基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模研究

针对列车自动防护（ATP, Automatic Train Protection）系统开发中所存在的问题，提出一种基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模方法。分析铁道信号领域内不同列车运行控制系统对车载ATP子系统的共性特征要求，并基于元模型理论构建其领域元模型。提出了基于领域元模型的车载ATP子系统软件开发方法，该方法支持软件模型重用，可以提高车载ATP子系统软件的开发质量和开发效率。     

汽车自动变速器 维修技术讲座 (二二二)

118.前进挡3挡随着车速的增加和工作状况的改善,变速器控制模块(TCM)处理来自变速器输入和输出轴转速传感器、节气门位置传感器和其他车辆传感器的输入信号,以确定指令1-3-5-7挡离合器流量调节电磁阀S3、S7和A37执行器选择压力控制电磁阀S5以及A15执行器选择流量控制电磁阀S7接通的精确时刻,以调节1-3-5-7挡离合器的接合.同时,指令2-4-6-R挡离合器流量调节电磁阀S4、S8和A6R执行器选择压力控制电磁阀S6以及4-6挡执行器选择流量控制电磁阀S8断开,变速器挂入3挡.     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

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。     

公路作业区临时交通安全设施布局方案动态自动生成系统的设计与实现

针对公路作业区交通组织方案设计与相关管理人员编制临时交通安全设施布局方案不规范、效率低的问题，设计了一套公路作业区临时交通安全设施布局方案动态自动生成系统。该系统构建了作业区交通安全设施模型库以及三维交互模块，可生成二维静态、三维静态和三维动态三种形式的临时交通安全设施布局方案，实现临时交通安全设施与社会车辆在作业路段的三维动态交互功能。该系统可辅助设计与管理人员合理化、规范化编制作业区临时交通安全设施布局方案，提升方案编制标准化程度和效率，以动态、直观的方式呈现交通安全设施的布设过程，可提升作业区临时交通安全设施布局方案设计时间40%,提升作业区交通安全设施布局方案展示效果50%。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

朔黄铁路桥上无缝线路监测系统设计研究北大核心

朔黄重载铁路部分大桥取消了双向钢轨伸缩调节器,改为铺设无缝线路,需要对无缝线路的轨道状态进行实时监测以保证行车安全,为此研发了无缝线路轨道状态监测系统。该系统具有数据采集、远程设备维护、测试结果传输、异常值报警等功能,能适应不同线路条件和电气化区段,可对轨温、环境温度、钢轨温度力、轨枕位移、轮轨力等参数实时在线监测。通过系统软件对监测数据进行计算分析,实现对无缝线路轨道状态的评估。该系统已在朔黄铁路红山崖滹沱河大桥试用。结果显示:调节器拆除后钢轨温度力、轮轨力等参数处于合理范围,桥上无缝线路轨道状态良好,稳定性满足运营需求;监测系统运行稳定,大量的监测数据可为线路养护维修提供支撑。     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。     

一种基于GPS速度的机车自动轮径校正方法

提出了一种利用GPS速度进行轮径自动校正的方法,设计了进入轮径校正的判断条件和速度时序补偿方法,解决了从包含大量噪声和时延的GPS信号中提取有效速度信号的难题,实现了机车轮径高精度(误差不大于2 mm)自适应性校正。该方法的有效性、准确性在南非电力机车项目上得到了验证。     

某地铁列车无人自动折返卡顿故障分析及解决方案

针对某城市地铁车辆在试运行期间频繁发生的列车无人自动折返时的卡顿故障进行了分析研究。简要介绍了列车无人自动折返功能,并从列车网络系统、牵引系统和车辆电路3个角度深入分析故障原因,提出了解决方案。按此方案整改后故障得以完全消除。