伊春至嘉荫公路工程地质特性研究

对伊嘉公路的地形地貌、区域地质、路线工程地质特性、水文地质条件、地震及不良地质现象作出阐述并评价,提出路基、构造物地基方案,对路段内不良地质现象及地质灾害提出整治方案。     

上海轨道交通6号线上南路站建筑设计回顾

对原上海轨道交通6、8号线上南路站总体布置以及地下一、二、三层车站建筑设计的难点作了介绍和分析，在此基础上，对车站功能布局、换乘方式、空间形式、资源共享等方面的设计作了新的探索。     

基于改进RBF神经网络对股价的演变预测

对RBF神经网络进行了分析,建立了RBF神经网络模型,并对此模型进行了改进,使其具有更好的预测性能.把一类非线性较强的时间序列(万科A股2009年6月份股票价格)利用该模型进行了非线性逼近.用Matlab软件对网络的学习与训练过程进行了数值仿真.实验结果表明:利用改进后的网络模型对非线性时间序列进行短期预测是可行的,其预测精度高于改进前的预测精度,改进方法有效.     

BOT模式在西部公路建设中的应用

论述了BOT融资模式在公路建设中存在的问题,并就这些问题提出了相应的对策和建议。     

歌乐山隧道高压富水段帷幕注浆设备研制及配套

介绍歌乐山隧道高压富水段帷幕注浆的设备选型、小型机具的研制,组成机动灵活的"钻孔注浆列车",以及注浆设备在施工中的使用效果.     

基于双估计强化学习结合前向预测控制的自动驾驶运动控制研究

运动控制研究是实现自动驾驶目标的重要组成部分,针对传统强化学习算法在求解中因单步决策局限而导致控制序列次优的问题,提出了一种基于双估计强化学习算法及前向预测控制方法结合的运动控制框架（DEQL-FPC）。在该框架中引入双估计器以解决传统强化学习方法动作值过估计问题并提高训练优化的速度,设计前向预测多步决策方法替代传统强化学习的单步决策,以有效提高全局控制策略的性能。通过虚拟驾驶环境仿真,证明了该控制框架应用在自动驾驶汽车的路径跟踪以及安全避障的优越性,保证了运动控制中的精确性、安全性、快速性以及舒适性。     

混动履带式无人平台轨迹跟踪控制研究

为了提高履带式无人平台的轨迹跟踪性能，提出了一种考虑纵向速度规划的分层轨迹跟踪算法并进行了联合仿真验证和实车验证。在建立了包含履带的滑移滑转率和质心侧偏角的车辆运动微分方程的基础上，完成分层轨迹跟踪算法框架的构建。上层基于伪谱法的速度规划算法根据路面信息进行纵向速度规划，并将规划的速度作为目标车速下发给下层基于线性时变模型预测控制（LTV-MPC）的轨迹跟踪算法。基于LTV-MPC的算法通过建立预测模型和约束条件，二次规划求解出两侧电机的目标转速。通过Matlab/Simulink和RecurDyn的联合仿真以及实车验证了所提出的算法在不同地面条件下具有良好的轨迹效果。     

智能网联汽车多域电子电气架构技术发展研究

随着汽车智能化、网联化技术不断发展，传统电子电气架构已难以满足面向未来的车路云网一体化发展新需求。本文中聚焦面向未来的智能网联汽车多域电子电气架构，分别从总体设计、硬件系统、通信系统和软件系统4个方面对现有技术进行了详细的综述并对我国电子电气架构的发展进行展望。本文可对汽车电子电气架构技术研究提供重要的参考价值。