BP神经网络在女性假人颈部标定试验中的应用

采用BP神经网络代替响应曲面法的多项式函数,建立了基于BP神经网络的女性假人颈部减速特性模型.该模型以摆锤冲击速度、标定温度、蜂窝铝孔数、蜂窝铝切割形式为输入,10ms时刻颈部减速度为输出,实现了颈部减速特性的拟合预测功能.两种方法的预测结果表明,基于BP神经网络法的预测误差最大值为0.04m/s,而响应曲面法的预测误差最大值为0.05 m/s.     

基于Origin的土工击实试验数据处理的探讨

以陕西土样的击实试验为基础,利用Origin绘制击实曲线,通过读取顶点的坐标值,求得最佳含水率和最大干密度。使用大量实验数据比较发现,使用Origin对数据进行多项式拟合、高斯拟合、洛伦兹拟合、对数正态拟合,所得的曲线均符合《公路土工试验规程》中对击实曲线的要求,并以校正决定系数作为误差判断标准,进一步比较提出对数正态拟合误差最小,最为接近。     

ABS轮速信号测量误差分析及等周期采样方法研究

从理论分析的角度对ABS轮速信号测量的误差进行了研究,指出触发误差是影响轮速测量门槛值高低的主要因素,并通过试验测量了该误差随轮速的变化关系。等角度采样的轮速信号在ABS中需要变换成等控制周期采样的轮速信号。在低速测量场合,当ABS控制周期内没有轮速信号出现时,本文利用了一种基于二阶多项式拟合的预测算法来估计轮速信号,仿真试验结果表明该估计方法是可行且可靠的。     

换道预警系统中越线时间的预测方法

为预测车辆换道预警系统中的越线时间,利用视觉传感器实时采集自然换道过程中的横向位移,采用7次多项式轨迹模型对换道过程横向位移的时间历程进行拟合。结果表明,拟合精度均达到0.99以上,且换道轨迹之间呈现一定的相似性。基于换道轨迹相似性建立了换道过程越线时间预测算法,检验结果表明,超过90%的预测误差不超过0.1s,且符合正态分布规律。     

基于Sigmoid-ARX算法的汽油机转矩估计及预测控制

为提高在汽油机控制策略中的转矩估计的实时性和精度,设计了一种汽油机转矩预测模型。该模型使用了以Sigmoid为核函数的ARX算法,并利用赤池(Akaike)最终预测误差法(FPE)和标准均方根误差法,辨识实验测量的节气门开度和转速数据,以此来估计模型参数。利用该转矩模型,设计了一种模型预测控制器(MPC),并进行了验证试验。结果表明:在全工况范围内,该转矩模型的预测相对误差小于4.5%;控制超调量约为6%,能达到3 s内输出预期转矩150 Nm。因而,控制效果良好,实现了汽油机转矩的精确控制。     

电动汽车动力电池荷电状态估计

精准可靠的荷电状态估计对电动汽车整车性能有举足轻重的影响,从而成为国内外学者研究的重要方向。文章选取三元锂离子电池作为研究对象,然后介绍了几种荷电状态的估计方法,选择使用模型基础法进行荷电状态的估计,构造一阶Thevenin模型,然后利用充放电实验所得数据和MATLAB里的多项式拟合工具构造得出开路电压-荷电状态（OCV-SOC）的函数对应关系。通过使用最小二乘法来辨识对模型中的参数值可以进行离线辨识,再使用自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）算法来估计锂离子电池的荷电状态。随后进行了动态应力测试（DST）实验,将扩展卡尔曼滤波（EKF）算法与AEKF算法进行荷电状态估计的对比及误差分析,从而对AEKF算法的精确度进行检验。最终通过实验数据可以得出结论,文章介绍的AEKF算法对DST实验工况的荷电状态估计可以保证较满意的精确度,并且此算法不是很复杂,操作性强。     

基于小波降噪的地下连续墙弯矩估算方法研究

基坑地下连续墙侧向位移监测过程中不可避免地存在误差,以往利用侧向位移估算地下连续墙弯矩时忽略了对监测数据误差的处理。为解决监测数据误差带来的问题,引入小波降噪方法对侧向位移监测数据进行降噪处理,基于降噪后数据实现地下连续墙弯矩估算。以福州地铁2号线上街站基坑工程地下连续墙典型测点的侧向位移监测数据为研究对象,选择db3小波基函数、硬阈值函数、heursure 阈值对其进行5层小波降噪处理,采用6次多项式对降噪后的监测数据进行拟合并确定拟合曲线曲率半径（挠度）,结合材料力学受弯构件相关理论实现地下连续墙弯矩估算。结果显示： 1)小波降噪可以有效去除侧向位移监测数据误差,监测数据误差主要分布在-0.6~0.6 mm; 2)利用降噪后的监测数据进行多项式拟合可以有效提高拟合精度; 3)地下连续墙最大估算弯矩为635.1 kN·m,约为设计值的40%,施工过程中地下连续墙安全状况良好。     

