1. 介绍................................................................................................................................1 1.1 执行摘要....................................................................................................................1 1.2 背景....................................................................................................................2 1.3 致谢....................................................................................................................3 2. 缺陷.........................................................................................................................................4 2.1 胶接接头失效.......................................................................................................4 2.2 气泡.......................................................................................................................6 2.3 起泡.......................................................................................................................7 2.4 芯材压溃.................................................................................................................8 2.5 芯材剪切失效....................................................................................................10 2.6 开裂....................................................................................................................10 2.7 分层....................................................................................
摘要 本文使用 82 棵苏格兰松样本树,分析了机载激光扫描仪数据在北方森林中测量单株树高生长的潜力。使用 Toposys 83 kHz 激光雷达系统于 1998 年 9 月和 2003 年 5 月获取了照亮 50% 树梢的点云(10 个点/平方米,光束大小 40 厘米)。使用野外视距仪测量松树的参考高度和高度生长。从代表每棵树的点云中提取了三种不同类型的特征;它们是最高 z 值之间的差异、树冠 DSM 之间的差异以及对应于树冠的冠层高度直方图的第 85、第 90 和第 95 个百分位数之间的差异。与现场测量结果的最佳对应关系为 R 2 值为 0.68,RMSE 为 43 厘米。结果表明,可以使用多时相激光测量来测量单棵树的生长情况。我们还演示了一种用于树木间匹配的新算法。在基于单棵树木进行业务生长估计时需要该算法,尤其是在茂密的云杉林中。该方法基于最小化 N 维数据空间中树梢之间的距离。实验表明,使用树木的位置(来自激光数据)和高度足以提供可靠的树木间匹配。将来,匹配中还应包括第四维(树冠面积)。
指南编辑团队以真诚和最大的能力准备了这份报告,目的是传播结果。本书中描述的技术的描述和测试结果是从系统开发人员,制造商和其他开放文献来源获得的。指南编辑团队没有机会验证系统开发人员或制造商提供的测试结果或性能主张。本出版物中表达的观点否则是GICHD的观点,不一定代表德国政府的观点,或指南编辑团队和他们所工作的组织的观点。本出版物中所采用的名称和材料的介绍并不意味着对德国政府或日内瓦国际国际人道主义中心的任何意见的表达,涉及任何国家,领土或地区,当局或其当局或其当局或武装团体的法律地位,或涉及其前沿或边界的划定。
不要边睡边开车 – 大众的疲劳检测技术 von Jan, T.; Karnahl, T.; Seifert, K.; Hilgenstock, J.; Zobel, R. 摘要 本文深入研究了大众为辅助驾驶员而开发的创新型驾驶员状态监控系统。 该系统旨在帮助驾驶员在驾驶时妥善管理自己的体力和精神资源。 本文首先解释了开发该系统的动机,然后讨论了所观察的身体和认知状态的特点以及系统硬件和软件组件。 读者将深入了解预测算法的经验推导。 本文还介绍了初步客户调查的结果。 1 车祸中的人为因素 众所周知,人为错误是许多事故的致病因素。 然而,驾驶员错误有各种方面,对这些方面的分析可用于得出更好的人机交互工程解决方案。已经提出了各种方案作为分析人为失误的基础,其中包括 Norman (1981)、Rasmussen (1982) 和 Reason (1990)。人为失误是由于感知、信息解释、决策、信息回忆和直接执行动作方面的缺陷造成的。然而,注意力和疲劳等一般身体和认知方面也起着重要作用,因为它们会影响其他认知过程。驾驶员的状态对任何时间点的性能储备都有着至关重要的影响,从而影响着决定驾驶员安全驾驶车辆能力的条件。事故统计数据为驾驶员疲劳可能产生的影响提供了严峻的证据。疲劳造成的事故百分比在 5% 到 25% 之间,具体取决于个别研究。这些事故的一个基本特征是伤害严重程度不成比例,如图表 (图 1) 所示。这种现象的解释可以直接从疲劳的影响中得出。当驾驶员疲劳时,他们无法采取任何措施来避免事故(尤其是刹车或转向)。疲劳会削弱感知能力和做出反应的能力,也会降低实际行动的执行力。
AAC 阿拉斯加行政法规 ADEC 阿拉斯加环境保护部 AST 地上储罐 API 美国石油协会 BAT 最佳可用技术 BFCAST 现场建造的散装地上储罐 CSLD 连续统计泄漏检测 DDA 直接数字访问 EPA 环境保护署 FDEP 佛罗里达州环境保护部 GPD 加仑/天 GPH 加仑/小时 IPP 行业准备和管道计划 LAM 局域监视器 LDS 泄漏检测系统 LFL 可燃性下限 P d 检测概率 P fa 误报概率 P md 漏检概率 ppm 百万分率 RTD 电阻式温度装置 SCADA 监控和数据采集 SIM 传感器接口模块 SIR 统计库存核对 TPH 总石油烃 UST 地下储罐
使命:作为国家的主要保护机构,内政部负责管理我们大部分国有公共土地以及自然和文化资源。这包括促进合理利用我们的土地和水资源、保护我们的鱼类和野生动物、保护我们的国家公园和历史遗迹的环境和文化价值,以及通过户外娱乐活动提供生活乐趣。该部门评估我们的能源和矿产资源,并努力确保其开发符合我们所有人的最佳利益。该部门还通过鼓励对公共土地的管理和公民责任以及促进公民参与其照管来促进“以美国为荣”运动的目标。该部门还对美国印第安人保留地社区和居住在美国管理下的岛屿领土上的人民负有重大责任。