混合连续梁桥钢混结合段局部应力分布及传力机理分析

以南京机场二通道秦淮新河桥工程为背景,建立钢混组合的混合连续梁精细化有限元模型,分析钢混结合段在各种荷载工况下的局部应力分布规律以及荷载在结合段内的传递路径。研究结果表明:受较大预应力的影响,结合段混凝土纵向保持受压状态,同时产生较大的横向剥裂应力;轴力在结合段分别通过前、后承压板和剪力连接件3种路径进行传递,后承压板的贡献最大;剪力连接件的传力效率不均匀,后承压板附近及前承压板之后的剪力连接件作用较大。     

人机混驾环境下混行车辆雾模型研究

目前搭载高级驾驶辅助系统和车联网（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）技术的智能网联车（Intelligent Connected Vehicles，ICV）正大量涌入人工驾驶车（Manual Vehicle，MV）流之中，ICV与MV共存的异构车辆混行交通态势逐步形成，异构车辆之间的交互产生壁垒。混行之下单个ICV虽可依托单车硬件传感与单车计算单元实现与MV的交互意图识别，但其受有限算力与有限传感的影响，资源负载增大，时效性与安全性方面存在一定的误差与风险，而混行之下的VANET技术也不能够提供全局性车路资源用以高度匹配ICV与MV的交互场景，而且越来越多的ICV计算需求也在激增VANET的负载压力。对此，结合边缘计算概念中的雾计算理论，提出混行车辆雾模型（Mixed Vehicle Fog，MVF），充分发挥车联网络边缘节点能力，通过合理整合调度ICV资源的方法，解决对MV正常交互意图计算的时效性与安全性问题。该模型首先通过各感知单元响应混行交通环境下ICV与MV的正常交互事件，然后利用基于容错节点分簇的资源调度算法（Fault-tolerant Node Clustering Resource Scheduling Algorithm，FNC-RSA），动态划分局部路段内对交互事件具有相关意图感知与计算需求的ICV为一组"协同雾群"，再评估雾内ICV节点自身资源与路由代价，定向定量调度资源，最终实现雾群内部MV交互信息共享与驾驶意图协同计算。试验借助Prescan和MATLAB搭建联合仿真平台，与低能耗自适应分簇型路由算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）模型对比，验证MVF模型的运行效率与模型鲁棒性。研究结果表明：MVF模型通过交互事件细分协同雾群，保证了计算负载均衡，提高了ICV定向资源计算与传输效率，比LEACH模型降低了55.17%的平均跳数，缩短了45.40%的平均任务完成时间，抗时延干扰能力强，鲁棒性能优异。该模型对于打破混行环境异构车辆交互壁垒，提高混行道路交通行车安全，创造车联网络良性发展空间具有积极作用。     

数据存储和GPS定位在冷藏机组控制器中的应用

本文研究了一种基于ATMEGA644PA-AU单片机的具有数据存储和GPS定位功能的冷藏机组控制器,其将冷藏运输车辆在运行过程中冷藏箱体内温度、冷藏制冷机组运行时各参数、GPS定位信息以逗号分隔文档的形式存储于USB闪存盘中,用以实现冷藏机组运行时的全过程参数的存储与查询,为冷藏机组的维修、运输货物的保存、品质的查询提供详实、可靠数据。     

基于贝叶斯网络模型的道路交通事故链生成与演化研究

为了研究道路交通事故链的生成和演变规律并全面反映道路交通事故的产生机理,以美国100-Car自然驾驶研究数据为基础,充分考虑了驾驶员状态和驾驶行为对道路交通安全的影响,构建了事故发生前驾驶员状态和行为特征参数等变量,并与其他传统驾驶员特征、道路交通特性以及环境特点等影响因素变量共同建立了关于道路交通事故风险类型的贝叶斯网络模型。在贝叶斯网络模型基础上,引入事故因果链理论,利用有向无环网络中简单路径搜索算法生成事故链集合,并采用信息增益特征选择方法识别关键事故链。通过100-Car自然驾驶数据得到的关键事故链显示,单车事故类型更容易在弯道和坡道条件下驾驶员无注意力转移或进行简单非驾驶任务的情况下发生;而正面、侧面和尾部碰撞事故类型的发生,往往在水平直线道路条件下,伴随着驾驶员注意力由前方道路转移至两侧车窗或内后视镜,以及驾驶员非驾驶任务变复杂的情况。通过改变事故链中各节点的状态概率,可以探索不同类型事故的演化路径和规律,克服了传统方法对每个道路交通事故致因因素进行独立分析的局限性,揭示了事故链中影响因素/事件之间的相关关系,为更好地掌控道路交通风险状态和实现事故链阻断提供了新的思路。     

