智能汽车专业校企合作模式及人才培养方式的探究

智能汽车已经成为未来汽车领域的发展方向,且高校逐渐与企业合作,建立智能汽车人才培养模式。但是现阶段,校企合作深度以及人才培养方式仍然存在一定的不足,不利于为智能汽车领域输送更多的人才。基于此,本文主要探究智能汽车专业校企合作模式以及人才培养模式,详细阐述智能汽车专业校企合作模式及人才培养模式中存在的问题,进而提出针对性的建议。     

New method for predicting full-scale power performance of pumpjet propulsion system based on statistical learning北大核心CSCD

[目的]针对“适配于螺旋桨的船尾线型+泵喷推进器”构成的船舶泵喷推进系统,提出一种基于统计学习的实船快速性预报新方法。[方法]以某大型水面船舶泵喷推进系统为对象,通过神经网络学习典型推进泵的推力系数图谱曲线,综合运用船-桨配合时的K_(T)-J曲线和船体-喷泵配合时的推力特性曲线,建立“仅需船舶阻力曲线就能实现船舶泵喷推进系统实船快速性预报”的新方法,并基于船模阻力试验、泵喷模型敞水试验及船体-泵喷自航试验的测量换算结果对实船推进性能的预报结果开展精度校验。[结果]校验结果表明:在航速18~30 kn范围内,船舶泵喷推进系统的自航转速、推力和功率的预报误差可控制在5.4%以内,其中设计航速附近的误差甚至小于2%;船体-泵喷的相互作用程度介于船-桨与船体-喷泵之间且幅值相对较小,推力减额系数为趋向于0的极小值,故船舶泵喷推进系统是介于桨轴推进系统和喷水推进系统之间的产物。[结论]该预报方法有利于提升船舶泵喷推进系统实船快速性预报的能力,可为新型舰艇泵类推进系统总体设计/研究提供参考。     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

一种基于地图辅助的自动驾驶视-惯融合定位方法

视觉同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)方法广泛应用于自动驾驶领域。传统的方法利用车载摄像头表征车辆周围环境，同时估计自身位置，当车辆运动过快时，定位精度和鲁棒性会下降。针对此问题，本文提出一种地图辅助的视-惯融合定位方法。该方法在ORB-SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF SLAM2)的基础上拓展地图保存功能，将建图和定位拆分为两个独立模块，车辆首先以较慢的速度构建并保存具有视觉特征的地图，然后，在第2次运行时车载计算机调用预先保存的地图实现精确且稳定的定位性能。由于构建地图阶段采用了图优化算法融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)的信息，地图误差得到有效校正。在KITTI数据集场景和实际场景中验证了所提方法的良好性能。实验结果表明，所提方法在4, 8, 16 m·s-1 驾驶速度下的定位精度分别为2.59，2.61，2.73 m，图像失帧率和路径丢失率分别为3.76%和1.38%，3.89%和1.69%，4.27%和1.84%。相比原始的ORB-SLAM2方法，系统定位精度和鲁棒性均得到了提高。     

环境可持续集装箱班轮运输管理研究综述

集装箱班轮运输业如何在追求成本经济性和服务可靠性的同时做好环境可持续性，对航 运企业、港口运营商以及政府组织都提出了新的挑战。围绕集装箱班轮运输在环境层面实现可 持续发展的目标，本文分别从战略、战术和运营等3个层面就措施、技术和规章制度等所做的研究 进行文献综述、分析发展趋势。战略层面，从市场减排机制和政策的制定、绿色政策、技术及措施 评估和企业竞争与合作等3个方面综述；战术层面，从控制油耗或碳排放的班轮运营优化、预调度 式的绿色班轮运营优化和污染排放控制区的设立对班轮运营优化的影响等3个方面综述；在运营 层面，从控制排放的集装箱调运和反应式的绿色班轮运营优化等两方面综述。按照决策水平、时 间脉络和研究主题分析后发现，该领域的研究趋势变化与行业及政府的环境政策紧密关联。其 次，从决策水平和问题类别来看，针对战术层决策的研究远多于针对战略和执行两层。第三，从 决策主体来看，大部分研究以航运公司作为单独的决策主体。本文建议：继续在优化班轮运输中 考虑多目标，将多目标优化作为决策手段可兼顾经济、环境以及社会责任，有利于航运可持续发 展；结合行业实践提炼科学问题，国际航运、尤其班轮运输极易受到政策导向、世界经济环境的影 响；从供应链角度研究集装箱班轮运输的可持续发展问题；为配合在运营层面的努力，还要研究 通过技术途径或手段推动班轮运输业可持续发展；借鉴其他运输行业较为成熟的绿色环保发展 思路促进班轮运输环境可持续发展。     

