基于动态清空距离的特殊车辆与CAVs混合车道控制

特殊车辆的优先通行是道路交通管理的一项重要工作，而目前相关控制措施存在实施难度较大、道路空间利用率低和道路通行能力下降等问题。为解决这些问题，结合智能网联汽车（CAVs）技术特点，提出考虑特殊车辆优先通行的CAVs专用车道控制方法，按应急车辆、一般优先级车辆和CAVs的优先通行顺序设计车辆通行规则。通过预测特殊车辆到达下游交叉口时的路口排队长度，建立“满足不同优先级特殊车辆通行需求”的动态清空距离模型，其中应急车辆以速度损失最小化为优化目标，一般优先级车辆以均衡车辆通行需求为优化目标。针对CAVs在专用道上可能成为其他车辆通行障碍的情况，考虑换道安全和不同换道动机，设计CAVs进入和离开专用道的规则，建立换道决策控制模型；在此基础上，提出适用于不同优先级车辆的专用车道通行控制策略。通过仿真实验对所提方法的控制效果予以分析验证。实验结果表明:与不考虑特殊车辆优先通行的控制方法相比，虽然该方法的车均出行时间和人均出行时间分别增加了3.9%和2.8%，但特殊车辆的车均延误时间减少了59.6%以上；与IBL控制方法相比，该方法的车均出行时间和人均出行时间分别减少16.7%和14.6%，特殊车辆的车均延误时间减少13.5%，专用车道利用率提高36.3%以上，并且在CAVs渗透率大于0.4时获得最佳控制效果。该控制方法在特殊车辆优先通行方面，减少了单一控制策略的局限性，为交通控制和管理提供理论支撑。      

共享单车出行空间异质性特征及驱动因素研究

为实现基于轨迹数据挖掘的共享单车出行空间异质性特征及其驱动因素评估，本文应用核密度分析和热点探测，获取采样分析区域并以热力值表征共享单车出行发生量，减少尺度效应的干扰；引入空间统计学的半变异函数模拟共享单车出行发生量的结构性和随机性变化规律，挖掘空间异质性特征，确定邻域效应的尺度范围；利用空间序列的斜率表征变化趋势，同时，结合改进的空间滞后和残差模型，区分土地利用、邻域效应和其他建成环境各自对共享单车出行空间异质性特征的驱动力。以北京市为案例进行分析，结果表明：北京市的共享单车出行存在中等的、 正的空间自相关性，空间异质性特征的最佳拟合模型为指数模型；空间自相关性的衰减半径为 1860 m，大于此距离时邻域效应消失；建成环境对空间异质性特征的相对驱动力最大，邻域效应对其的相对驱动力则处于中间水平，而土地利用对其的相对驱动力最小。     

回波检测法振激测点距离的回波信号影响分析探究

本研究以有缺陷预埋的隧道曲面砌衬管片作为目标结构试件,以室内实验分析的方式,对隧道砌衬激振回波检测中的振激部位和测点距离,给激振回波信号带来的影响课题开展专题分析探究,以为同类激振回波检测法工程应用提供研究和技术参考,助力实现有效适用的隧道砌衬激振回波检测。     

基于MEC-BP神经网络的基坑水平位移反演分析

随着城市地铁建设快速发展,地铁车站基坑的变形要求越来越严格,基坑土层设计参数的选择面临着极大挑战.利用思维进化算法(MEC)优化BP神经网络的初始权值和阈值,结合有限元数值模拟,提出基于基坑水平位移的土层参数反演分析方法.采用文献算例对该方法进行验证,并与不同反演方法进行对比.研究结果表明:1)MEC-BP神经网络对多工况水平位移的反演分析结果与文献结果基本一致,验证了该方法的有效性和实用性;2)MEC-BP神经网络的收敛速度快于遗传神经网络(GA-BP),其反演结果优于常规BP神经网络、GA-BP方法和修正高斯-牛顿法(G-N);3)采用标量误差函数Ferr进行寻优,可以提高MEC-BP法水平位移反演分析结果的稳定性和准确性.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况，提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数，利用列车运行过程中的状态偏差，推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数，通过迭代域的差分，证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证，结果表明，所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度，能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