异常情况下电动汽车锂电池SOC估计

为提高锂电池在状态突变、模型不准确、SOC初始误差大等异常情况下的SOC估计精度和收敛速度,提出了基于强跟踪卡尔曼滤波算法的SOC估计方法。建立了锂电池的双RC等效电路模型,使用HPPC方法辨识了模型参数;分析了扩展卡尔曼滤波原理和缺陷,在误差协方差矩阵中引入时变渐消因子,用于改进修正系数矩阵,强行使残差序列保持正交特性,基于此原理提出了强跟踪卡尔曼滤波算法。经仿真验证,在模型不准确和状态突变情况下,强跟踪卡尔曼滤波的最大估计误差为2%,而扩展卡尔曼滤波最大误差为4.5%;在SOC初始误差较大情况下,强跟踪卡尔曼滤波在15 s内收敛至真值,而扩展卡尔曼滤波在40 s时收敛至真值。     

基于稀疏高斯过程混合模型的短时交通流预测

交通流预测在智能交通系统中起重要作用.由于短时交通流的时变性,传统预测模型效果较差.将稀疏高斯过程混合(SGPM)模型用于短时交通流预测,并研究了隐变量后验硬划分学习算法,该算法依据最大后验估计矫正样本划分,不断迭代实现最优分组.将SGPM模型与核回归(K-R)、最小最大概率机回归(MPMR)、线性回归(L-R)以及高斯过程(GP)的预测结果对比.同时将新的学习算法与传统variational和LooCV学习算法比较.结果 表明,基于新算法的SGPM模型不仅能够分模态展示预测结果、输出置信区间,且短时交通流预测均方误差可达0.047 6,训练耗时达7.121 4 s,均优于其他模型.      

基于降维的多维插值数值算法

在科学研究和工程技术中，常遇到数据插值问题，多维插值作为比一维插值更一般的形式，其典型代表是二维插值。对于二维插值问题，文章用基于降维思想的分析方法推导出二元函数f（x，y）的插值多项式，并对插值误差作了分析。得到插值多项式的余项，用来对计算结果进行误差估计。最后给出了多维插值在工程上的一个算例。     

面向桥梁工程的响应面技术在有限元模型修正中的应用探讨

以某一桥梁模型为对象,基于响应面模型的损伤识别法对桥梁结构的模型进行优化求解,采用D最优设计进行桥梁结构模型修正,选择时域和频域特征参数作为拟合响应面输出。利用design expert 8.0软件进行方差分析,对参数进行显著性检验,剔除样无关变量,对剩余参数进行回归分析拟合二次多项式响应模型。研究结果表明:通过响应面技术对初始有限元模型进行修正,对比修正值与实测值的频率取值与实测值趋于一致,频率相对误差值在1%以内,挠度修正误差在2%以内,修正精度满足实际使用要求。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。     

基于Excel图表向导进行数据拟合问题的解决方案

数据拟合在科学研究和生产实践中都有重要的应用,使用最小二乘原理或多项式法,手工或借助计算工具拟合数据运算量大,特别是数据较多时相当繁琐；使用Excel图表向导中“添加趋势线”的方法则可快速求出较为精确的数据拟合方程。本文以一个实例,用两种方法求解数据拟合方程并作比较,从中说明用Excel解决数据拟合问题的简便和高效。     

一元多项式拟合单桩荷载—位移曲线的分析

用一元多项式拟合单桩的荷载—位移曲线,首先给出确定一元多项式常数项的解法,然后用F检验证明一元四次多项式拟合单桩荷载—位移曲线较为合理.     

基于激光雷达的远距离运动车辆位姿估计

为了解决激光雷达扫描远距离运动车辆产生的点云稀疏导致位姿特征难以提取的问题,提出了一种远距离运动车辆位姿估计方法。首先利用时空连续性提取远距离运动车辆。然后利用最小二乘拟合得到稀疏点云水平面二维投影近似拟合直线对,依次在不同角度的垂直正交直线对上对稀疏点云的二维投影进行一维向量估计的装箱过程,基于目标车辆与激光雷达间相对位置的观测角函数最大化匹配滤波响应,进而利用全局优化算法对投影点概率分布与匹配滤波运算得到的代价函数作离散卷积,寻优比较得到单帧拟合最优矩形。最后结合连续帧平移约束进行多帧拟合,优化当前帧目标车辆拟合矩形的位姿。利用仿真和真实场景下采集的目标车辆点云数据进行算法验证分析。结果表明:在点云稀疏的情况下,当远距离目标车辆做直线运动时,提出的多帧拟合方法得到的位姿参数均方根误差低于单帧拟合和已有的RANSAC拟合方法;当远距离目标车辆做曲线运动时,提出的单帧拟合和多帧拟合方法得到的位姿估计结果较为接近,且误差明显低于已有的RANSAC拟合方法;对于不同相对距离下采集的目标车辆点云,提出的单帧拟合和多帧拟合位姿估计方法的适应性优于已有的RANSAC拟合方法。     

