液压起重机安全监控系统的开发

针对集美大学轮机工程学院实验室内的2 t 3 m液压起重机,建立由吊臂油缸压力传感器、吊臂变幅角度传感器、吊臂回转限位器、钩头过卷限位器、吊臂变幅限位器、多功能数据采集卡、工控机等构成起重机安全监控硬件系统.基于Visual Basic软件平台.开发出一整套起重机工况监控及报警软件系统,界面友好,操作简单,实现了起重量、工作半径、当前工作半径下的最大负载等多个参数的实时检测与显示.并根据危险工况等级实行报警或停机保护处理.     

考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导方法研究

信号交叉口的车速控制不当会降低车辆的燃油经济性甚至引起追尾碰撞事故,车路协同环境下的车速引导系统可以有效提高信号交叉口处的通行效率和燃油经济性。现有车速引导研究大多忽略了驾驶员风格的差异性,将导致驾驶员无法准确跟踪引导速度。针对该问题,建立考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导模型。首先,分析不同风格驾驶员车辆最大纵向加速度的概率分布;其次,研究闭环反馈车速引导方法,使驾驶员更准确地跟踪引导车速;然后,基于机会约束规划方法优化闭环反馈车速引导模型,使模型更加符合驾驶员的不同风格;最后,在MATLAB/ Simulink环境中设计仿真场景,对激进型、适中型和保守型3种闭环反馈车速引导模型进行仿真分析。仿真结果表明：相较于传统车速引导模型,本文模型可使不同风格的驾驶员更容易跟踪引导车速,其中,激进型和适中型车速引导模型可以使车辆以更短的时间通过交叉路口,保守型车速引导模型可以提高车辆在绿灯相位通过交叉口的概率。本文方法可以有效地提高信号交叉口的通行效率。     

出行路径选择的随机后悔最小化模型

从后悔理论入手,分析后悔理论用于出行行为分析的2种一般形式:多项选择集和多属性决策,研究后悔理论在有风险和无风险条件下的模型结构,提出基于随机后悔最小化的出行路径选择行为分析模型,结合算例对比分析随机效用最大化模型和随机后悔最小化模型用于出行路径选择结果的异同.研究表明,出行者做决策时为避免未选择方案比选择方案表现的更好,试图将预期后悔最小化,而不是预期效用最大化.且对于多属性的备选方案,出行决策是半补偿性的.      

214国道多年冻土区路段路面病害特征分析

多年冻土地区路基路面病害率高,不同路面形式的病害表现也不尽相同。根据214国道姜路岭至清水河段多年冻土区水泥路面与沥青路面的大量调查资料,对路面病害的发育性状及分布现状进行统计,详细计算了路面的单公里病害率和总病害率。120.675km水泥路面的总病害率为16.22%,202.325km沥青路面的总病害率为3.38%。水泥路面比沥青路面病害数量多,且规模大,以破碎板、纵向裂缝为主,破碎板数目达到6472块;沥青路面沉陷显著,其次是网裂、波浪。结合调查结果,对214国道路面的病害进一步分类分析,研究了主要病害的发生机理及分布规律与冻土的关系,为今后寒冷地区公路路面的建设、养护等工作提供依据。     

城市居民出行空间和方式联合选择模型研究

考虑到出行者出行空间和出行方式之间的重要联系,本文基于非集计模型中Nested Logit模型的理论和方法,结合2005年国内某大型城市居民出行调查数据,建立了城市居民出行空间和方式的联合选择模型。模型为2层的NL模型,第1层为空间选择层,第2层为方式选择层,以此将出行空间选择和出行方式选择连接起来。模型采用统计软件STATA 9进行标定,并通过统计指标进行验证,深入分析了影响出行者出行空间选择和出行方式选择的重要因素。最后,用同样的数据源建立了方式选择的MNL模型,通过对比联合模型和MNL模型的命中率和集计结果表明,出行空间和方式联合选择模型能够在较细的层面上预测出行者出行空间和交通方式的选择情况,从而提高了模型的精度和实用性。     

基于持续时间模型的日出行时间分析

交通需求管理和控制与时间因素密切相关,对出行时耗的研究是出行行为分析的重要内容. 本文提出了用于出行时间分析的持续时间模型,讨论了通勤者日出行时间投入随出行者及其家庭社会经济属性、活动和出行特征变化的连续分布规律. 模型用已投入出行时间约束下出行结束的条件概率更准确地描述了出行的动态过程,从对活动与出行之间派生和竞争关系的分析,部分地反映了通勤者的时间分配行为. 分析表明,出行时间最小化的行为假设对大多数通勤者成立. 本研究为出行时耗的定量研究提供了更准确有效的分析工具,对于准确把握通勤者时间分配行为有重要意义.     

汽车工业供应物流配送中心选址研究

为了提高物流服务水平和降低物流成本,汽车公司与物流服务商一道不断优化供应网络结构,调整物流配送中心的位置和数量,不但要考虑物流网络运行费用,还要考虑物流中心发展环境的可接受性,包括社会政策的稳定性、交通的便利性以及经济上的合理性,是一个两阶段的寻优决策过程。基于一汽-大众公司东北地区入厂物流中心的选址问题,首先使用欧几里德选址模型确定配送中心的地理位置,在最优位置区域寻找备选对象,然后建立评价指标体系,利用AHP（层次分析法）与模糊评价法对该地域的备选位置进行评价,最后对备选位置的可接受性做出判断,为物流网络的中、长期决策提供了科学方法。     

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综合评述了活动－出行行为研究方法和存在的问题,引入贝叶斯结构学习和参数估计方法,辅以基于活动的出行行为分析理论、非集计建模方法和SP/RP数据融合方法,提出了基于贝叶斯结构学习和参数估计方法的出行行为与TDM策略互动关系分析方法的框架,探索了改进已有研究方法的途径。研究表明,贝叶斯理论可以将居民的个人属性及隐性非样本信息在出行行为预测中充分表达,并解决MNP等复杂非集计模型的参数标定问题。将贝叶斯理论与已有的出行行为分析方法相结合,可以使出行行为预测更为精确、全面和灵活,从而更加准确地描述活动－出行决策行为与TDM策略的互动响应关系,为制定有效的TDM策略,缓解城市交通供需矛盾提供理论依据。