交通强国战略背景下交通运输类人才培养模式研究——以西华大学为例

交通强国是正式确定的国家发展战略之一,为交通运输类人才培养模式提出新要求。分析交通强国战略背景下交通运输类人才培养面临的新形势和新挑战,以西华大学为例,从约束因素分析、“2+2”大类培养模式、专业定位和培养目标设定与毕业要求制定等方面提出交通运输类人才培养体系的顶层设计;从知识结构模型、课程结构体系、教学目标与毕业要求的支撑关系等方面构建课程体系;从师资队伍建设、实验室建设、实习与就业基地建设和自主学习能力训练平台建设等方面给出保障对策建议。研究成果对新形势下地方高校交通运输类人才培养模式的优化提升具有参考价值。

汽车制造工艺学及生产实习教学方法及课程改革探讨——以西华大学车辆工程国家级特色专业教学为例

本文基于汽车制造工艺学及生产实习课程的内容及特点,分析了长期教学过程中存在的问题,并以西华大学车辆工程国家级特色专业教学为例,从汽车制造工艺学全局观教学体系建设、学生积极主动性提高方法、多教学方法综合应用、工程背景专业教师队伍建设及车辆工程特色班设立等方面,探讨了教学方法及课程改革措施,并在实际应用中取得了较为理想的教学效果。

新能源汽车与行人交通事故严重程度分析

为探究影响新能源汽车与行人交通事故严重程度的诱因,基于英国近4 a发生的1819条新能源汽车与行人交通事故数据,从驾驶员、行人、新能源车辆、道路、时空和环境5个方面选择了19个影响因素作为协变量,并根据数据特征将因变量分为轻伤和严重伤害两类。考虑到数据异质性,首先通过因子分析法与k-means聚类进行聚类分析,然后采用Logistic模型对聚类分析得到的两类集群进一步分析,从预测准确率和协变量共线性指标两个方面确认了模型的适用度。结果表明:基于聚类分析构建的Logistic模型预测准确率均达到80%以上;变道或超车、车龄、支路及环形交叉口、双幅路(有中央分隔带)对事故伤害严重程度有异质性影响;行人年龄大于46岁和夜间行车会明显增加事故严重程度;其中,变道或超车和行人年龄对新能源汽车事故严重程度的影响比传统人-车事故更加显著。

大件物流行业人才培养研究--以西华大学为例

随着大件运输市场竞争呈现国际化趋势,为提高大件物流企业的核心竞争力,应加强大件物流行业人才培养。根据大件货物运输市场需求,结合西华大学交通运输专业特点,提出针对大件物流方向的交通运输专业人才培养目标、要求和课程设置,对加强大件物流行业人才培养提出了相关措施,以及订单式培养的未来打算。

智能网联汽车开放测试道路交通安全评价研究

随着智慧城市建设的推进,道路交通向智能化、网联化转型,对开放测试道路的交通安全评价体系的研究变得愈发紧迫。文中针对智能网联汽车开放测试道路安全具有随机性、复杂性、模糊性等的特点,通过德尔菲法确定人、车辆、道路、环境、云端五大因素和19个下属二级指标,构建智能网联汽车开放测试道路安全评价体系,使用层次熵权-可拓模型进行组合评价,建立智能网联汽车开放测试道路评价模型,并将该模型应用于成都市大运直联通道。结果表明,大运直联通道交通安全风险等级为Ⅱ级,最大关联度为0.010 1,整体呈低风险态势,与实际情况较为相符。该评价模型具有一定的应用价值,可对智能网联汽车开放测试道路安全评价起到指导作用。

西华大学学科建设管理模式的创新与实践

文章分析了重点学科、重点实验室及学位授权点三者的建设内容、建设目的、建设任务及其相互关系,并据此提出和构建了有利于学科建设和管理的新模式及运行保障机制。实践证明,该新模式与新机制的运行效果较好。

共享单车种类和价格对西华大学学生选择的影响

共享单车的出现改变了很多人的短距离出行方式,大学生更是使用共享单车的生力军,为了探究共享单车种类和共享单车使用价格对大学生使用共享单车是否产生影响,本文对共享单车种类和共享单车使用价格对西华大学学生使用共享单车的影响进行了分析,最后根据分析所得到的结果并结合实际情况进行了总结。

