高精度车辆动态导航技术现状和展望

车辆定位与导航系统是ITS中的重要组成部分。汽车导航系统主要是信息技术、数据通信技术和自动控制技术等通用电子技术向汽车电子领域的移植。如何在现有的基本硬件配置下进一步提高车辆定位精度，实现精确实时的导航服务是需要迫切解决的问题。从实现车辆动态导航的各关键环节出发，介绍了提高精度和实时性的最新有效方法，为更好地实现车辆定位与导航系统在ITS中的作用提供了新的思路。     

车辆动力传动系固有特性灵敏度分析及动力学修改

分析了车辆动力传动系无阻尼自由振动固有特性的灵敏度，特别给出了固有频率和振型对轴系刚度及惯量等物理参数的灵敏度。基于固有特性灵敏度分析，给出了动力学修改的计算方法。并以某重型车辆动力传动系为实例计算并分析了其固有频率和振型的灵敏度问题，在此基础上进行了动力学修改。     

Bosch VDC系统的控制原理及展望

VDC系统(Vehicle Dynamics Control、车辆动力学控制系统，在美日等国称为VDC，而在欧洲称为ESP，Electronic Stability Program，即电子稳定程序)是Bosch公司1995年推出的用于改善车辆操纵稳定性的一种车辆动力学控制系统。VDC系统包括两个控制回路：控制车辆运动的主控制回路，控制制动和驱动滑移的副控制回路。文中详细介绍了这两个回路的工作原理，并给出了改善车辆操纵稳定性的实例。最后，指出了VDC系统的发展趋势。     

动态OD反推理论中的关键问题研究

针对ITS研究中动态OD矩阵难以获得的问题,回顾动态OD反推理论的发展历程,在此基础上明确了该领域研究中的四个关键问题:状态变量的选择、系统方程的确定、OD量与路段流量的关系和OD矩阵动态特性的体现,在对其进行分析的基础上提出每个关键问题的解决方法,为动态OD反推理论的进一步研究垫定基础。     

昆明东风路立交桥动载试验分析

桥梁结构的动力特性(振型、频率和阻尼)是桥梁承载力评定的重要参数,同时也是识别桥梁结构工作性能和桥梁抗震分析的重要参数,本文通过昆明东风路立交桥的动载试验,分析桥梁在不同工况下动应变、动挠度、频率和阻尼以及影响实测冲击系数的原因。对全面地评价桥梁结构有重要意义。     

汽车操纵动力学十八自由度模型仿真研究

本文介绍了根据多刚体动力学中的凯恩方法建立的一般两轴汽车的十八自由度数学模型。     

沥青混凝土摊铺机熨平板与热沥青混合料相互作用的动力学模型

在介绍了沥青混凝土摊铺机熨平板与热沥青混合料相互作用的特点后，叙述了热沥青混合料的流变特性，并给出了流变模型，就此得出了熨平板与沥青混合料相互作用的三种动力学模型。     

净化消声器压力损失计算方法

本文综合运用流体力学、热力学及化学有关理论,对柴油机用的净化消声器的压力损失算法进行推导及试验验证,为在净化消声器设计阶段预测净化消声器对发动机性能的影响提供了可用的手段。     

山区高速公路填石路堤压实质量控制

目前对填石路堤的施工工艺与质量控制标准,世界各国、各地区的方法都不尽相同。本文针对填石路堤的特点,以宜长高速公路填石路堤为例,探讨和研究了山区高速公路填石路堤压实质量控制技术,将压实度、固体体积率、碾压遍数、松铺厚度、沉降率、动态模量等多种质量控制标准进行比较,从而比较合理地提出了填石路堤快速无损检测及质量控制方法。     

Who you are is how you travel: A framework for transportation mode detection using individual and environmental characteristics

With the increasing prevalence of geo-enabled mobile phone applications, researchers can collect mobility data at a relatively high spatial and temporal resolution. Such data, however, lack semantic information such as the interaction of individuals with the transportation modes available. On the other hand, traditional mobility surveys provide detailed snapshots of the relation between socio-demographic characteristics and choice of transportation modes. Transportation mode detection is currently approached using features such as speed, acceleration and direction either on their own or in combination with GIS data. Combining such information with socio-demographic characteristics of travellers has the potential of offering a richer modelling framework that could facilitate better transportation mode detection using variables such as age and disability. In this paper, we explore the possibility to include both elements of the environment and individual characteristics of travellers in the task of transportation mode detection. Using dynamic Bayesian Networks, we model the transition matrix to account for such auxiliary data by using an informative Dirichlet prior constructed using data from traditional mobility surveys. Results have shown that it is possible to achieve comparable accuracy with the most widely used classification algorithms while having a rich modelling framework, even in the case of sparse mobility data.