Abstract:

为了探究道路交通场景和生活场景下驾驶人情绪脑认知响应差异，邀请10名被试分别在2种场景下完成情绪诱导实验。从离散情绪和连续情绪2个维度分析2种场景下前额与外额含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的差异，进而推断脑区的激活程度。结果表明，道路交通场景相较于生活场景，愤怒与惊讶情绪下前额与外额的激活程度更强，快乐情绪下前额与外额的激活程度更低，恐惧情绪下仅在前额发现了显著差异，且激活程度更低；道路交通场景相较于生活场景，愤怒、恐惧、惊讶3种情绪前额与外额的脑功能连接强度更高，快乐与悲伤2种情绪下前额与外额的脑功能连接强度更低。

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人机互信水平是影响人机协同系统表现的关键因素之一。提出了一种考虑人机信任匹配的主从博弈协同控制策略。建立评估驾驶人和机器相互信任程度的方法，在此基础上根据人机信任匹配程度进行协同驾驶中的权重分配；采用模型预测控制框架并结合主从博弈进行最优化求解，得出最优的协同控制策略；通过驾驶人在环实验，验证了所提出的协同控制策略的有效性。结果表明，对于不同信任匹配程度的驾驶人，所提出的策略使得驾驶人路径跟踪精度平均提高了70.91%，驾驶负担平均降低了44.03%。所提出的策略能提升车辆的驾驶表现，减轻驾驶人操作负担。

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乘用车领域的过往研究发现，相较于手动驾驶使用辅助驾驶系统的驾驶员会更容易出现疲劳，因此有必要探究辅助驾驶系统对重型卡车驾驶员长途驾驶疲劳程度的影响。基于超过120 h的自然驾驶实验，采用多项生心理指标（如心率、心率变异性等）对比了重型卡车驾驶员手动驾驶车辆时和在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度。辅助驾驶情况下驾驶员平均心率、呼吸频率、呼吸深度以及瞳孔直径均高于手动驾驶情况下，辅助驾驶情况下驾驶员连续二次心跳（RR）间隔均方根、低高频比例、眨眼频率、眨眼时长以及眼睑闭合百分比（PERCLOS）均低于手动驾驶情况下。当驾驶员处于手动驾驶情况时，驾驶时间每增加2 h，反应时间会增加0.032 s；当驾驶员处于辅助驾驶情况时，反应时间不随驾驶时间发生显著变化。重型卡车驾驶员在辅助驾驶系统帮助下驾驶车辆时的疲劳程度低于手动驾驶，本研究可以为辅助驾驶系统在重型卡车中的安全应用提供理论支持。

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针对汽车用户界面虚拟按钮缺乏触觉反馈或触觉反馈感受单一的问题，采集3种真实物理按钮（切换开关、自锁按钮、复位按钮）数据并提取按钮特征，基于手指按压力大小分段实现了不同的振动反馈。提出一种重现按钮顺应性的触觉渲染方法，根据用户主观感受，验证了其相比于顺应性错觉方法在顺应性、用户愉悦性等方面的提升。进行触觉反馈匹配实验，实验者根据触觉感受将3种虚拟按钮与物理按钮类型进行匹配，准确率高达94.33%，验证了提出的虚拟按钮振动触觉反馈对不同物理按钮独特感知特性恢复的有效性，用户可以在无视觉需求的情况下辨别操纵的虚拟按钮类型和状态。

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智能汽车变道盲区影像在为驾驶员提供更多环境信息的同时也可能增加驾驶员的认知负荷。针对这一问题，提出改进AttenD算法，建立认知负荷与驾驶员注视点分布的关系模型，对3种智能汽车品牌车辆开展实车路测实验，分析多种外部条件下驾驶员与不同变道盲区影像交互过程中注视特征、驾驶行为特征以及认知负荷的差异。结果表明，增大盲区影像面积、提高盲区影像面积占中控屏面积的比例、减少扫视路径冗余能降低变道过程中的认知负荷。

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以高风险场景元素参数为控制权切换条件，探究次任务对驾驶人接管绩效的影响。从NGSIM数据集中提取旁车切入高风险场景作为控制权切换条件，使用皮尔逊相关性检验分析不同接管绩效指标间的相关性，利用单因素方差分析比较不同次任务资源占用模式与可中断性对接管绩效指标的影响。结果表明，接管时间与接管过程的横纵向操纵能力、安全性、接管效率相互耦合。增加视觉占用会增大0.26 s的接管反应时间并破坏车辆纵向稳定性与接管效率，增加听觉占用会增大0.45 s的接管反应时间并降低接管效率，增加认知占用会减小0.23 s的接管反应时间并提升接管安全性，增加操作占用会增大0.21 s的接管反应时间并增大接管过程的最大横向加速度，次任务可中断性会减小0.23 s的接管反应时间，但对接管后续车辆控制相关的指标无显著影响。