基于时空结合的道路交通事故的黑点判别方法

为精准识别道路交通事故黑点,辅助交通事故的防控,提出了一种基于时空结合的交通事故黑点判别方法。以时空重叠率,来衡量道路危险程度;用双曲正切函数拟合时空重叠率的累积频率;将拟合函数最小曲率半径对应的点,规定为临界值;以大于临界值的时空复合点,来判别为事故黑点;对成南(成都—南充)高速第二辖区交警大队收集的交通事故数据,进行实例研究。利用本时空结合的判别方法,从64例有效案例中,共判别出13个事故黑点。结果表明:事故频率法、累积频率曲线法、核密度分析法、时空重叠率法的碰撞预测准确率指标(CPAI)值分别为2.29、2.03、2.03、2.29,这意味着:时空重叠率法具有良好的判别准确性。时空重叠率法同时结合空间和时间维度,增加了黑点判别的可靠性。

唤醒内驱力 激活学习力 塑造学生复合能力——“交通管理与控制”一流课程教学创新实践

一流本科课程建设不仅是学校和专业教学质量的重要体现,也是培养优秀人才的重要途径之一。以西华大学四川省一流课程“交通管理与控制”为例,针对学生长期被动低效单一地接受固有知识,难以响应课程和学科发展对多维复合型人才培养需求等突出问题,以一流课程建设为契机,以让学生思维“动起来”、对课程和专业“爱起来”为改革目标,遵循“唤醒—激活—塑造”的培养过程,提出了一系列教学创新设计。课程改革取得了良好的效果,教学模式深受学生好评并在其他院校应用推广。

基于“互联网+”的云实习模式探讨——以交通运输专业为例

在“互联网+”信息技术的发展趋势下,高校积极推动多元网络教学平台的搭建。文章以交通运输专业为例,对云实习的实践教学模式进行分析评价。首先探讨交通运输专业实践教学的改革,共建校企云端一体化教室;其次从交通运输专业“交通强国”人才培养模式出发,构建“互联网+实践”的教学保障体系;最后在评价模式上,构建融入七问分析法线上实践教学评价体系,从7个角度对教学效果展开评价。调查问卷反馈评价结果表明,线上实践教学取得了较好的效果。

一起典型组合驾驶辅助智能汽车事故的案例分析

智能汽车在改善道路交通安全的同时,也带来新的安全隐患。文章分析了一起典型2级自动化智能汽车碰撞事故的事件数据记录系统(EDR)和行车数据,发现驾驶员在疲劳驾驶状态下长时间使用组合驾驶辅助系统,且在系统反复提醒下依然无法被唤醒并接管车辆,最后自动化系统降级退出,偏离车道发生事故。基于该案例建立了自动驾驶系统架构图和人机交互机制逻辑图,探讨了警告提示和最小风险策略在保障智能汽车运行安全中的重要性,总结了目前智能汽车的人机交互机制存在的不足并提出改进建议。

基于改进Yolov8的交通标志检测算法

针对在自动驾驶行驶中交通标志背景复杂和检测目标小等问题,设计了一种基于yolov8改进的交通标志识别算法。首先在yolov8的DarkNet53中使用动态蛇形卷积,通过引入动态蛇形卷积自适应调整卷积核形状和大小,可以更好地适应小目标尺寸,从而提高准确性,而且可通过目标形状的和轮廓,局部调整卷积核,使在卷积过程中更加关注目标特征,计算复杂度降低,提高检测精度;其次引入局部敏感卷积(LSKA)对SPPF进行改进,通过金字塔池化和频率金字塔来获得多尺度和多频率的特征表示,再利用LSKA来提取局部位置不变性,让其具有更好的鲁棒性和精度,提高网络对交通标志识别的准确性。实验结果表明,改进后的算法在精确率、召回率、平均精确率上相比原算法分别提升2.8%、2.7%、3.3%,检测速度满足实时性要求。

交通强国战略背景下“道路施工组织与概预算”课程思政建设分析

文章以立德树人为根本任务,聚焦交通强国战略需求,结合西华大学交通工程专业建设省级一流学科建设任务,落实思政育人理念,将交通精神等思政教育目标有机融汇在概论、施工组织、概预算等知识的传授过程中,综合运用案例教学、研讨交流等方式,使学生在掌握道路施工组织概预算技能的同时,铸造交通精神,成为具有家国情怀的交通工程人才。

应用型高校《汽车理论》课程教学改革探索——以成都大学为例

针对应用型本科院校汽车专业核心课程《汽车理论》在教学过程中存在的问题,本文以成都大学为例,分析了该课程的特点及教学现状。提出以项目驱动的实践环节为主导思想的教学改革思路,通过对教、学、考机制的完善和改革以达到增强学生对课程知识体系的掌握和提高学生分析解决实际问题能力的目的。

