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。     

一种快速检核水运工程控制点高程的方法

针对控制点高程检核效率低的问题，对北斗地基增强系统和高分辨率EGM2008重力场模型（1′×1′）的原理和数据处理方法进行研究，通过融合这两种技术，提出一种快速获取待定点高程的具体流程和操作方法，并通过工程实例验证。结果表明，本方法获取的高程外符合精度均小于5 cm；可以有效鉴别已有成果的可用性，并判别其高程系统的类型；该方法不仅准确可靠、便捷高效，而且可以降低生产成本，对类似工程具有参考价值。     

基于前轮转角约束自适应模型预测控制的路径跟踪研究

针对在车辆行驶中较小的前轮转角无法充分利用路面附着能力,较大的前轮转角使得车辆的行驶稳定性差的问题,文章提出了一种前轮转角约束自适应模型预测方法。首先建立车辆的动力学模型,然后通过计算得到轮胎纵向力,最终得到车辆的前轮转角。将车辆的状态量与前轮转角自适应约束条件输入给模型预测控制器,输出车辆的前轮转角,实现对参考路径的跟踪。在Carsim和MATLAB平台上联合仿真,仿真结果表明前轮转角约束自适应模型预测控制的车辆相比固定转角约束的车辆具有较好的跟踪能力和稳定性。     

基于约束RRT算法的船舶管路自动布置技术

船舶管路布置的路径受到工艺、规范、美观和习惯等多个约束,且管路布置是多解问题,路径选择具有一定的随机性.为此,提出基于多个约束的快速扩展随机树(RRT)算法,并应用于船舶管路布置.首先,对RRT算法增加随机采样点概率、随机采样点位置、路径点位置和特定路径探索方式约束优化,减少算法随机性和提高算法鲁棒性;其次,从管路与障碍物的距离、管路初始路径点数量、管路长度和管路方向进行约束优化;最终,在三维平台上实现船舶管路的自动布置应用,并取得良好效果.     

基于成对约束的半监督选择性聚类集成

针对现有聚类集成算法基本都是无监督聚类集成算法和传统聚类集成方法,其通常将所有产生的聚类成员都参与集成的问题,设计了一种基于成对约束的半监督选择性聚类集成方法(SSCES). SSCES方法选择基于聚类成员质量和差异度的选择聚类集成为研究对象,借鉴半监督集成的关键思想,将半监督聚类信息带入到选择聚类集成中.通过在多组数据集上实验来验证SSCES算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的多车型供应链物流运输调度建模研究

通过对基础蚁群算法的启发信息函数和信息素更新模型实施改进,获得改进蚁群算法,在此基础上,将所设定运输成本和运输时间、车辆油耗、最高配送距离与承载量等约束因子融入到算法内,构建包含多个约束因子的调度模型,实现对多车型供应链物流运输的调度,结果表明,该模型具有较高的收敛速度与路径寻优性能,所搜寻的路径质量较高,可针对不同零售商网点分布情况搜寻最优路径,并针对所寻的不同路径调度不同车型车辆,调度结果可满足车辆各自的最高配送距离与承载量等约束,实现多车型的供应链物流运输优化调度,达到降低运输成本与运输时间等目标.     

一种基于卫星导航的列车初始定位方法研究

在西北环境恶劣地区,线路区间往往较少设置实体应答器,列车在区间重启时需要长距离低速运行.经过实体应答器后才能确定列车位置。针对该问题.本文提出一种基于卫星导航系统和车载电子地图的列车初始定位方法。该方法利用轨道约束算法和概率学方法,设计满足铁路安全标准要求的列车初始定位方法。     

海事文化在工作实践中的作用

推进海事文化建设,不仅提升了海事管理机构的外部形象,而且在实际工作中发挥着越来越重要、不可替代的作用,用文化内涵去凝聚人心,用文化手段去改善管理,用文化软实力去塑造形象。文章从六个方面来阐述海事文化在工作实践中的作用。