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提出了超高层建筑设计风荷载估算过程中考虑风场偏转影响的强风风速风向折减因子修正方法。在风洞中模拟了一个方形截面超高层建筑刚性模型。在偏转风场和无偏风场工况下，根据提出的修正方法计算了北京地区和南京地区高层建筑设计风速的风向折减因子，分析了风场偏转对高层建筑气动力风向折减效应的影响。结果表明，偏转风场会使建筑风压存在偏移现象，最不利风压出现的风向角与无偏风场下不同，而在考虑风向折减效应的风荷载估算方法中，如果忽略风场偏转的影响就可能导致超高层建筑风荷载的低估，使得结构设计偏于危险，提出的修正方法能够有效解决这一问题。

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采用严格的增量动力分析（IDA）方法对砂土场地桥梁群桩基础的延性性能开展了系统研究。基于砂土中单墩?群桩基础体系振动台试验验证了数值模拟方法；以实际工程为背景，考虑与结构、土体相关的9个参数，建立了一系列分析模型；将7条实际地震记录作为输入，进行了系统的增量动力分析。基于计算结果，对地震下桥梁群桩基础的损伤破坏过程进行了验证，提出了表征群桩基础延性性能的位移、转角、强度3个指标，并揭示了各性能指标随结构、土体参数的变化规律。结果表明，群桩基础在易修复状态下的平均位移延性系数为2.52，平均水平承载力为首次屈服状态的1.41倍；极限状态下平均位移延性系数为3.62，平均水平承载力为首次屈服状态的1.47倍，延性性能可观且稳定；承台转动引起的桥墩漂移率最大不超过0.7%，不控制抗震设计。

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为了研究碳纤维增强复合材料（CFRP）黏结型锚固体系的弯拉性能，对设计的锚固体系试件进行了10组轴向拉伸试验与12组弯拉试验。在锚固体系优化基础上研究了CFRP筋直径、弯曲半径改变下试件的极限承载力、破坏模式、锚固效率及CFRP筋荷载?应变关系。结果表明，锚固体系的弯拉承载力折减量系数随CFRP筋弯曲半径的增大而减小，CFRP筋直径越大试件承载力折减量系数越大，并且CFRP筋横向约束有利于弯拉极限承载力的提高。此外，CFRP筋荷载?应变曲线的非线性变化是试件失效前的典型特征。弯曲半径和CFRP筋直径的比值与锚固效率系数为线性关系，比值在2.4‰以下时试件的弯拉锚固效率系数小于80%，试件呈不均匀断裂和剪切的破坏形式。

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为了分析化学风化对岩石力学性能的影响机制，采用密集排列的颗粒集合体模拟岩石材料，将与化学风化时间相关的质量损失率引入颗粒刚度和胶结模型。基于均匀化方法和格构模型，推导获得了风化岩石弹性阶段应力?应变关系和强度准则以及宏观弹性和强度参数与微观参数（颗粒接触响应特性、风化损伤参数等）的定量关联，并探究了化学风化及其时效性对岩石力学性能的影响规律。结果表明，随着质量损失率的增大以及反应时间的增加，风化岩石的刚度和强度均呈负指数减小；当环境pH值较低时，岩石的峰值黏聚力和峰值内摩擦角随着反应时间的增大均显著降低；当环境pH值较高时，开始阶段岩石的峰值黏聚力显著降低，而峰值内摩擦角变化不大，峰值内摩擦角的显著降低需要更长的风化时间。

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简述了冲流带水沙运动的基本特征，综述了入渗或出渗、段波紊动、泥沙平流、沉降或冲刷延后以及沿岸流、波浪?冲流相互作用和波群作用对冲流带水沙运动影响的最新研究进展；介绍了冲流带水沙运动物理实验的实现方式以及物理实验中冲流带泥沙运动观测技术的最新进展，论述了用于冲流带水沙运动研究的2类数学模型，并讨论了各自的优缺点。最后，探讨了现有研究成果和研究方法的局限性，并给出了未来的研究展望。

