基于试验数据的大跨度拱桥有限元模型修正

为了获取菜园坝长江大桥的基准有限元模型，结合Kriging代理模型和一种改进的粒子群优化算法，利用荷载试验数据对其初始有限元模型进行修正。首先，叙述模型修正和Kriging模型基本理论，在基本粒子群算法中引入交叉变异计算，提出一种改进的粒子群算法，并通过测试函数对改进的粒子群算法进行验证；其次，简要介绍菜园坝长江大桥荷载试验、荷载试验结果及初始有限元模型；最后，根据敏感性分析选定6个待修正参数，通过试验设计得到频率和位移关于修正的参数的样本，并建立有限元模型的Kriging代理模型以预测结构响应；以频率和位移的试验值和计算值残差为目标函数，分别利用基本粒子群算法和改进的粒子群算法在修正参数的设计空间内寻找目标函数的最小值，并对比分析模型修正的结果。结果表明：测试函数表明改进的粒子群算法具有较好的稳定性和成功率，并能获得更为精确的优化结果；建立的Kriging代理模型均方根误差较小，可以替代有限元模型预测结构频率和位移；经过模型修正，菜园坝长江大桥前5阶频率计算值与试验值相对误差均控制在5%之内；除个别测点外，位移相对误差均控制在10%以内；相比基本粒子群算法，改进的粒子群算法获得了更小的目标函数值，修正后的频率和位移的相对误差更小。     

基于混合粒子群优化算法的桥梁有限元模型修正

针对传统模型修正方法求解复杂、精度较差等问题,提出基于混合粒子群优化算法的模型修正策略。由于粒子群算法存在早熟收敛问题,采取自适应动态惯性权重策略改进粒子群算法,并引入差分进化算法进行混合优化。在模型修正时,对模型进行相关性分析并选取待修正参数,引入混合粒子群算法修正模型的参数,得到能够真实反映桥梁结构静、动力特性的有限元模型,为结构安全评估及健康监测提供科学依据。采用该方法对某简支梁模型进行修正,修正后的模型精度较高,验证了该算法的有效性。     

欠驱动船舶自主避碰的算法设计

为解决传统A~*算法在船舶路径规划中存在的路径不平滑及大范围地图下搜索效率不高等问题,根据能量守恒定律对A~*算法中的评价函数进行重新定义,提出改进A~*算法;同时引入人工势场法(artificial potential field, APF),并对APF中的斥力场系数进行修正;结合2种改进方法,考虑欠驱动船舶的运动特性,设计出一种混合算法。通过MATLAB进行仿真对比,发现所提出的混合算法规划路径更优、效率更高。     

多相位信号交叉口最优控制模型及求解算法

讨论了多相位控制条件下交叉口的周期和绿信比优化模型．并将其转化为一个带约束的多变量函数求极值问题；而后在满足交通控制所需精度的条件下提出求解该模型的改进“爬山”算法；最后，将模型与算法嵌入到交通设计与配时优化计算机辅助系统TJSIG中．结合厦门试验工程对模型算法进行了验证。     

Kalman算法在纯电动汽车SOC估算中的应用误差分析

针对纯电动汽车电池组的工作状态和输出特性,分析了模型参数的变化对Kalman算法估算精度的影响.指出了纯电动汽车应用Kalman滤波算法估算SOC应考虑的因素,并结合电池模型参数的变化提出了Kal-man方程修正方案.最后通过电池的城市工况模拟试验,验证了分析的正确和可行性.     

