智能手机应用程序使用与操作的驾驶分心风险影响研究

为研究智能手机应用程序操作方式与使用行为对驾驶分心影响的问题,探讨智能手机程序操作方式对驾驶分心影响的优劣关系,基于结构方程模型提出4个因果关系假设,构建涵盖程序使用、驾驶分心、驾驶绩效等潜变量的智能手机使用行为影响的结构方程模型。通过收集线下问卷的方式进行调查,搭建模拟场景,设计6项实验方案,通过驾驶模拟实验方式收集相关数据,建立相对偏差矩阵。研究结果表明：手机通话功能的使用(路径系数0.472)对驾驶分心影响显著,手机导航功能使用(路径系数0.256)、手机音乐功能使用(路径系数0.249)对驾驶分心影响不显著。语音交互方式均优于手动操作方式,其中语音交互启动导航方式(F₃=0.019)的影响最小。研究结果可对道路驾驶情况下智能手机应用使用与操作方式的研究起推动作用。     

模糊聚类分析在中国火灾危害分类中的应用

火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的模糊系统行为。运用模糊聚类分析方法,借助于M ATLAB计算软件,对中国火灾的危害程度进行了分类。根据2000年中国火灾统计资料,把31个省市分为重灾区、较重灾区、一般灾区、轻灾区等4类,与传统的概率统计方法相比,本方法更符合客观实际。城市火灾分类是动态的,重灾区吸取教训,增强消防意识,增大消防投入,可减少火灾隐患;而轻灾区如不注意防范,也会增加火灾隐患。因此不论轻重灾区,均应时时增强防范意识,把火灾危害降至最低。     

基于特征显著性的地震灾害发生后建筑物裂缝智能检测模型

由于地震灾害发生后建筑物表面具有多纹理性、多目标性特征,导致现有的建筑物裂缝智能检测方法已经不能满足检测需要。为了提高检测效果,该文设计提出基于特征显著性的地震灾害后建筑物裂缝智能检测方法。建立压缩感知去噪框架,通过图像重构消除震后建筑裂缝图像噪点。采用FCM聚类分割法对去噪图像进行分割,引入灰度直方图作为灰度级的模糊聚类样本点,利用灰度样本完成图像聚类。基于人眼视觉特征,对图像背景区域重新划分,完成图像边缘检测。基于提取的二值化图像确定裂纹特征,根据特征值范围确定裂缝种类实现震后建筑裂缝检测。     

FAHP法在污泥板框调理剂综合评价中的应用

提出了一种新的污泥板框调理剂综合评价方法。传统的CST(毛细吸水时间)、污泥比阻、泥饼含水率等指标只能单一地评价泥饼脱水效果,为了实现对调理效果的综合评价,需要考虑药剂调理费用、运输处置成本、设备处理产能、滤液处理难度等多种因素。通过长期采集中试运行数据,考察了3种污泥板框调理剂对设备、泥饼、滤液和运行4个方面17个指标的影响。引入层次分析法和模糊数学综合评价法相结合的模糊层次分析法(FAHP)对3种污泥板框调理剂进行了综合评价,采用层次分析法确定指标权重;采用隶属函数对指标进行无量纲化处理,确定其隶属度,解决了指标间的可综合性问题;最后用加权平均法得出评价综合值,综合评价值表明,在这3种调理剂中,调理剂1的综合效果最优,更适合作为该厂的污泥板框脱水调理剂。     

危险品集装箱堆场人因失误概率量化方法研究

由于人因失误是引发危险品集装箱堆场事故的主要原因,特别以成功似然指数法为框架研究了危险品集装箱堆场人因失误概率的量化方法。考虑了影响因子的主观特性,重点结合认知可靠性与失误分析方法对成功似然指数法进行修正,确定了培养与组织管理、同时出现的目标数量等6项行为形成因子。通过建立熵权法、模糊集合理论与专家判断的融合实现人因失误概率的计算。最后,用算例验证了方法的有效性,结果表明,本方法不但可将测算精度控制在有效区间(0,0.059 5),而且相较其他方法将危险系数降低了6.97%。针对危险品集装箱堆场管理这类高危行业,较高的人因失误率有利于风险辨识和风险预防。     

大型公共场所火灾隐患的定量分析及风险评估

为了更好地控制大型公共场所火灾风险,结合定性和定量分析方法的优势,采用层次分析法-模糊评价法-风险矩阵对火灾风险进行评估。首先根据大型公共场所火灾的事故案例,结合前人的研究,确定了评价火灾风险的一级指标与二级指标,建立了多层次的大型公共场所火灾的评估体系。之后采用层次分析法确定了二级指标的权重因子,采用模糊综合评价法估计事故频率与事故损失的估计值与等级,运用风险矩阵获得大型公共场所火灾风险的水平。将二级指标在频率与损失处的得分相乘再乘以隐患修正系数,得到二级指标的得分,实现对隐患的定量分析。运用上述方法对某一大型公共场所火灾风险进行了分析评估。     

学校安全文化建设评价研究

根据学校安全文化的内涵和外延,界定学校安全文化的层次结构,构建学校安全文化建设评价指标体系及评价模型。以山东省第一批安全文化建设研究基地建设为例,将层次分析法与模糊综合评判法结合起来进行量化分析与问题剖析,为学校安全文化建设实务提供决策支持。     

基于模糊证据推理的内河船舶航行安全状态评价

在综合考虑我国内河水上交通安全管理部门的需求及相关规定的基础上,构建了船舶在内河航行中的安全评价模型。基于此,将定性指标风险等级划分为高、中、低3等,通过模糊理论构造定量指标的模糊评估等级分布图,根据获取到的指标层评价指标的信息,计算指标层评价指标的模糊信度分布,运用证据推理依次对各层级的评价结果进行融合,最后得到目标层的模糊信度分布。同时,采用效用函数将评价结果进行量化,定义风险等级中的高、中、低对应的效用值为0、0.5、1,从而得到船舶航行安全状态的量化评价结果。基于上述安全评价模型,针对我国内河船舶"富发888"开展案例研究,通过该模型计算得到船舶"富发888"的安全状态量化分值为0.578 1,属于中等风险水平,其风险等级与其真实航行状态基本吻合。