基于感知能力的微观交通流动力学建模与仿真

基于驾驶员驾驶行为感知能力，提出了一种新的微观交通流动力学模型. 通过理论分析和数值模拟，对新模型的性能进行了详细的研究分析. 通过理论分析，基于线性稳定性理论，得到了新模型的稳定性条件. 通过数值模拟，深入分析了各参数对密度波和迟滞环的影响，进而对交通流稳定性的影响. 仿真算例结果表明：驾驶员感知能力对交通流稳定性有显著影响，车头距离变化信息可有效增强交通流的稳定性，对stop-and-go 交通拥堵有显著抑制作用，但不可避免的感知缓冲时间会破坏交通稳定性，进而产生严重的stop-and-go 交通拥堵；密度波和迟滞环的数值仿真结果与理论分析结果吻合得很好，验证了理论分析结果.     

环境规划中SO2排放总量预测方法研究

大气环境规划中对SO2排放总量的预测,由于数据资料不全,方法不成熟等原因,资源与环境工程其预测成为环境界多年来的难胚之一.文中以某市环境规划中SO2排放总量预测为例,综合研究目前地方环保局常采用的行业系数法、企业系数法、项目增减法及还未广泛采用的多元线性回归法和灰色模型法,分析比较这5种预测方法的优缺点,并对这5种方法的预测结果进行可信度检验,得出灰色模型法是相对所需数据最少、计算最为简单、预测精度最高的方法的结论.     

基于非结构网格的Godunov格式的二维浅水有限体积数值计算模式

利用非结构化的有限体积方法,建立了二维浅水方程高精度、高分辨率模型。以HLL类型的近似Riemann解计算界面通量,通过多维限制线性重构和三阶TVDRunge-Kutta法获得了空间和时间都具有高阶精度的格式。控制体三点坐标的斜底模型方法处理底坡源项和全隐式方法处理摩擦源项保证了格式的稳定性。通过连接丹麦和瑞典的跨海实际工程进行了潮流模拟,验证了模型的适用性和有效性。     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究，建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性，在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据，采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型，并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进，以描述不同风格驾驶人的行车安全区域，并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型，结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据，以换道纵向位移最短为目标，实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量，设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器，通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制，可满足驾驶人个性化换道需求。     

抽象广义双拟变分不等式的推广

笔者研究了文（1）、（2）中引入的抽象广义双拟变分不等式解的存在性问题。我们的结果统一、改进和发展了有关变分不等式问题的许多最新结果。     

双代号网络计划技术的数字叠加法及其收敛条件的研究

将多种资源 (人工、材料、机械 )的数量同时在神经网络计划技术上实行数字化叠加 ,从而获得多资源叠加的合成分布 ,再利用神经网络计划技术中各个工作的不同时差和资源数量 ,按收敛条件选择最佳开工工作和开工时间 ,满足多种资源在优化模式中按收敛条件进行最优分布 .     

KCS船型浅水操纵水动力计算

以国际船舶操纵性比较研究标准船型KCS为对象,采用一种基于细长体理论的数值方法计算船舶在浅水中以一定的航速航行时的操纵运动线性水动力导数,给出的结果反映出水深和航速的影响;数值结果和现有的经验公式估算结果进行比较,验证该方法的有效性.     

宽带LFM信号的子带脉冲干扰技术

宽带线性调频信号具有高的处理增益,与信号不相关的噪声干扰难以奏效,而利用全脉冲信息形成的应答式延迟转发干扰或移频干扰虽然具有与雷达信号极高的相关性,并能得到很高的处理增益,但需要雷达信号的精确参数,且最少延迟目标回波一个脉冲宽度,在大脉宽情况下容易造成干扰失效。为此,提出了子带脉冲相关干扰技术,利用部分相干的子带脉冲干扰信号可以获得一定的处理增益,同时有降低了干扰延迟时间。理论分析和仿真试验都说明该方法可以对宽带LFM信号形成有效的干扰,具有较好的应用前景。     

组合预测在港口吞吐量预测中的应用研究

以某港口1996—2002年吞吐量为原始数据,按照“误差平方和最小”的准则,把一元线性回归模型和GM(1,1)模型组合起来,对某港口2004—2008年的吞吐量进行了组合预测。