交通运输从业者对自动驾驶接受度建模与分析

为了研究交通运输从业者对自动驾驶的接受意愿,确定影响接受度的关键因素,从而掌握交通运输从业者对自动驾驶的态度和关注点。通过分析交通运输从业者的职业特性,基于传统的技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),综合考虑感知有用性、感知易用性、信任度和使用意愿四方面的功能认知和感知风险性的负面影响认知,并增加外部因素,兼顾个人属性特征的影响,加入从事该职业时长、个人月收入等职业变量,在此基础上设计调查问卷,对样本数据进行相关性分析和有序Logistic回归分析,筛选出自动驾驶接受度的关键影响因素。结果表明,交通运输从业者对自动驾驶的接受度较高,但与普通人群具有一定的区别;感知有用性、感知易用性、信任和使用意愿对自动驾驶的接受度具有显著正向影响;感知风险性具有显著负向影响;受教育程度和个人月收入对接受度也有一定的影响,受教育程度越高、个人月收入越高,对自动驾驶的接受度也越高。研究结论可以为提升自动驾驶汽车落地推广的策略提供一定的理论依据,同时也为政府制定相关政策提供依据。

建设国家级实验教学示范中心 培养汽车交通创新人才

西华大学汽车工程(国家级)实验教学示范中心,在开展汽车交通类创新人才培养建设过程中,结合人才培养需求,通过完善创新人才培养方案,改革现有教学体系、教学方法和教学手段,建立了综合实验课程考核体系;通过将中心科研项目与教学内容相结合、推进赛训合一、发挥校外实训基地作用等多项举措,在创新人才培养方面取得了新的成绩。

我国智能网联汽车发展现状及策略分析

随着科技的快速发展,智能网联汽车已成为汽车产业未来发展的趋势。目前,智能网联汽车朝智慧出行阶段加速推进、渗透率逐年提高,同时使交通效率提高、交通事故降低,大大改变了人们的生活方式。但也受到法律法规和道路测试管理的不完善以及数据不安全等问题的影响。基于此,文章首先剖析了智能网联汽车发展现状,其次分析了智能网联汽车发展所面临的问题。最后,针对目前智能网联汽车发展所存在的问题,提出了适应智能网联汽车有效发展的策略,从而有效解决了当下智能网联汽车发展所面临的难题,也为智能网联汽车发展提供了参考思路。

城市轨道交通产业集聚空间分析与知识综合图谱构建

文章以城市轨道交通企业数量体现产业集聚,用Arc GIS分析并生成企业分布热点图,得到地理位置上的集聚,再结合构建产业图谱以完成研究。文章从城市轨道交通产业链出发,沿产业链上、中、下游对城市轨道交通产业进行分析,通过Py2neo调用Neo4j图数据库首次构建知识图谱与产业图谱结合的综合图谱。在图谱中能够清晰地显示出产业链各个环节所包含的企业,企业具有名称和logo等属性,同时还具有查询功能,可以对图中相关节点以及关系进行查询,便于了解城市轨道交通产业各个领域的相关信息,对该行业的发展具有积极作用。

汽车与二轮车十字路口垂向行驶工况的AEB系统优化

为研究汽车与二轮车十字路口垂向行驶工况汽车自动紧急制动(Automatic Emergency Braking,AEB)系统的效能,从国家车辆事故深度调查体系中筛选88起汽车与二轮车事故,运用PreScan搭建预碰撞场景,使用MATLAB/Simulink搭建AEB控制算法模型,分析优化触发宽度、制动提前时间后事故避撞情况。利用PC-Crash重建未避撞事故,研究优化前后二轮车骑车人损伤情况。结果表明:当触发宽度为3.75 m、部分制动提前时间为1.6 s、全力制动提前时间为0.6 s时,汽车速度小于30 km/h,避撞效果最优;当触发宽度为3.75 m、一级制动提前时间为1.6 s时,汽车速度小于40 km/h,事故均可避撞;当汽车及二轮车速度均大于40 km/h时,事故均未避撞。同时优化两参数也存在无法避撞的事故,二轮车速度对无法避撞影响最大,应将其纳入决策变量;未避撞的事故优化后较优化前骑车人身体各部位损伤大幅度降低。该研究结果可为AEB系统算法完善提供参考。

面向AEB测试的汽车与不同二轮车典型事故场景构建

基于国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库筛选得到224例乘用车与不同二轮车事故案例,根据案例视频记录分析车辆动作信息,使用帧间差法估算车速信息,提取案例信息中的路段、天气、时段、乘用车动作、二轮车动作、相对运动方向字段作为聚类变量,采用层次聚类算法分别对聚类变量进行聚类分析;提取聚类结果作为基础场景,进一步分析车辆速度信息,最终构建五类面向AEB(自动紧急制动系统)测试的汽车与不同二轮车典型事故场景。