基于模糊控制的纯电动汽车加速输出转矩优化控制策略

为使纯电动汽车加速时的输出转矩充分符合驾驶员加速意图,设计了常规、动力、经济等3种驾驶模式供驾驶员手动选择。常规模式下,基于线性稳定驱动转矩控制策略确定基本输出转矩;动力模式下,采用模糊控制算法以加速踏板开度及其变化率为输入,动力优化转矩为输出,对基本输出转矩作增矩优化;经济模式下,采用模糊控制算法以电机转速和加速踏板开度为输入、经济优化转矩为输出,对基本输出转矩作减矩优化。仿真结果表明,上述控制策略可以很好地反映驾驶员加速意图,达到不同模式下所期望的控制目标。     

电动车辆动力系统设计及联合仿真

通过分析电动车辆对驱动电机转矩和转速的要求,以一电动车辆为例,选定了永磁无刷直流电机作为驱动电机,利用MATLAB中电气模块SimPowerSystems建立电机及其控制器仿真模型,设计了包含转速PID和电流滞环控制的双闭环控制策略;根据整车三维实体模型中硬点位置,在ADAMS中建立了整车机械仿真模型。通过MATLAB及ADAMS联合仿真,分析了电动车辆的动力性(最大车速、最大爬坡度、加速时间),对研制的样车进行了测试并与仿真结果进行对比,结果表明仿真结果与试验结果吻合良好,验证了电动车辆仿真模型的有效性。     

行车服务推送平台及其关键算法的设计与测试

针对行车主动服务"主动感知-自动生成-主动推送"过程中忽视推送与行车用户的相互影响,设计了基于行车用户操作行为的行车主动服务推送平台(DPSP),包括存储层、应用层和评价层。存储层用来分类和存储用户行为的历史和实时数据;在应用层基于用户操作行为设计了B-Num.BT算法,提高了DPSP的服务推送用户接受度;而评价层则利用操作数据对推送服务进行评价和监控。通过驾驶员在环(DIL)试验验证典型推送场景的及时性、安全性和准确性,结果表明,DPSP满足推送系统性能要求,所设计B-Num.BT算法的各项性能皆优于对比算法Hybrid.BT和CAR.BT;另外发现,及时性同时具有对行车用户分类的功能。本研究对完善DASS、加强行车安全,乃至无人驾驶技术的推广具有重要意义。     

自动驾驶车辆混行集聚MAS控制模型

随着车路协同技术和自动驾驶技术的不断发展，越来越多的网联自动驾驶车辆（Connected and Autonomous Vehicle， CAV）涌入道路交通，与传统人工驾驶车辆（Human Pilot Vehicle， HPV）形成混合交通流（Mixed Traffic Stream， MTS）。为在提高MTS交通流量的同时保证交通安全，面向未来的混行交通环境，结合交通工程中人、车、路等要素，设计基于多智能体系统的CAV集聚控制模型（Agglomeration Control Model of Connected and Autonomous Vehicle Based on Multi-Agent System，ACMCAV-MAS）。该模型针对CAV的可控性和HPV的随机性，意在通过集聚控制，促使道路中分散行驶的CAV集聚成行驶条件更优的队列。具体以Agent的形式设计与集聚控制相关的底层车辆Agent（CAV-Agent和HPV-Agent两类）和上层管理Agent。同时，针对同质要素间的匹配和异质要素间的风险规避，区别于常规的无集聚（No Agglomeration，NOA）策略，提出车队级集聚（Platoon Level Agglomeration， PLA）和车道级集聚（Lane Level Agglomeration，LLA）2种策略及相关的CAV-Agent集聚控制算法。基于ACMCAV-MAS及元胞自动机模型，在不同交通流密度和不同CAV-Agent渗透率下进行仿真试验。结果表明：集聚策略能在60%的CAV-Agent渗透率下取得最佳效益，同时，在60 veh·km^-1密度条件下，车队级集聚策略平均能提升38.14%的交通流量，比车道级集聚的提升效果高9.73%，并能在40~50 veh·km^-1的密度范围和50%~70%的CAV-Agent渗透率条件下有效缓解交通拥堵；通过对中高密度交通流下的纵向风险分析，发现2种集聚策略在低CAV-Agent渗透率下的风险发生率无显著差异，且最大风险降低比例都能达到20%以上，然而，在实际交通情况下，集聚策略可能会在一定程度上导致横向碰撞风险的增加。在未来的工作中，将继续探究降低横向碰撞风险的方法，同时着力解决目前仿真框架中对于人工驾驶行为异质性建模不够完善的缺陷，不断优化ACMCAV-MAS，为未来MTS中自动驾驶策略的制定提供理论依据。     

基于GPRS和Internet的数据重新编码及解码技术探讨

探讨基于GPRS技术的数据重新编码及解码技术,以解决大部分GPRS模块在通过连接Internet传输汉字等复杂字体以及其他复杂信息时,在编码方面存在的一定问题,如许多WAP页面无法显示中文.     

两相邻路口信号的分层递阶模糊控制

先对两相邻路口建立了几何模型，然后设计了两相邻路口的分层递阶结构，并对该结构进行简化，在此基础上提出了两相邻路口分层递阶的模糊控制方式，最后用仿真软件验证了该算法的可行性。