一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

锂离子电池机械完整性研究现状和展望CSCD

本文总结了车用锂离子电池机械完整性领域研究现状,指出了存在的问题,并明确未来的重要发展方向。在交通事故中受到机械过载,包括在振动与冲击、大变形、针刺等载荷条件下,锂离子电池会发生内部短路、温度升高、电池体内压强上升,从而导致热逃逸现象,最终有可能引发失火及爆炸等灾难性后果。这将影响车用锂离子电池的安全性,阻碍电动汽车的推广与应用。目前研究者从材料、单体、模组、系统等不同尺度,通过实验、理论、仿真等方法,考虑多物理场耦合机制多方位地对锂离子电池展开研究。     

基于V2X通信网络的车辆协同定位增强方法

鉴于车辆位置精度对车联网应用的重要性和传统的卫星定位系统在城市"高楼峡谷"或隧道等弱卫星信号覆盖区域失效或定位精度不足等问题,本文中研究了基于V2X通信网络的车辆定位方法,研发了专用短程通信和多模式通信网络定位终端,完成了终端的性能测试和应用部署,设计了基于多模型滤波算法的车辆协作定位增强方法。结果显示,与传统GPS定位相比,本文方法能提升定位精度近40%。     

基于有限元法的曲轴扭振模态分析

建立了一种两缸汽油机曲轴简化三维模型,在有限元分析软件中约束曲轴全部节点除转动外的所有自由度,对曲轴的扭转振动进行模态分析,获得曲轴扭振的前5阶固有频率和振型,并对考虑了活塞组和连杆等效转动惯量和不考虑等效转动惯量的2种模型的扭振模态分析结果进行对比,为曲轴的动力学分析和结构设计提供了理论依据。     

基于遥感图像的地学信息单元特征提取与识别

为实现对地学信息单元的自动识别和分类,对地学信息单元的几何形状特征的提取及量测方法进行了研究,利用数学形态学方法实现对遥感图像的半自动提取地学信息单元的图形边缘.分别提取图形的面积、周长、面积周长比、形状参数、分形分维数等5个直观易测且具有判别意义的特征参数.利用这5个特征采用判别分析方法实现对地学信息单元的识别分类,并取得了较理想的结果和准确率.     

用有限元强度折减法分析路堤滑坡

依据已出现的高填方路堤滑坡典型迹象的尺寸和位置,由经验选取了内摩擦角和粘聚力初值;利用有限元强度折减法反推滑坡体的滑动面及内摩擦角和粘聚力。其结果与勘察报告基本一致,为在特定工程背景下获取土性参数值提供了一种思路。     

机场堆石体道基边坡稳定性分析

针对某大型高填方机场堆石体边坡工程,研究了该堆石体路基边坡的稳定问题。根据堆石体材料的相关力学性质,确定其对应的强度参数,采用强度折减法和极限平衡法,建立有限元模型计算边坡稳定安全系数,获得了堆石体各材料参数和边坡设计条件对边坡稳定安全系数的影响。通过比较分析,强度折减法分析堆石体边坡稳定时,计算结果更为安全,并提出了针对该堆石体边坡设计安全符合控制要求的工况。     

基于驾驶员转向操作特性的疲劳驾驶检测

本文旨在利用驾驶模拟器开展疲劳驾驶试验,研究疲劳驾驶的检测方法.首先采用面部视频的专家评分方法,建立驾驶员3级疲劳(清醒、疲劳和非常疲劳)的样本数据库;然后定量提取描述疲劳操作特性的特征指标,采用序列浮动前向选择算法筛选最优的特征指标组合,最终建立了一种基于SVM的驾驶员3级疲劳的在线检测算法.测试结果表明,驾驶模拟器工况下,本文算法识别3级疲劳的准确率达到87.7％,具有较高的鲁棒性和实用性.     

管道气动搅拌传输固化土技术*

中国正在进行大规模的填海造地以及港口码头的建设,需要寻求适合大体积量地基填筑的高效的处理技术和施工工艺.日本近年来开发的“管道气动搅拌传输固化土技术”是适合于大体积量固化土制备、传输和填筑的高效的处理技术.介绍“管道气动搅拌传输固化土技术”的主要用途及其施工设备和施工工艺,并结合目前我国疏浚淤泥处理的现状,提出利用日本“管道气动搅拌传输固化土技术”与我国疏浚淤泥处理技术相结合的高效的处理技术和施工工艺.     

基于深度强化学习的车辆跟驰控制

针对自适应巡航控制系统在控制主车跟驰行驶中受前车运动状态的不确定性影响问题，在分析车辆运动特点的基础上，提出一种能够考虑前车运动随机性的跟驰控制策略。搭建驾驶人实车驾驶数据采集平台，招募驾驶人进行实车跟驰道路试验，建立驾驶人真实驾驶数据库。假设车辆未来时刻的加速度决策主要受前方目标车辆运动影响，建立基于双前车跟驰结构的主车纵向控制架构。将驾驶数据库中的驾驶数据分别视作前车和前前车运动变化历程，利用高斯过程算法建立了前车纵向加速度变化随机过程模型，实现对前方目标车运动状态分布的概率性建模。将车辆跟驰问题构建为一定奖励函数下的马尔可夫决策过程，引入深度强化学习研究主车跟驰控制问题。利用近端策略优化算法建立车辆跟驰控制策略，通过与前车运动随机过程模型进行交互式迭代学习，得到具有运动不确定性跟驰环境下的主车纵向控制策略，实现对车辆纵向控制的最优决策。最后基于真实驾驶数据，对控制策略进行测试。研究结果表明：该策略建立了车辆纵向控制与主车和双前车状态之间的映射关系，在迭代学习过程中对前车运动的随机性进行考虑，跟驰控制中不需要对前车运动进行额外的概率预测，能够以较低的计算量实现主车稳定跟随前车行驶。