項(xiàng)目名稱:基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷_第1頁
項(xiàng)目名稱:基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷_第2頁
項(xiàng)目名稱:基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷_第3頁
項(xiàng)目名稱:基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷_第4頁
項(xiàng)目名稱:基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

項(xiàng)目名稱:基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷模型研究完成人(限11人):趙栓峰、張傳偉、郭衛(wèi)、文建平、張武、路正雄完成單位(所有單位):西安科技大學(xué)項(xiàng)目簡(jiǎn)介:本項(xiàng)目屬于機(jī)械工程領(lǐng)域,在國(guó)家自然科學(xué)基金(2015M572579)和陜西省自然基金(2013JM7022)自2005年至2017年,針對(duì)基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷模型開展了研究,發(fā)表論文60余篇,代表作20篇,授權(quán)發(fā)明專利10項(xiàng)。項(xiàng)目以車輛行駛狀態(tài)信息為對(duì)象,針對(duì)險(xiǎn)態(tài)駕駛研究中理論模型和信號(hào)特征時(shí)變特性,以閉環(huán)駕駛模型參數(shù)動(dòng)態(tài)辨識(shí)為橋梁,基于“正向分析”與“反向分析”相結(jié)合的思想構(gòu)建完成了模型動(dòng)態(tài)推演信號(hào)表現(xiàn)/監(jiān)測(cè)信息更新模型的險(xiǎn)態(tài)駕駛協(xié)同耦合監(jiān)測(cè)診斷模型。其主要研究成果包括:1)針對(duì)人—車—路閉環(huán)駕駛系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),險(xiǎn)態(tài)駕駛行為的發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程,不同階段描述其行為的數(shù)學(xué)模型和險(xiǎn)態(tài)特征是變化的特點(diǎn),提出了利用模型/信號(hào)協(xié)同耦合的險(xiǎn)態(tài)駕駛方法。2)針對(duì)預(yù)瞄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)駕駛員模型沒有考慮道路突變、駕駛員應(yīng)急反應(yīng)等極限工況引起的車輛動(dòng)力學(xué)改變的缺點(diǎn),提出并構(gòu)建完成駕駛過程中的注意力轉(zhuǎn)移模型和面向險(xiǎn)態(tài)駕駛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)節(jié)模型,以此為基礎(chǔ)挖掘出險(xiǎn)態(tài)駕駛指標(biāo)與駕駛員模型參數(shù)之間的聯(lián)系。3)針對(duì)傳統(tǒng)遺傳算法最優(yōu)染色體種群信息丟失和早熟等問題,融合了量子編碼與實(shí)數(shù)編碼的優(yōu)點(diǎn),提出并完成了基于實(shí)數(shù)量子編碼和混沌變異量子遺傳的險(xiǎn)態(tài)駕駛模型參數(shù)辨識(shí)方法,實(shí)現(xiàn)閉環(huán)駕駛員模型的參數(shù)辨識(shí),為基于模型/信號(hào)耦合協(xié)同的險(xiǎn)態(tài)駕駛監(jiān)測(cè)診斷模型的動(dòng)態(tài)更新提供了關(guān)鍵支撐條件。4)針對(duì)駕駛行為、道路、車輛信息在車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)中頻帶分布特性,結(jié)合閉環(huán)駕駛系統(tǒng)非平穩(wěn)、非線性的特性,提出基于近似熵的有效IMF選取方法,以提取車輛行駛狀態(tài)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含駕駛行為信息的有效分量,消弱道路信息分量。5)制定了一套以駕駛員反應(yīng)時(shí)間和注意力指標(biāo)為主,主觀評(píng)測(cè)疲勞指標(biāo)為輔的疲勞狀態(tài)的客觀評(píng)價(jià)方法。用正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)了一套全面合理的疲勞駕駛實(shí)驗(yàn)。構(gòu)建了疲勞駕駛計(jì)算樣本的生成流程,并且對(duì)基于模型/信號(hào)協(xié)同耦合的疲勞駕駛行為診斷效果進(jìn)行了分析驗(yàn)證,結(jié)果表明項(xiàng)目提出的協(xié)同耦合診斷模型具有動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)跟隨性的特點(diǎn),能夠從正常駕駛數(shù)據(jù)中通過模型推演出險(xiǎn)態(tài)駕駛的部分特征,對(duì)豐富險(xiǎn)態(tài)駕駛特征時(shí)空模式,減少對(duì)難以獲取的疲勞駕駛樣本的依賴有積極意義。項(xiàng)目形成了較為完善的基于基于車輛行駛狀態(tài)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷的相關(guān)理論,提升了我國(guó)的險(xiǎn)態(tài)駕駛動(dòng)態(tài)感知及協(xié)同診斷理論與技術(shù)水平。20篇代表作他引225次,單篇最高引用60次,項(xiàng)目建立了能夠模擬危險(xiǎn)駕駛行為孕育階段的車輛行駛狀態(tài)特性的數(shù)學(xué)模型,可以依據(jù)正常車輛行駛數(shù)據(jù)推演不同危險(xiǎn)駕駛行為下的車輛行駛狀態(tài),解決了危險(xiǎn)駕駛數(shù)據(jù)難以獲取的困難。建立了能夠辨識(shí)駕駛員參數(shù)的方法,為利用車輛黑匣子數(shù)據(jù)推演事故發(fā)生的原因提供了基于模型的解決可能性。建立了車輛行駛狀態(tài)可導(dǎo)出的模擬實(shí)驗(yàn)臺(tái),解決了危險(xiǎn)駕駛行為車輛行駛數(shù)據(jù)難以獲取的問題,為無人駕駛、駕駛行為等研究提供了仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。主要知識(shí)產(chǎn)權(quán)目錄:文章(限15篇)(文章的第一作者、通訊作者必須為獎(jiǎng)勵(lì)申報(bào)完成人,否則須出具知情同意書)文章題目期刊名稱作者(所有人)發(fā)表時(shí)間完成單位(所有)TheImplementationofDriverModelBasedontheAttentionTransferProcessMATHEMATICALPROBLEMSINENGINEERING趙栓峰郭衛(wèi)2017年西安科技大學(xué)ExtractionMethodofDriver'sMentalComponentBasedonEmpiricalModeDecompositionandApproximateEntropyStatisticCharacteristicinVehicleRunningStateJOURNALOFADVANCEDTRANSPORTATION趙栓峰郭衛(wèi)張傳偉1.9822017年西安科技大學(xué)CoalMineInclinedShaftAdvancedDetectionMethodandPhysicalModelTestBasedonShieldCutterheadMovingArrayElectrodesENERGIES趙栓峰魏明樂張傳偉郭衛(wèi)路正雄2019年西安科技大學(xué)ATrafficFlowPredictionMethodBasedonRoadCrossingVectorCodingandaBidirectionalRecursiveNeuralNetworkElectronics趙栓峰趙青青拜云瑞李實(shí)軍2019年西安科技大學(xué)面向無人機(jī)自主飛行的無監(jiān)督單目視覺深度估計(jì)激光與光電子學(xué)進(jìn)展趙栓峰黃濤許倩耿龍龍2019年西安科技大學(xué)基于疲勞孕育過程的閉環(huán)駕駛系統(tǒng)特性研究系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)趙栓峰徐光華2011年西安科技大學(xué)基于駕駛員模型參數(shù)辨識(shí)的疲勞駕駛研究中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)趙栓峰徐光華2010年西安科技大學(xué)車載慣性測(cè)量單元的建模與仿真組合機(jī)床與自動(dòng)化加趙栓峰2009年西安科技大學(xué)Designofdrivingcontrolstrategyoftorquedistributionfortwo-wheelindependentdriveelectricvehicleEarthandEnvironmentalScience張傳偉文建平2018年西安科技大學(xué)astudyformovingobjectextractionmethodofintelligentvehicleomnidirectionallidarJournalofInformationHidingandMultimediaSignalProcessing張傳偉郭卜源2018年西安科技大學(xué)StateofChargeEstimationofPowerBatteryUsingImprovedBackPropagationNeuralNetworkBatteries張傳偉陳尚瑞2018年西安科技大學(xué)鋼繩環(huán)式無級(jí)變速器鋼繩環(huán)軸向偏移分析中國(guó)機(jī)械工程郭衛(wèi)許曉彬2016-16-28西安科技大學(xué)ResearchonModelingandControlofRegenerativeBrakingforBrushlessDCMachinesDrivenElectricVehicles

