlo string-matching algorithm

String matching is the problem of finding all the occurrences of a pattern in a text. We present a new method to compute the combinatorial shift function (“matching shift”) of the well-known Boyer–Moore string matching algorithm. This method implies the computation of the length of the longest suffixes of the pattern ending at each position in this pattern. These values constituted an extra-preprocessing for a variant of the Boyer–Moore algorithm designed by Apostolico and Giancarlo. We give here a new presentation of this algorithm that avoids extra preprocessing together with a tight bound of 1.5n character comparisons (where n is the length of the text).     

A new model for automatic normalization of multitemporal satellite images using Artificial Neural Network and mathematical methods

Relative Radiometric Normalization is often required in remote sensing image analyses particularly in the land cover change detection process. Normalization process minimizes the radiometric differences between two images caused by inequalities in the acquisition conditions rather than changes in surface reflectance. A wide range of RRN methods have been developed to adjust linear models. This paper proposes an automated Relative Radiometric Normalization (RRN) method to adjust a non-linear model based on an Artificial Neural Network (ANN) and unchanged pixels. The proposed method includes the following stages: (1) automatic detection of unchanged pixels based on a new idea that uses CVA (Change Vector Análysis) method, PCA (Principal Component Analysis) transformation and K-means clustering technique, (2) evaluation of different architectures of perceptron neural networks to find the best architecture for this specific task and (3) use of the aforementioned network for normalizing the subject image. The method has been implemented on two images taken by the TM sensor. Experimental results confirm the effectiveness of the presented technique in the automatic detection of unchanged pixels and minimizing imaging condition effects (i.e., atmosphere and other effective parameters).