考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

舰船大数据网络干扰信息高效识别方法

传统方法忽略了对船舶大数据网络干扰信息瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低,为此提出并设计了一种干扰信息的高效识别方法。对大数据网络中的不同干扰信息进行离散化处理,以提取准确的特征参数,对干扰信息进行修正与降噪处理后,采用决策分类的方式,对船舶通信过程中产生的干扰信息进行识别计算,实现干扰信息的高效识别。实验结果表明,高效识别方法能够将大数据网络中的干扰信号准确识别出来,较传统方法的识别精度高出了31.7%,具备极高的有效性。     

船舶AIS中的MSI系统设计与实现

MSI安全系统在现代航海领域得到越来越广泛的应用,通过无线传感网络或4G移动通信网络采集船舶自动识别系统、海上气象部门等各类数据,对信息实时分析并发送各类告警信息,数据处理的时效性、准确性及完整性是衡量安全系统性能的关键。本文重点分析基于AIS的海上安全系统集成架构,研究其数据处理流程,最后进行了仿真。     

雾天环境下的舰船图像增强算法研究

为了提高雾天环境下的舰船图像质量,提出一种形态滤波算法和小波变换的雾天环境下舰船图像增强算法。首先采集雾天环境下的舰船图像,并对图像进行形态滤波操作,去掉舰船图像中的噪声,将舰船图像的重要信息保留下来,然后采用小波变换对2幅舰船图像分别进行分解,并对它们进行融合和增强,消除雾天环境对舰船图像的干扰,得到更加清晰的舰船图像,最后与其他算法进行舰船图像增强仿真实验,仿真实验表明本文算法的舰船图像信噪比要高于对比算法,可以对雾天环境中的不利因素进行有效的抑制,得到的舰船图像的视觉效果十分理想,解决了当前雾天环境下舰船图像增强中的难题。     

悬索桥并列双吊索整体风振特性与气动阻尼研究

通过并列耦合双吊索节段模型的整体测振与测力风洞试验,研究不同间距下双吊索的整体振动行为与气动阻尼特性。引入驰振气动阻尼非线性项的动力方程模型,得到非线性振动的近似解析方法。基于弹性悬挂节段模型动力响应识别出驰振非线性气动参数,并与经典单自由度驰振理论结果进行对比分析。研究结果表明:并列耦合双吊索在一定工况下会发生剧烈的整体尾流致振现象,结构阻尼比对其起振风速影响明显;经典驰振理论求得的气动负阻尼绝对值要小于识别得到的气动负阻尼绝对值,横、顺风向两自由度耦合失稳较单自由度驰振更易发生。     

基于累积前景理论的物流配送干扰管理问题研究

在实际物流配送中,客户时间窗的变化经常导致配送方案的改变,而对其他客户满意度造成的影响.为此,提出累积前景理论,建立了价值函数和概率权重的乘积来衡量客户的满意度,并运用干扰管理的思想,设计了扰动最小的干扰策略和扰动恢复模型.同时,提出一种改进的自适应蚁群算法,改进了蚂蚁状态转移规则和蚂蚁的信息素更新方式,并用模拟退火算法动态的调整参数,有效地帮助算法跳出局部最优解.最后通过与文献比较和Solomon算例的测试,验证了该干扰策略和算法的有效性.     

基于复杂线路条件下GSM-R网络优化的研究

以复杂线路条件下GSM-R网络优化为研究对象,提出重视GSM-R网络干扰,着力优化GSM-R网络总体思路基础上,重点阐述系统内部网络优化的作用、目标、内容、流程及方法,并以京包客专、唐包线、京包线交汇并线区段网络优化取得的实效,印证所提建议符合现场实际和铁路运输发展需要。     

智能网联交通系统多层次映射关系建模

目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性.