摘要：中国经典文学作品具有深厚的文化底蕴和独特的艺术价值,一直以来都受到人们的高度重视。随着影视产业的发展,越来越多的经典文学作品被改编,以之为题材的电视剧已经成了当今社会一种常见的创作形式。探讨将中国经典文学作品改编成电视剧所面临的问题,从经典文学与现代影视艺术的碰撞和融合的视角,对中国经典文学作品改编电视剧进行艺术分析,探讨其在传承文化遗产、艺术表现方面的作用。

摘要：为进一步降低隧道运营期能耗,基于国家统计数据及高速公路沿线数据,从时空维度对数据进行分析,并使用多元线性回归对高速公路沿线新能源车混入度数据进行拟合。得到以下结论:1)近年来我国新能源车保有量占比呈高速增长态势,经济发达地区的新能源车保有量占比较高,新能源车混入度总体呈现从新能源车保有量占比高水平地区到低水平地区逐渐递减的趋势;2)新能源车混入度与时间和距离中心城市的里程存在明显的线性关系,与时间成正相关性,与里程成负相关性;3)根据新能源车混入度给出新能源车辆混入影响下的公路隧道运营通风设计交通量折减系数计算公式,能通过时间和空间信息预测隧道的交通量折减系数,为隧道设计阶段和运营阶段需风量的折减提供依据。

摘要：基于“双碳”新理念,新能源汽车在市场占有的份额逐渐提升,但充电设施数量不均衡、充电速度慢、充电系统不智能等问题日益明显。为此本文提出了一种新能源汽车智能化充电平台系统的解决方案。该系统主要研究对新能源汽车的智能充电控制与管理,包括充电桩的硬件设计、软件设计,充电桩及与云服务器、终端之间的通信等。本设计方案可以有效地实现对整个新能源汽车充电平台的智能化管理,具有较高的实用价值和较好的应用前景。

摘要：驾驶人分心状态判别是实现分心预警的基础。由于视觉分心相比认知分心对行车安全具有更大威胁,本文针对驾驶人不同分心类型的识别展开研究,设计了驾驶人两种分心类型和正常驾驶下的模拟驾驶试验,利用1-back任务和看手机任务分别诱导驾驶人产生认知分心和视觉分心,采集并提取驾驶绩效、眼动及头动特征,采用序列后向选择算法进行特征优选,运用网格搜索确定分心识别的最佳时间窗口及模型参数。结果表明,基于随机森林所构建模型在测试集上取得了94.07%的宏精准率、93.89%的宏召回率和93.98%的宏F1值,分类表现优于两种比较方法,说明模型能够准确地对驾驶人的3种状态进行分类。根据随机森林模型的特征重要性排序结果以及采用不同类型特征作为输入训练模型的分类结果发现,驾驶人眼动及头动特征对驾驶人分心类型的识别更为重要。本文研究可为分心预警系统根据分心类型判定风险等级提供基础。

摘要：为了对超速行为进行有效控制,研究多通道告警系统以及差异化矫正系统对不同风险等级超速行为的干预矫正效果。试验基于模拟驾驶三维仿真平台,搭建包含隧道在内的限速高速公路场景,将招募的48名被试平均分为对照组、告警组、矫正组以及告警-矫正组,采用自主设计的多通道告警系统以及差异化矫正系统进行模拟驾驶试验。结果表明:在驾驶表现方面,与对照组相比,告警组的平均车速离差减小,但可接受风险超速比例显著增加,矫正组的平均车速显著降低,比对照组低8.31 km·h,告警-矫正组超速时间比例最低,在可接受风险、低风险以及高风险超速行为下,其平均超速比例分别低至6.55%、0.18%和0.01%;在主观评价方面,告警-矫正组在有效度、接受度、使用度、推广度、满意度、理解度、轻松程度和注意力分散程度等8个维度的综合评分最高;在视觉特性方面,相比矫正组,告警-矫正组的积分界面注视频率以及积分界面注意力分配率均显著下降,对限速标志牌的注视频次最高,且单次视线离开路面时长在462~982 ms区间,表明告警-矫正组合系统在不干扰驾驶人安全驾驶的情况下,提高了驾驶人主动控制超速行为的意识。

