学会季讯

上海市交通委主办、上海市公路学会承办的第二届智能交通上海论坛圆满举行2022年11月7日,在第五届中国国际进口博览会举办期间,上海市交通委主办了以“数智·出行”为主题的“第二届智能交通上海论坛”。本次论坛设主论坛和分论坛,上海市公路学会作为论坛承办单位之一,会同交通委和各合作、承办及协办等多家单位,确保了论坛活动的圆满举办。     

基于深度强化学习的自动化集装箱码头集成调度方法

针对自动化集装箱码头卸货过程中岸桥、智能运输机器人和场桥设备交互作业, 实际调度环境复杂多变等问题, 以最小化最大完工时间为目标, 构建基于混合流水车间的三阶段集装箱码头集成调度模型, 为解决自动化码头调度环境动态性强的特点, 使用1种深度强化学习算法(DDQN)进行求解。依据码头实际调度情况, 使用神经网络实时拟合动作-值函数, 把各阶段设备状态数据输入模型, 采用经验回放机制训练模型, 把单一启发式规则加复合启发式规则作为设备候选行为, 通过强化学习动作选择与动作评估机制, 得到最优的集装箱-设备组合策略, 并与精确算法和常用的几种元启发式策略进行对比分析。结果表明: 较大规模算例下, 与目前较为先进的粒子群算法相比, 所提方法的总作业时间平均降低了7.84%, 与理论下界值的差距分别为6.0%, 5.6%, 4.6%, 三阶段设备负载较为均衡, 设备平均利用率为89%, 满足实际应用需求; 小规模算例下, 与Gurobi求解器的总完工时间平均误差为1.99%, 且随着算例规模增加, 所提算法在求解时间上显现出一定的优势, 求解时间最大提升59%, 验证了所提方法对于提升自动化集装箱码头运行效率的可行性和高效性。      

2022博之旺开启智能制造新征程

近几年,一些标杆线束企业自动化取得了极大发展,工业4.0对线束加工行业既是机遇也是挑战,不管是现在的自动化生产,还是将来的智能化生产,都离不开线束作为数据传输和电力供应的媒介。工业设备的智能化,反而会更加地依赖线束,这对线束加工行业来说是一个发展机遇。     

定量分析对船舶碰撞事故的推演与调查

船舶碰撞的事故现场难以进行实地勘查和保留，传统调查主要靠收集证据进行定性分析，伴随海事行业的现代化发展，船舶碰撞事故调查也逐步向多途径、科学化的方向进行探索。对一起真实碰撞案例进行模拟仿真，采用显示动力学和计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)定量分析出船舶碰撞不只发生一次。第一次碰撞发生在船B船头右舷外板处，历时0.5 s。碰撞后船A获得较大的横向速度，在水阻力下间隔2.9 s后与船B发生第二次碰撞，导致船A右舷舭部外板向内凹陷，船B艏柱出现条状划痕，上端碰撞点距吃水线约0.9 m,下端碰撞点距吃水线约1.7 m。定量分析结果与实船勘测损伤区域、损伤形式完全吻合，该结论被海事法庭所采纳。结果表明：定量分析可为船舶碰撞事故提供一种新的调查途径和推演方法，能够挖掘传统定性调查中所无法获取的二次碰撞、碰撞历时和碰撞损伤等事故推演信息。     

绿色船舶技术应用与发展

文章对绿色船舶的概念、重要流程与关键技术等进行详细介绍。通过查阅文献，对绿色船舶在设计、建造、管理与拆解过程中的技术发展及瓶颈问题进行分析，提出绿色船舶领域在未来发展中亟待解决的问题，为绿色船舶技术的发展提供参考。     

吊舱式电力推进应用及发展

作为新型船舶推进装置,吊舱式电力推进可节省船舶舱室空间,提高船舶的操纵性能,减小船舶振动噪声,具有广阔的市场前景。文章简述了吊舱式电力推进的特点,以及国内外吊舱推进器产品和应用情况。为后续吊舱推进器型号系列化、国产化开发奠定基础。     

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。     

自动化集装箱码头智能水平运输系统设计

为提升自动化集装箱码头水平运输系统作业效率，推动码头集装箱集疏运体系发展，结合集装箱码头自动化、智能化的建设要求，开展码头智能水平运输模式及系统设计研究。在分析自动化集装箱码头生产作业流程的基础上，制定码头整体运行机制，设计水平运输系统功能及运行模式，从作业调度、路径规划、交通管控、充电管理等多个方面，设计水平运输系统工作机制及流程；给出自动化集装箱码头智能运输决策方法，采取运输作业的全局规划和局部引导相结合的管控策略，为自动化集装箱码头建设和智能水平运输系统开发提供参考。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。