基于检测无迹信息融合算法的多传感融合方法

针对单一传感器对目标车辆识别准确率低的问题,提出一种基于毫米波雷达和摄像头信息融合的目标跟踪方法,同时,基于扩展信息融合(EIF)和无迹信息融合(UIF)原理建立了检测无迹信息融合(CUIF)算法,对多传感器信息进行融合。CUIF算法采用分布式融合结构,将来自不同传感器的轨迹相互关联并融合以获得目标轨迹,并利用分布式检测系统对获取的传感器延迟信息进行实时系统状态补偿,从而解决了单传感器信号延迟、丢包等问题。通过CarSim与Simulink联合搭建仿真和试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明,CUIF算法的目标丢失率比EIF和UIF减少了10%以上,它将时间延迟缩短至5 ms,满足系统对实时性的要求。     

多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN, MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO (Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles, HDV)的行驶状态信息。其次,搭建MAQ模型,采用掩码机制和注意力机制方法,实现固定模型输入大小,以及实现置换不变性。第三,为实现车辆间影响程度的数值化,以车辆间相对速度和相对位置为参数,使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后,分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比,并测试ICV在不同网联范围(80~330 m,以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明,以40辆HDV、100m网联范围为例,MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%;分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%,ICV平均车速提高了4.8%;ICV平均车速随着网联范围的扩大,呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。     

氯丁乳液与苯丙乳液掺量对水泥砂浆性能的影响研究

为了研究氯丁乳液和苯丙乳液的掺加对砂浆性能的影响，通过测定氯丁乳液和苯丙乳液的不同掺量下水泥砂浆的7天和28天抗压、抗折强度以及其综合力学性能指标值，研究了聚合物掺量对砂浆力学性能的影响，并结合冻融循环试验进行了抗冻性分析。结果表明:氯丁乳液的掺入不能改善砂浆的力学性能；苯丙乳液的掺入使得砂浆抗折强度提高，抗压强度降低，综合力学性能指标增加，对砂浆的改性效果明显优于氯丁乳液；苯丙乳液的掺入通过在砂浆内部形成高强网状薄膜结构，从而显著改善了砂浆的抗冻性。     

下承式钢桁梁浮箱浮托顶推施工受力分析

目前对钢桁梁浮托施工的研究多集中于施工工艺介绍，而对浮托施工过程中钢桁梁杆件内力和浮箱内力变化的研究较少。为分析下承式钢桁梁浮箱浮托法施工过程中钢桁梁杆件力学行为的变化，以苏北灌溉渠特大桥第11联施工为例，利用Madis/Civil 2020软件建立空间模型，对钢桁梁顶推施工过程进行数值仿真计算，研究桥梁顶推过程中其力学行为的变化，以为类似项目提供借鉴。