摘要：乘坐舒适性是决定乘客对智能车辆接受度的重要因素之一。为了提升智能车辆的舒适性,服务智能驾驶控制算法的设计和优化,开展了基于乘客主观感知的实车乘坐舒适性试验,试验中驾驶人驾驶传统车辆执行多次换道操作,获取了60名被试乘客对换道操作的舒适性评价数据,并采集了车辆的运动数据。选取换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度、横向最大加加速度、横向加速度转换幅值以及横向加速度转换频率这5个车辆运动参数作为研究对象。采用二元Logistic回归单因素分析法分析了这5个车辆运动参数对乘坐舒适性的影响,采用接收者操作特征(ROC)曲线分析法为不同晕车易感性的乘客分别确立了这5个车辆运动参数的舒适性阈值,并根据岭回归分析法确定了不同参数对乘坐舒适性的影响权重。结果表明:所选取的5个车辆运动参数对乘坐舒适性具有显著影响,易晕乘客的舒适性阈值小于不易晕乘客的舒适性阈值,在换道过程中,换道时横向最大加速度、回正时横向最大加速度和横向加速度转换幅值是影响乘坐舒适性的主要因素。最后根据车辆运动参数和乘客生理特征参数建立了基于动态时间归整(DTW)和K最近邻(KNN)算法的乘坐舒适性预测模型,该模型对乘坐舒适性的预测准确率为84%,可用于智能车辆控制算法的舒适性判断。

摘要：为了提高播种机的定位导航效率及导航自动化水平,将大数据处理技术和无线传感网络技术引入到了导航系统的设计上,并通过定位算法对位置信息进行估计,实现了播种机的自动定位导航。模拟农田作业的环境,在700m×1000m的网格区域范围内布置了传感器节点,并利用仿真计算的方式对导航的精度进行了测试。测试结果表明:采用三边测量法,结合PID控制器可以有效提高定位精度,可对自动导航系统的设计提供较有价值的借鉴。

摘要：感知周围车辆的驾驶行为并识别其意图将成为新一代高级驾驶辅助系统的重要组成部分。针对现有方法只考虑单一驾驶行为且可扩展性和可伸缩性差,提出一种基于稀疏表示理论的驾驶行为感知字典模型(Driving Behavior Perception Dictionary Model,DBPDM)。将车辆行驶状态视为时间序列,设计基于自回归积分移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)结合在线梯度下降(Online Gradient Descent,OGD)优化器的在线预测模型,提出基于驾驶行为预测的意图识别构架(Intention Recognition Framework,IRF)。首先,采用图Lasso方法估计典型驾驶行为的稀疏逆协方差矩阵构建驾驶行为字典库,并采用Logdet散度方法计算各逆协方差矩阵的差异获得行为感知字典模型。然后,基于在线预测模型对目标车辆的行驶轨迹和运动状态进行预测,结合主车车辆的行驶状态作为稀疏表示的观测信号,以获取预测时域内的目标车辆意图。最后,采用NGSIM(Next Generation SIMulation)真实驾驶数据对模型进行开发和测试。研究结果表明:所提出的行为感知模型能对6种典型驾驶行为构建行为字典,在分类准确率上与现有方法相比有明显提升,对换道和转向行为样本的平均识别准确率分别达到99.1%和92.9%;该模型能够在相对早期阶段准确地识别出车辆行为;在线预测算法能较好预测出目标车辆的行驶轨迹和运动状态,从而间接地反映出其在预测时域内的驾驶意图;IRF可在换道和转向行为开始前的1.5 s较为准确地识别出目标车辆的意图,平均识别准确率超过80%。

摘要：晕车是一种常见的由车辆运动引起的病症,严重影响乘车体验。由于现有车辆控制方法很难做到完全避免晕车,且晕车等级随暴露时间而增加,并受不同情景的影响,故乘员晕车状态变化对应的车辆运动参数阈值(晕车阈值)需要进一步研究。本文聚焦于探究不同情景下晕车阈值的变化规律,即晕车敏感性。首先,设计4类情境下(不同晕车易感性和有无非驾驶任务)的实车乘坐;其次,分析4类情境下晕车等级的变化规律;然后,分别以4种运动工况下的加速度和加加速度作为分析对象,利用单因素方差和统计方法,将相同情景和不同晕车等级下的晕车阈值变化规律(横向敏感性)进行横向对比,将不同情景和相同晕车等级下的晕车阈值变化规律进行纵向对比(纵向敏感性)。结果表明,晕车等级随暴露时间而增加,并且4类情境下的晕车等级存在差异,高晕车易感性被试具有横向敏感性,低晕车易感性被试不具有横向晕车易感性;纵向敏感性一般只在中度晕车等级下成立。研究结论丰富了晕车等级与晕车阈值的关系,可为传统驾驶和自动驾驶减少晕车的控制策略提供参考依据。

摘要：传统PID控制性能的不完善导致气压制动器的控制效果失谐,为提升制动器整体控制精度,提出一种气压制动器优化控制方法。该方法对气压制动器影响因素开展了详细分析,从中获取影响气压制动器致动能力失谐的原因;在此基础上,通过建立的电路模型取得气压制动器应变测量电路,并依据相位同步控制策略构建增量式PID控制器,利用控制器主动控制制动器,提升气压制动器致动能力,实现气压制动器优化控制。实验结果表明,通过对该方法开展负载性能测试及动态响应测试,其制动器母线电路波形基本为正弦波,并且动态响应反馈曲线与指令的波峰及波谷相同,验证了该方法的有效性强、可靠性高。