5、年轻驾驶员危险感知能力与单兵负载装备布局可达性研究

年轻驾驶员危险感知能力与单兵负载装备布局可达性研究

1. 年轻驾驶员危险感知能力研究

在对年轻驾驶员危险感知能力的研究中,采用了多种方法进行评估。
- 研究材料与流程
- 危险感知问卷 :使用包含六项内容的危险感知问卷来评估年轻新手驾驶员自我评估的危险感知能力。参与者需要将自己在这六项内容上的技能与同龄人进行比较并评分,评分范围从 1(比同龄人差很多)到 7(比同龄人好很多),中间值为 4(与同龄人相同),该问卷的信度为 0.91。
- 危险感知任务 :采用包含 18 个动态交通视频片段的危险感知任务。所有视频片段均在大连市区晴朗天气下从驾驶员视角拍摄,每个片段展示了一个潜在危险事件在拍摄车辆接近时缓慢发展的情况,片段时长从 9 秒到 21 秒不等,危险的可见性是连续的,每个危险的可见时间从 3 秒到 6 秒不等,该任务在之前的研究中显示出良好的区分效度。
- 实验设计与流程
- 采用单因素实验设计,组间因素为驾驶员群体(无违规驾驶员与有违规驾驶员),因变量为反应时间和自我评估的危险感知能力得分。反应时间计算为从危险出现到做出反应的时间,自我评估得分通过对问卷六项内容的得分求平均值获得。
- 参与者首先签署知情同意书,然后进行两个练习片段。要求参与者在检测到危险时迅速点击鼠标左键,使用定制软件记录参与者的反应时间。最后,将 16 个视频片段随机分配给每个参与者,在 17 英寸、分辨率为 1280×720 像素的显示器上播放。
- 研究结果
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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