汽车运动噪声研究现状及展望

随着汽车运动速度的提高及汽车日益轻量化,汽车的车内外运动噪声越来越严重,影响行车的安全性、舒适性、动力性和经济性,也干扰其它车辆的行驶和附近居民的正常生活,其研究具有重要意义。分析引起运动噪声的主要噪声源,概述其形成机理,介绍其研究现状及方法,并对其发展进行展望。     

一级公路交叉口设计中的交通安全问题及对策

一级干线公路由于开口较多,不可避免地存在较多的交通安全问题.文章以湖北荆监一级公路为例,针对交叉口设计中的交通安全典型问题,提出了改善方法及相关对策.     

福州市交通安全与智能交通系统探讨

智能交通系统是一个高科技集成系统,它综合运用各种高新技术于整个交通管理系统之中,可以系统、全面、高效地提高交通运输的安全性.文章阐述了智能交通系统在交通安全中的作用及在福州市的应用情况,指出了福州市发展智能交通的方向,以提高福州市的交通安全管理水平.     

侧推减阻降噪装置设计与应用探索

侧推减阻降噪装置是一种填补国内空白的特种船舶装置,此装置可针对性解决因侧推通道激发的局部紊流及气泡层影响船舶声学设备正常使用的难题,该文介绍了该装置产生的背景、预期功能、设计校核方案及船上安装使用方法,经实船验证,该装置满足母船声学设备使用要求。     

由船舶响应反推当前海浪频谱的探索研究

借助白噪声谱在数学处理上的独特优势,利用计算流体力学方法(CFD),生成了高精度的白噪声长峰不规则波,实现了船模在该海浪环境下顶浪航行时的纵摇及垂荡耦合运动的数值模拟,从而计算船模纵摇和垂向加速度的响应幅值算子(RAO),达到了由海上实测摇荡时历反推较高精度海浪频谱的目标,并将反推结果与海上实测海浪数据进行了对比,效果良好,从而为在航船舶提供了一种获取当前海浪信息的新方法。     

水管路系统低噪声配置研究

管路系统的水力功能和振动噪声性能相互影响皆为设计目标。舰船领域中冷却水管路系统长期开启,管路系统振动及船外辐射噪声受到关注。为实现船外辐射噪声的控制,有必要建立水力和声学的协调设计技术。文章以低噪声配置原则为管路系统设计指导,基于复杂水力管网计算方法进行管系合理配置,基于管系等效水梁及管系—船体声固耦合整体建模方法进行振动及船外辐射噪声计算评估,形成了水力与声学协调的管路系统低噪声配置技术流程。以典型冷却水管路系统为对象,初步测试验证了配置原则和计算方法。     

一种网格 k-近邻集的边界点识别算法

为了高效识别聚类边界,根据边界周围区域存在密度差异的特征,提出了一种网格 k‐近邻集的边界识别算法（BGN ）。在网格空间中,该算法根据网格单元和它最近邻居单元的 k‐近邻集的质量及其单元间中心距离确定边界度,由边界度和边界阈值判断每个网格单元是否为边界单元或噪声单元。通过从边界单元中提取更靠边缘的数据作为边界点的方式,使得边界更精细。实验结果表明,该算法能有效和快速识别出多密度数据集的聚类边界和噪声。     

潜水环境噪声数据库设计与开发

随着人类水下活动和实验行为的增多,越来越多的应用需要借助水声探测技术和水声通信技术,而在潜水环境中,环境噪声是以上技术的重要制约因素。因而,了解相应海域的环境噪声特性并建立环境噪声数据库,将有助于该海域的航运、测绘、通信等水声技术的应用与发展。本文针对以上需求,提出一种噪声建模方法,并根据该方法设计和研究相应的潜水环境噪声数据库。实验证明本文提出的方法具有一定的可行性。     

Efficient missing data imputing for traffic flow by considering temporal and spatial dependence

The missing data problem remains as a difficulty in a diverse variety of transportation applications, e.g. traffic flow prediction and traffic pattern recognition. To solve this problem, numerous algorithms had been proposed in the last decade to impute the missed data. However, few existing studies had fully used the traffic flow information of neighboring detecting points to improve imputing performance. In this paper, probabilistic principle component analysis (PPCA) based imputing method, which had been proven to be one of the most effective imputing methods without using temporal or spatial dependence, is extended to utilize the information of multiple points. We systematically examine the potential benefits of multi-point data fusion and study the possible influence of measurement time lags. Tests indicate that the hidden temporal–spatial dependence is nonlinear and could be better retrieved by kernel probabilistic principle component analysis (KPPCA) based method rather than PPCA method. Comparison proves that imputing errors can be notably reduced, if temporal–spatial dependence has been appropriately considered.     

Surface street traffic volume and single-family house price

This study investigates the relationship between surface street traffic volume and single-family house prices in a relatively small city in the US. Hedonic price models are estimated using data from 9670 transactions that occurred between January 1998 and March 2011. It is discovered that parcels fronting or adjacent to a high-traffic street sell, on average, at an 8.1% discount compared to similar parcels that are not so situated. Restricting the analysis to parcels on or adjacent to a high-traffic street, house price and traffic volume are found to be negatively related; a doubling of volume from any particular traffic count, ceteris paribus, reduces selling price by an average of 2.1%.