摘要：车载信息系统的使用,道路交通控制信息的复杂,增加了驾驶员脑力负荷量.为对驾驶员脑力负荷进行有效识别,为自动辅助驾驶系统以及交通信息的整合优化设计提供依据,以驾驶员脑电信号δ(0.54 Hz),θ(48 Hz),α(813 Hz),β(1330Hz)频谱幅值为输入特征,结合SVM模型构建了驾驶员脑力负荷识别模型.在此基础上,基于驾驶模拟器实验数据,对该模型予以试算.结果表明,模型识别正确率可达93.8%96.5%.该模型对驾驶员脑力负荷识别具有较高准确性,可用于驾驶员脑力负荷识别.

摘要：为了对驾驶员脑力负荷予以有效识别,基于脑电信号指标构建了一种驾驶员脑力负荷识别方法.对驾驶员脑电信号进行快速傅里叶变换（FFT）,选取θ（4~8 Hz）,α（8~13 Hz）,β（13~30 Hz）3个频段的频谱幅值分别进行熵处理,对所得到的熵值作为脑力负荷识别参数,并对识别参数进行Kruskal-Wallis检验,选取差异最为显著的10项参数作为脑力负荷特征指标,在此基础上结合BP模型构建了驾驶员脑力负荷识别模型.基于驾驶模拟器实验数据,模型识别正确率为87.8%~90.4%.结果表明,该模型对驾驶员脑力负荷识别具有较高准确性,可实现不同驾驶员脑力负荷的有效识别,为未来自动辅助驾驶系统构建及车载信息系统优化设计提供算法依据.

摘要：利用有限元法对在一定预紧力作用下接长丝杠接头部分螺纹滚道的形状误差及螺纹螺距误差进行了分析,从而得出保证丝杠精度所应采取的措施.文中论述了模型简化、单元体划分、等效厚度计算、边界条件的确定、丝杠弯曲等问题,同时还用电测法对计算结果进行了验证,为采用装配方法以获得高精度长丝杠接头的设计、制造及装配调整提供了理论依据.