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以典型匝道控制场景为研究对象，利用状态值函数、显著图及输入扰动，理解深度强化学习模型在交通控制中的决策机理。利用状态值函数评判模型是否能够认识到交通状态的变化，通过显著图分析特定环境状态下模型感知到的环境状态特征和决策动作规律，应用输入扰动分析扰动后匝道控制动作匹配率和控制效果并鉴别关键区域。结果表明，基于深度强化学习的匝道控制模型能够准确评判交通状态的优劣，感知到交通状态的关键特征，并做出合理的决策动作。

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针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题，提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先，在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量，用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差；然后，针对观测粗差和动力学模型误差，分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子，通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重，从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响；最后，通过2种运行场景以及算法对比，仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明，与基于Kalman滤波的融合测速算法相比，所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景，均具有更高的精度和稳定性。

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好氧堆肥是处理有机垃圾的常用手段，但在堆肥过程中存在高温、高pH值以及局部厌氧等情况，导致含氮物质以NH₃、N₂O、N₂等形式逸出体系，从而降低了堆肥产品品质并污染了环境。通过改善堆体环境、提高微生物活性、调控堆体氮循环反应，生物炭、磷镁添加剂、微生物菌剂等外源物质显著降低了堆肥氮损失。介绍了好氧堆肥氮循环的基本机理，综述了近年来物理、化学、生物3类添加剂在控制好氧堆肥氮损失方面的研究成果，总结了外源添加剂对堆肥氮素转化代谢过程的影响机制，最后展望了氮循环路径以及添加剂与基质相互作用方面的研究潜力。

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为了研究拼管作业时盾构机管片拼装微调机构驱动油缸的推力，分析了微调机构在偏转和俯仰运动下的动力学特性。首先，对简化的管片拼装微调机构平台角度与驱动油缸行程的关系进行研究，并利用Matlab Simscape模块对机构进行建模仿真，得到指定运动轨迹下2个驱动油缸的驱动力；接着，利用ADAMS（automatic dynamic analysis of mechanical systems）对机构进行动力学仿真，验证所搭建模型的正确性；最后，利用ADAMS对机构进行带载工况下的动力学仿真，得到2个油缸的最大推力。结果表明，管片拼装微调机构在以幅值为0.035 rad、角频率为1 rad·s^-1的正弦函数进行俯仰和偏转运动时2个油缸的最大推力分别为 8 998.47 N和6 390.48 N。

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为了减少电动汽车大规模集成到电网造成的不利影响，提出了一种能够实现充电站充电负荷精准预测的方法。该方法利用LightGBM（light gradient boosting machine）与XGBoost（eXtreme gradient boosting）模型构建线下?线上组合模型。考虑充电负荷、时间、温度、天气等历史数据，利用LightGBM模型初步建立充电负荷线下预测模型；基于XGBoost模型，以线下预测模型输出负荷和实际负荷的误差为优化目标，实时变化的交通流量为协变量，建立线上预测模型，并对初步预测结果进行误差修正。某市实际充电站预测结果表明，相比于随机森林（RF）、LightGBM模型、XGBoost模型、多层感知机（MLP）以及LightGBM?RF组合模型，该组合模型具有更高的预测精度，同时可以准确预测不同充电站的实时充电负荷。

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城市树木种类是影响城市森林固碳能力和维持生态系统稳定的重要因素，但城市树木空间分布广泛、所处环境复杂，目前缺少适用的树种分类模型，因此尝试将星载激光引入树种分类。综合考虑植被冠层结构、水平光谱与空间环境特征，并通过特征空间分析定量度量各参数贡献以构建最优特征集合，最后利用支持向量机（SVM）算法建立结合星载激光与光学影像的城市树种分类模型。上海市内4个代表性区域树种分类实验结果表明，所构建的融合模型准确性较高，Kappa系数达到0.82，总体分类精度为87.04%。星载激光能够在城市树种分类中发挥重要作用，其表征的植被三维结构特征与空间环境特征一同对城市树种分类做出了突出贡献。

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随着城镇化进程的不断加快和物联网技术的迅速进步，地下复杂土壤介质中的无线传感网络正成为新的研究热点。在此背景下，首先概述了基于LoRaWAN的地下无线传感网络基本架构和研究现状，接着搭建了网络仿真器并实现了自适应数据速率（ADR）调节机制在传感器节点端和网络服务端的2个优化算法，最后依据网络整体数据接收率和网络能耗等性能指标，分别从传感器节点的地下部署环境（土壤含水量和传感器埋藏深度）和LoRa物理层参数两方面进行了网络性能定量评估。结果表明，针对土壤这一复杂介质，ADR调节机制对LoRaWAN中的物理层参数具有较好的调节能力，该机制可为地下无线网络性能优化提供有利手段，有望大幅降低网络能耗。