基于人因工程的汽车仪表盘信息编码分析与优化

为研究汽车仪表盘人机交互设计对驾驶者辨识效率及正确率的影响,开展模拟试验。为此,调查分析当前常见汽车仪表盘的布局与设计情况,提取4类常用布局、2类常用配色组合而成的35张试验刺激材料,并运用Adobe Illustrator软件对其进行简化设计,试验中,请30名被试认读刺激材料,采用Tobii X2-30眼动仪采集被试完成任务操作时的任务时长、任务搜索时长、正确率等指标,运用SPSS V21. 0对指标数据进行差异性分析。最终,从表盘位置、配色设计、误读率和认读速度等4个方面对汽车仪表盘的设计提出建议。结果表明：时速表设置于中间位置会对转速表、水温表的认读产生显著性影响,因而A类布局设计更有利于仪表的整体认读,此外,复杂配色会影响驾驶者的认读效率。

掘进巷道粉尘运移扩散规律研究进展

掘进巷道是井下主要的产尘点之一,在掘进面处粉尘的浓度常常远远高于国家标准,对矿山掘进巷道内粉尘运移规律的相关研究现状进行了分析,系统总结了掘进巷道不同通风方式下(压入式、抽出式和混合式通风)粉尘的运移扩散规律以及通风参数对排尘效果的影响;总结了不同通风方式下粉尘浓度的运移规律,不同通风方式下排尘的最佳通风参数;对未来的掘进巷道内粉尘扩散污染研究提出了展望,以期为矿山粉尘防治工作提供理论和技术支持。

建筑火灾中人员疏散响应过程推理与评估模型研究

为了预防建筑火灾发生和减少火灾中人员的伤亡,利用消防大数据分析技术和贝叶斯网络分析方法,研究了建筑火灾发展过程及人员疏散响应过程的推理与动态评估方法。通过对建筑消防设施响应状态和火灾中人员心理和行为特征的分析,探讨了火灾阶段划分方法和人员疏散行为的分类,提出了火灾中人员伤亡的轨迹交叉理论,进而构建了基于贝叶斯网络的建筑火灾动态风险和人员疏散安全评估框架。分别探讨了建筑火灾发展、人员疏散响应等2条研究主线的推理过程,探讨了疏散条件评估过程。研究表明,该模型可通过对建筑特征、消防设施状态信息以及人员响应信息等消防大数据进行融合,实现火灾中人员疏散响应过程推理与动态风险评估,从而提高建筑消防安全管理水平.

基于Bayesian网络的建筑火灾疏散条件安全性评估方法

为了对建筑火灾疏散条件安全性进行评估,基于Bayesian网络对疏散条件重要构成要素及评估方法逻辑推理过程进行研究探讨。结果表明:评估网络结构、根节点、中间节点及目标节点之间存在因果关联关系;研究得出根节点先验概率与量化节点条件概率表设定方法;Bayesian网络将风险评估与人工智能分析方法相结合,实现对建筑火灾疏散条件的安全性评估,并可用于识别高风险建筑。

基于HFACS的电梯事故人因分析

为找出电梯事故的主要人为因素,并分析其间的关系,首先以53起电梯事故案例为样本,采用人因分析与分类系统(HFACS)模型,进行电梯事故分类统计与分析;然后利用卡方检验和比值比分析HFACS上下层人因间的相关性,最后从组织层面和个人层面分别提出预防电梯事故的对策。结果表明:安全文化缺失、违规、技能差错、监督不充分和监督违规是导致电梯事故的高频人因;精神状态差、个人准备状态、身体/智力缺陷和技术环境是不安全行为的主要原因,安全文化缺失和资源管理漏洞是不安全行为的根本原因。

多数据融合的电气火灾危险性评估方法

通过研究建筑电气系统运行状况参数间的逻辑关系,建立了基于贝叶斯信念网络的电气火灾危险性评估模型,实现了多数据融合下的电气火灾危险性评估与预警。评估方法将建筑供配电系统分为变配电装置、低压配电线路、照明装置和低压用电设备、接地和等电位联结等4个评估子单元,电气火灾危险性指数由4个子系统评估结果综合研判得到。方法基于逻辑判断对各子单元运行参数之间的关联和初始状态值进行了设定。通过实时监测电气系统运行参数的状态值,可以实现对电气火灾危险性的动态评估。

北京高校教师职业健康风险认知特征研究

教师不仅是集脑力与体力劳动于一体的职业,也承受着较大的职业压力,其职业健康问题成为影响我国教师队伍建设的关键制约因素。通过对北京4所高校教师职业健康现状进行的调查分析,发现学校因素是影响教师职业健康最主要的因素之一。进一步建立了北京高校教师职业健康风险认知的回归模型,对影响北京高校教师职业健康风险认知的13种因素进行分析,发现了制约当前教师职业健康风险认知的5个变量,即年龄、职称、职业压力、心理健康和身体健康。其中职业压力对高校教师的职业健康风险认知影响最为显著,而性别因素未呈现出差异。在此基础上,结合北京高校实际,提出了缓解教师职业压力的对策。