基于时空特性和组合深度学习的交通流参数估计

为深入挖掘交通流时空特性，提高交通流参数估计精度，基于深度学习提出一种交通流参数估计的组合方法。根据目标断面及其上游断面的交通流数据构造输入矩阵，利用卷积神经网络捕捉交通流的空间特性，使用长短期记忆和门控循环神经网络挖掘交通流的时间特性，组合3 种深度学习方法所得输出，得到交通流参数估计值。采用中国安徽省合肥市和美国加州萨克拉门托的交通流数据进行验证。结果表明：新方法的性能优于已有各种方法，使估计误差降低 5.72%~33.29%；新组合方法具有较高的准确性和可靠性，能为智能交通系统运营与管理提供高质量的基础数据。     

基于安全相似系统学的危险品集装箱瞒报谎报问题研究

为预防和减少我国水路运输危险品集装箱瞒报谎报现象，基于安全相似系统学原理，调查分析了水路运输危险品集装箱瞒报谎报的常见情形及其原因，探讨了航空、铁路和道路三种运输方式下对于危险品瞒报谎报问题的解决方法，借鉴其经验，结合水路运输实际，提出了解决水路运输危险品集装箱瞒报谎报问题的对策建议。研究结果表明：航空、铁路、道路危险品运输与水路危险品运输具有较强的相似度，都存在不同程度的危险品瞒报谎报问题，航空、铁路、道路危险品运输在行政执法、法规制度、安全培训、信息公告、数据分析、举报管理等方面积累了丰富的经验，可以为解决水路运输危险品集装箱瞒报谎报问题提供借鉴。     

浮式平台干拖式运输特性的数值模拟研究

文章针对浮式平台的海上干拖式运输方案进行波浪中的运动响应及加速度分析,基于势流理论对浮式平台干拖式运输方案进行了数值分析,针对不同的海况,研究了干拖式运输状态下的运动响应规律,并针对运输绑扎固定系统的特性开展了研究,可为平台与运输船之间的绑扎设计提供依据,为实际工程中运输方案的设计与优化提供分析基础。     

一种高铁CTC进路数据自动测试方法的设计与实现

调度集中系统与计算机联锁接口中的进路数据的测试存在工作量繁重、耗时长以及人为因素易出错等问题,针对该问题提出一种自动测试方法,可有效的解决进路数据的自动测试及测试结果的自动分析,多条高铁线路实践表明,能显著提高调度集中系统与计算机联锁接口的测试效率及数据正确率,使CTC系统产品更安全可靠。     

公路绿化与环保的研究分析

为推动公路建设水平,确保公路正常运营和沿线生态环境可持续发展,文章总结了公路绿化的特点和功能,从安全性、经济性、生物多样性、景观性等方面分析了公路绿化设计的原则,并探讨了公路中央分隔带、路基边坡、互通立交、服务区的绿化设计内容,从公路环保的重要性,认知公路环保的内容、功能及意义,并多方角度的加以分析和采取措施,达到预期效果,把建设和环境紧密协调统一。并对公路环保的设计理念、评价指标、评价方法及施工阶段的环保措施进行了论述。