山区双车道公路货车碰撞预测的双变量冲突极值模型

为预测山区双车道公路货车与冲突车辆发生的碰撞,本文基于无人机视频,提取货车与交互车辆的高精度轨迹数据,选取适用于不同运行轨迹的交通冲突指标,结合极值理论,构建双变量冲突极值(BTCEV)模型,将后侵入时间(PET)与碰撞时间(TTC)纳入统一框架,实现山区双车道公路货车与冲突车辆的碰撞预测,并以云南省货车事故高发的山区双车道公路为例,验证BTCEV模型的预测性能。研究表明:PET为0.382 s、TTC为4.471 s是山区双车道公路货车严重冲突的阈值;BTCEV模型预测山区双车道公路货车年事故发生率为5.84%,预测准确性高达98.92%,较PET模型以及TTC模型分别提高了167.33%和10.80%;且相比于单变量模型,双变量模型所估计的置信区间更窄,预测精度更高。研究结果将山区双车道公路货车碰撞预测方法从单变量扩展到双变量,在山区货车交通安全分析方面有广阔的应用前景。

LabVIEW数据流控制方法研究

本文剖析了LabVIEW数据流语言的特点,提供了其若干有效控制方法,指出LabVIEW本身即可解决数据流控制上的变量冲突、响应时序控制、初始状态自适应调整等问题并保证其通用性,而不必求助于其它代码语言(如C语言),这样,既减轻了程序的复杂性,提高了效率,还丰富了LabVIEW的应用。文中以单选功能按钮设计实例详述了变量冲突、响应时序控制、初始状态自适应调整等问题的具体解决方案,在某型装备测试系统的实际运行中验证了该方法可行有效。

基于动态奖惩的CDCL SAT求解器分支启发式算法

分支启发式算法在CDCL SAT求解器中有着非常重要的作用,传统的分支启发式算法在计算变量活性得分时只考虑了冲突次数而并未考虑决策层和冲突决策层所带来的影响。为了提高SAT问题的求解效率,受EVSIDS和ACIDS的启发,提出了基于动态奖惩DRPB的分支启发式算法。每当冲突发生时,DRPB通过综合考虑冲突次数、决策层、冲突决策层和变量冲突频率来更新变量活性得分。用DRPB替代VSIDS算法改进了Glucose 3.0,并测试了SATLIB基准库、2015年和2016年SAT竞赛中的实例。实验结果表明,与传统、单一的奖励变量分支策略相比,所提分支策略可以通过减少搜索树的分支和布尔约束传播次数来减小搜索树的规模并提高SAT求解器的性能。

Analysis of mechanism of shock bump due to roof fall

According to the characteristics of the shock bump due to roof fall, a simple mechanics model has been established by applying the catastrophic theory and the law of energy conservation. The author suggests that the shock bump may be induced by the sudden energy release in the roof falling after underground mineral extractions, and through the systematic analysis of actual examples on site, the empirical formulae for the roof falling and energy release are derived, which would provide a new way for the study of the origin and mechanism of mine tremor due to fallen-in roof structure. It is of a great importance to enrich the shock bump theory and production safety in mine.