MATHEMATICALPROBLEMSINENGINEERING文建平張傳偉2015年西安科技大學(xué)ResearchonmodelingandbendingstressdistributionofanewmetalbeltcontinuouslyvariabletransmissionMechanismandMachineTheory張武2017年西安科技大學(xué)Lossofstrainenergyinmetalbeltforcontinuouslyvariabletransmission(CVT)pulleyJournalofMechanicalScienceandTechnology張武2015年西安科技大學(xué)專利&軟著專利(軟著)名稱完成人權(quán)人專利(軟著)號(hào)基于進(jìn)似熵模板匹配的駕駛狀態(tài)辨識(shí)方法趙栓峰西安科技大學(xué)ZL201610820572.3一種駕駛員駕駛狀態(tài)辨識(shí)用樣本庫的建立方法趙栓峰西安科技大學(xué)ZL201610820912.2一種基于閉環(huán)駕駛模型的駕駛員駕駛狀態(tài)辨識(shí)方法趙栓峰西安科技大學(xué)ZL201610820727.3一種輪胎內(nèi)襯噴涂導(dǎo)電橡膠的制備裝置趙栓峰、從博文、王文波、劉敏西安科技大學(xué)ZL201620203843.6一種濕式多盤失壓制動(dòng)器張傳偉、苗旺西安科技大學(xué)ZL201610171870.4一種四輪地理電動(dòng)汽車的協(xié)調(diào)控制方法張傳偉、王挪婷、袁月、崔萬豪、趙東剛西安科技大學(xué)ZL201610864577.6一種偏心軸式濕式多盤制動(dòng)器張傳偉、張騰、劉暢、趙斌斌西安科技大學(xué)ZL201710204190.2一種適于不同型號(hào)輪胎的涂膠機(jī)張傳偉、苗旺、趙鑫、王占彪西安科技大學(xué)ZL201610300362.1一種四輪獨(dú)立驅(qū)動(dòng)電動(dòng)汽車的協(xié)調(diào)控制方法張傳偉、王挪婷、袁月、崔萬豪、趙東剛西安科技大學(xué)ZL201610864

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論