基于NGSIM轨迹数据的换道行为微观特性分析

换道行为在不同的换道意图下可分为自由换道和强制换道两类,选用NGSIM轨迹数据对二者微观特性进行对比分析。为保证数据准确性,在平滑处理基础上,以剔除轨迹数据换道过程识别错误为目的,构建了换道起终点时空约束规则,对完整的单次换道行为参数进行了提取。利用半对数模型,采用回归分析法对影响二者换道时间的显著性因素进行提取并对比;同时建立多项式模型,选取多个误差指标对不同阶数下换道横向移动轨迹拟合效果进行评价。结果表明,强制换道平均换道时间稍长于自由换道,影响二者换道时间的显著性因素及各因素影响程度并不相同;但二者横向移动轨迹均可用5次多项式拟合,拟合优度可达0.99。     

基于粒子滤波算法的动力电池容量估计模型研究

针对基于双指数模型和多项式模型的粒子滤波算法估计动力电池容量精度低的问题,提出一种融合指数项和多项式的组合模型估计动力电池容量,通过分析粒子滤波算法运行过程中双指数模型和多项式模型的参数迭代更新状态,提取两模型中的关键项形成组合模型,并分别以实验室条件下和用户工况下动力电池容量数据对组合模型进行验证。结果表明,两种条件下基于组合模型估计的动力电池容量精度均高于基于双指数模型和多项式模型估计的精度。     

北极东北航道商船陀螺罗经航向误差修正算法

针对商船上常用的指向仪器设备陀螺罗经在北极东北航道航行时由于高纬度带来的指向力矩变小而导致指向精度下降问题, 基于北极东北航道罗经历史数据, 考虑纬度和航向对航向误差的影响, 利用最小二乘法对GPS卫星罗经与陀螺罗经的航向误差进行多项式拟合, 建立并比对3种拟合模型, 遴选出均方误差最小的陀螺罗经航向修正模型; 当GPS信号异常时, 利用该模型对陀螺罗经航向误差进行一次修正; 修正后陀螺罗经航向精度保持在±2.0°内, 精度在±1°以内的修正率达88.4%;当GPS信号正常时, 在一次修正的基础上利用卡尔曼滤波进行二次修正, 修正后的陀螺罗经航向精度在±1.0°以内的修正率为98.9%, 精度在±0.5°以内的修正率达88.9%。      

不同温度下锂电池剩余电量估算的仿真研究

为提高动力锂电池在使用过程中剩余电量的估算精度,以满足电池管理系统对电池监控的要求,提出一种适用于不同温度的动力锂电池SOC估计方法。首先通过分析对比从控制算法模型中选择了2阶等效电路模型,并依据多温度点实验结果进行电池参数拟合,建立基于温度的电池参数模型。接着根据改进的扩展卡尔曼滤波算法,建立SOC估算模型。最后按照DST和FUDS循环进行快速控制原型仿真,验证该算法对不同温度的鲁棒性。结果表明,所制定的SOC估计算法,既能抑制电流噪声的干扰,又能在初始SOC值有较大误差的情况下,使估算值迅速收敛于真实值,在整个估算过程中误差保持在0.04以内。     

考虑通信时延的智能网联汽车协同定位方法

为了满足网联环境下自动驾驶车辆安全行驶的需求，必须实现车辆全时空高精度定位。针对单车定位(Single Vehicle Localization, SVL)方法的不足，提出了一种基于双层滤波结构的智能网联汽车协同定位框架。首先，基于卡尔曼滤波对各车辆状态进行修正；然后设计基于联邦卡尔曼滤波的协同定位估计方法，通过构建一个主滤波器和多个局部滤波器，将本车状态与修正后的邻车状态进行融合；使用多种数据拟合方法，基于真实数据构建传输时延概率模型，基于高斯分布构建处理时延概率模型；此外，提出一种通信时延误差补偿方法，并融入协同定位框架；最后，设计了5组仿真试验，评估SVL、未进行通信时延误差补偿的协同定位方法(CLWC)和基于通信时延误差补偿的协同定位方法(CLC)的定位性能，并深入分析了速度和行驶方向对定位结果的影响。研究结果表明：在城市道路环境下，CLWC相较于SVL,精度提高了15%～23%;在空旷道路环境下，通信时延较小情况时，CLWC优于SVL,CLC在CLWC基础上将精度进一步提高了5%～13%。在长直道、弯道、隧道等场景，CLC能够保证定位轨迹平滑，精度明显高于SVL,同时进一步验...