优化参数型大跨径悬索桥模型修正方法研究

基于传统参数型模型修正方法,通过将悬索桥主缆划分为多段,并将每段主缆的弹性模量均作为独立的模型修正参数,提出了一种针对大跨径悬索桥有限元模型修正的改进方法——优化参数型模型修正方法。首先,根据对拟定参数的灵敏度计算选定灵敏度较大的参数;然后,进行多次有限元计算求取参数灵敏度矩阵;最后,优化参数识别条件,识别模型修正参数值。依托世界第一大跨径分体式钢箱梁悬索桥——西堠门大桥,建立桥梁结构有限元模型,并采用优化参数型方法进行模型修正。结果表明:修正所得模型各测点误差均小于5%,模型整体和局部响应与桥梁实际状态十分吻合,该方法可推广应用于大跨径悬索桥的模型修正。     

基于马尔科夫链的公交站间行程时间预测算法

公交站间行程时间具有明显的时段分布特征,且公交车辆是典型的时空过程对象,其运行具有状态转移性。为了准确预测公交站间行程时间,在应用马尔科夫链预测公交站间行程时间基础上提出其改进算法。通过大量公交GPS数据构造不同时段下具体线路站间行程时间的马尔科夫状态转移矩阵,并对站间行程时间进行状态推导,采用移动误差补偿法对马尔科夫预测值进行动态修正,改进原有的马尔科夫预测算法。以广州市BRT线路B1的实际运行数据对算法进行了验证,结果表明,移动误差补偿改进算法优于基本马尔科夫算法及 BP模型,同时该改进算法还具有实现过程较简单。      

一种新的公交网络非线性双层优化模型的提出及其求解算法

公交网络优化问题一直是公交系统发展研究的热点之一，国内外学者已有许多不同见解。文章根据现代城市发展及城市交通发展特点，提出了公交非线性双层优化的一种新模型，将PSO算法改进后，结合长春市公交调查数据进行了优化，实践证明模型与算法具有较强的实用性。     

基于可视图和A~＊算法的连续模型路径搜索

针对交通枢纽仿真领域中行人最短路径搜索环境建模难的问题,提出一种基于可视图的连续拓扑模型最短路径搜索策略,通过在连续模型下建立可视图并使用A*算法搜索出一条适合行人通行的最短路径,将改进的可视图算法和A*算法结合,降低连续模型中自动选择路径复杂度和扩展结点数目.将该算法应用于城市综合客运枢纽功能与结构数值实验系统对行人对象进行路径搜索导航,实验结果证明此算法可行且具有更高的效率和通用性.     

基于结构参数分析的桥梁静态模型修正研究

以盐通高速公路通扬运河特大桥主桥为工程背景,对该桥主梁的抗弯刚度,桥面板厚度,支座的转动刚度进行了灵敏度分析,结果表明主梁的抗弯刚度对结构挠度影响较大,桥面板厚度和支座的转动刚度则影响可以忽略。通过优化算法得到参数调整系数,对该桥模型进行修正,将修正后的模型计算结果与常规荷载试验结果进行比较,结果表明修正后模型的计算结果和实测数据吻合较好。     

基于驾驶员行为模拟的ACC控制算法

基于驾驶员最优预瞄加速度模型建立了一种适用于多种典型行驶工况的ACC控制算法。该算法采用基于多目标模糊决策方法的驾驶安全性、工效性、轻便性与合法性评价指标以及基于预瞄跟随理论的微分校正函数，描述了ACC控制系统对自由工况、跟随工况和切入工况等不同行驶条件及汽车动力学系统强非线性特性的考虑。     

基于自适应遗传算法的相位差优化模型研究

通过分析车辆在城市交通干线交叉口的延误规律,从相对相位差的约束条件出发,以干线的总延误最小为目标,建立了城市交通干线的相位差优化模型。模型中考虑到了车辆在干线相邻交叉口的双向延误情况,并采用自适应遗传算法在Matlab下编程实现了相位差优化模型的算例计算。结果表明该优化模型具有较好的有效性,能较大地提高城市交通干线协调控制的性能。     

城市地下通道畅通可靠度算法研究

城市地下通道畅通可靠度的分析和计算对城市道路路网的畅通性和安全性意义重大.通过分析现有研究成果,对城市地下通道运行特点进行了研究,提出了几种关于城市地下通道畅通可靠度的计算方法,分别为基于地下通道功能函数、饱和度、车流密度和交通流统计.以武汉东湖通道为例,证明算法计算得到的东湖通道畅通可靠度与实际调查得到的交通状况一致...     