施工场景下基于YOLOv3的安全帽佩戴状态检测

针对现有安全帽检测研究中采用的两阶段检测法存在检测效率偏低,累积误差对精度影响较大的问题,提出一种对安全帽的单阶段检测法。将安全帽和工人头部视为一个整体,将检测目标分为2类,即佩戴安全帽的头部和未佩戴安全帽的头部,同时对2类目标进行检测,避免了冗余的计算步骤及累积误差的影响。同时,针对施工场景安全帽佩戴状态检测特点,对YOLOv3的网络结构、损失函数及先验框尺寸进行改进,提出YOLOv3-C模型。研究结果表明:改进后的YOLOv3-C模型的检测性能大幅提升,在本文建立的样本集中模型的mAP达到93.84%,对安全帽检测平均精度达到97.01%,对工人头部检测平均精度达到90.67%,同时YOLOv3-C对本文的检测场景表现出良好的鲁棒性。     

市域铁路牵引电缆贯通供电方案及潮流算法

研究了市域铁路牵引电缆贯通供电方案，该方案全线贯通式供电，设置一主一备两个主变电所，在主变电所内设置同相供电装置. 对贯通式供电时双边供电、单边供电下供电臂距离的设置进行了建模求解，模型以电压损失作为约束条件，通过逐渐增加列车数量的方式，求得供电臂所能承担最大列车数量，进一步得到供电臂距离的可行值，为牵引变压器位置的设置提供参考和校验. 采用基于线路的牵引供电系统建模，将牵引供电系统分为电缆层和牵引层，提出适用于牵引电缆贯通供电的分层交互迭代潮流算法. 该算法在层内进行潮流求解，同时层之间进行变量取值修正，以实现交互迭代，能够达到矩阵降阶、提高计算效率的目的. 在本文案例分析中，相较于传统供电方案，牵引电缆贯通供电方案再生制动能量利用率提升至99.15%，每年通过再生制动能量利用可以节省的电费为2 955万元，一次性投资可以节省大约13 672万元.      

基于主客观综合定权法的单值中智TODIM决策方法

定权问题是多属性决策问题中的核心内容,传统定权方法大多仅单方面从主观或客观角度确定权重,合理的属性权重应综合考虑专家偏好与决策数据.因此,文中以单值中智集为研究对象,设计基于熵权法和DEMATEL法的主客观综合定权法,充分考虑决策者的有限理性特点,提出基于单值中智集的TODIM决策方法.首先,分析现有记分函数的缺陷,提出一种新的记分函数,实现单值中智数的大小比较;其次,提出主客观综合定权方法,其中,运用熵权法确定客观权重,根据DEMETAL方法获得主观权重,根据线性加权法确定各属性的综合权重;再次,将TODIM方法拓展到单值中智集理论,构建了基于单值中智集的TODIM方法模型;最后,以决策者投资中小企业为决策背景进行案例分析,验证文中方法的可行性和合理性.     

高峰期考虑乘客议价的网约车定价与平台收益及社会福利优化

现阶段有关网约车动态定价的研究主要是从司机和平台的角度出发，借助排队论、生灭过程等方法描述司机的运行状态，对市场需求的动态变化特征关注较少，同时也没有考虑乘客方的自主议价权力。本文采用动态匹配描述网约车市场中乘客与司机的匹配过程，通过构建动态匹配模型描述短时间内市场变化的影响，采用需求与供给函数描述乘客和网约车的状态，在此基础上，构建平台利润最优模型和社会福利最优模型；然后提出乘客议价影响因子并依据现有数据确定其在市场运行不同时段的函数，将影响因子引入已建立的模型得到修正后的动态匹配模型和定价模型；最后设置算例验证模型可行性，探讨价格变化对市场的作用，分析乘客议价对动态匹配网约车市场的影响。算例结果表明，随着价格变化因子倍数的增加，社会福利、平台利润和匹配量先增后减，在倍数为2.0时，社会福利达到最大，倍数为1.3时匹配量达到最大。对比分析发现，乘客议价将推动市场向供求平衡移动，同时增加网约车市场高峰时段的平台利润和社会福利。     

不同锚具锚固效果及最佳限位距离研究

为解决公路隧道中采用预应力锚索支护时如何选择合适锚具及其最佳限位距离的问题，选用A、B、C 3类常见矿用锚具，通过理论分析、室内试验以及现场试验的方法，探究3类锚具锚固效果及与之对应的最佳限位距离。结果表明： 1）预应力损失与限位距离存在慢速下降、快速下降和稳定损失3个阶段，拐点x2为锚具的理论最佳限位距离； 2）根据锚具结构、相同限位距离下预应力损失情况和锚具张拉前后的回缩长度综合得出，在相同的条件下，B型锚具的锚固效果优于A型和C型； 3）锚具的实际最佳限位距离应低于理论最佳限位距离和锚索张拉前夹片平均外露长度，则对于最佳限位距离A型锚具为12.0 mm，B型锚具为10.0 mm，C型锚具为13.0 mm。