汽车行驶称重系统的算法研究与精度分析

对一种基于橡胶油管传感器的新型汽车行驶称重（WIM）系统的算法进行了研究,针对诸多因素对WIM系统的输出值产生影响,提出了结合神经网络的计算模型。同时对WIM系统精度的定义和划分进行了分析与研究。经大量试验验证,该系统可用于交通数据采集和辅助实施汽车超载的检查。     

基于DHGF算法的综合管廊出线节点选型研究

由于综合管廊出线节点的选型大部分依托于设计经验,缺少具体可行的选型方法,利用系统科学法中的四元集成法(DHGF 算法)建立综合管廊出线节点的选型模型。首先,利用德尔菲法将管廊出线节点的主观影响因素进行定性,构建评价指标体系; 其 次,通过层次分析法、灰色关联法和模糊判别法将定性指标进行系统地量化计算,最终确定综合管廊出线节点的选型模型; 最后, 结合工程应用实例,验证DHGF 评价模型在综合管廊出线节点选型中的可靠性及有效性。     

混合交通网络设计的遗传免疫算法研究

为了研究混合交通网络设计的启发式求解算法,以路段建设费用和网络费用最小化为目标,建立了混合交通网络设计的双层规划模型。鉴于标准遗传算法的局限性,基于人工免疫思想,将免疫系统仿生机理中的免疫调节、克隆选择、免疫记忆引入到遗传算法中,给出了求解混合交通网络设计的遗传免疫算法。通过算例验证了算法的有效性,并和标准遗传算法进行了比较。结果表明,在混合交通网络的设计中遗传免疫算法比标准遗传算法具有更好的求解效果。     

基于遗传算法的轮辋放气装置优化分析

针对爆胎现象,开发出一种快速放气的模拟爆胎装置;结合轮辋放气模拟装置的结构特点和放气时间的影响因素间非线性关系,提出一种基于神经网络的放气规律模型;通过遗传算法对各影响因素进行全局寻优得到最短放气时间的影响因素组合。在满足爆胎试验的要求下,结合实际案例,证明优化后的影响因素组合是行之有效的。     

网状高速公路网下的多路径识别模型与费用清分算法

我国的高速公路网发展形成了复杂的网状结构,各省目前普遍面临着如何实现准确的收费清分的问题。本文提出了可以识别车辆行驶路径的"RFID标识站 组合式收费卡"的收清系统模型,利用支撑树理论确定需添加的RFID标识站的位置和数量,引入有效路径系数标定路网的合理路径,给出了依据车辆行驶路径的精确清分算法。最后以山东路网为例进行路网建模和算法分析,结果验证了本模型算法能实现公平、公正的通行费清分,符合高速公路管理的实际需求。     

结构模型修正的遗传算法方法研究

讨论实际工程中结构理论模型与实际模型的区别和模型修正的方法,研究遗传算法的基本理论,指出其可用于结构模型的优化修正.将结构振动理论和遗传算法相结合,提出用遗传算法进行结构模型修正的思路和方法,并进行具体实现.最后用一个实例对这一方法进行验证.     

C-V2X应用场景的算法建模及评价模型综述

V2X利用无线信息交互技术,实现车与其他实体之间的信息交互,将"人、车、路、云"交通参与要素有机地联系在一起,构建一个智慧的交通体系。算法的评价基于算法建模,通过建模梳理算法的逻辑思路,输出算法相关的标定参数,进而使算法性能达到更优。基于C-V2X应用场景的算法评价模型,旨在研究如何评判不同应用场景的实现优劣,用于设计出标准的指标参数衡量算法的性能,重点从算法计算效率和算法有效性2个维度考虑,构建起评估算法功能及性能的立体模型,多角度权衡并分析,从而对应用场景的实现给予评估反馈。