基于支持向量机的装载机齿轮箱故障智能诊断研究

在分析现有齿轮箱故障诊断方法的基础上,提出了采用多分类器支持向量机齿轮箱故障智能诊断方法,简介了该方法的系统结构、实现原理、特征提取与故障类别,重点讨论了齿轮箱故障多分类器支持向量机智能诊断模型与算法。仿真试验结果说明了采用多分类器支持向量机智能方法进行齿轮箱故障智能诊断的可行性与正确性。     

公路网络与区域发展协调研究

采用系统分析方法，通过目标分解分别建立公路网络和区域社会经济发展的供给与需求水平评价指标体系，定义综合评价函数、协调度、协调变化趋势指数等协调发展动态评价模型，并对协调程度的综合判断、发展趋势进行分析。     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口，提出主线分散换道自适应控制方法，依据合流区上游不同车道密度制定换道规则，以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序；对出口匝道存在超长排队，提出主线速度引导自适应控制方法，依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略，以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证，结果表明，所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比，区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%，总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.     

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。      

基于减法聚类模糊神经网络高速公路混沌控制

研究了基于减法聚类的高速公路混沌系统模糊神经网络控制方法.提出通过数据挖掘技术建立交通流混沌控制器知识库的思想,设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器.采用减法聚类确定控制器结构提取模糊规则、控制器初始参数;应用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化;结合遗传算法对聚类半径进行优化.仿真实验分析了该控制方法的控制效果,证明了该混沌控制方法的有效性.     

基于激励约束机制的公路工程项目管理协调研究

研究公路工程项目管理中业主与承包商问的协调问题.在对业主和承包商间关于公路工程项目质量、工期、成本博弈关系分析的基础上,提出了基于激励约束机制的公路工程项目管理协调理论,建立了以各个工序间网络图关系约束基础上的业主与承包商关于公路工程项目质量、工期、成本博弈的双层规划模型,其中上层为业主追求激励强度效用值最大化模型;下层为承包商追求工程效益最大化模型.采用遗传算法对其进行优化求解,具体的工程项目仿真结果表明:按照"固定基本总价款+奖罚"的方式建立业主对承包商的激励约束机制,可实现以提高工程质量为主目标的业主与以经济效益为主目标的承包商间的协调,是提高公路工程管理水平的有效方法.     

基于人工神经网络的振动压路机智能控制研究

在分析道路施工对振动压路机智能控制要求和现有控制方法的基础上,提出了振动压路机神经网络智能控制的方法,简介了该方法的系统结构与实现原理,重点研究了包括评价网络和动作网络在内的振动压路机神经网络控制模型与算法。仿真试验结果说明了采用神经网络模型进行振动压路机控制的可行性与正确性。     

区域物流线路网络双层规划研究

研究政府和运输企业、物流企业博弈情况下物流线路网络容量最优设置问题。运用系统分析和博弈理论,通过对政府从宏观角度进行物流线路网络规划、建设与管理,运输与物流企业从企业微观角度进行物流线路优化调度的目标与博弈过程研究,建立上层政府追求系统广义物流费用最小化,下层企业追求自身企业费用最小化均衡配流的两级Stackelberg模型,具体优化采用基于ANN的优化计算、非线性规划灵敏度分析和多目标决策置换率相结合的综合仿真,例子仿真计算显示采用双层规划进行物流线路容量最优设置思想方法的正确性与可行性。     

混合交通下智能网联车借道公交专用车道控制

为研究含人工车的混合交通流下部分智能网联车借道城市公交专用车道的控制问题，以 两个信号交叉口间公交专用车道为研究对象，提出以不妨碍公交车优先通行、满足换道动机和换 道安全条件的智能网联车借道公交车道控制策略。基于公交车道控制预测模块设计智能网联车 进入和离开公交专用道规则，采用改进最小化由换道引起的所有制动模型计算的收益作为智能 网联车换道时激励准则。期望跟随车类型若为人工车时，目标车辆礼让系数取1；妨碍公交优先 必须离开公交道时，满足安全规则即可。通过具体仿真实验予以验证，结果表明：本方法在高交 通需求下，与不允许借道控制方法、基于清空距离公交专用车道控制方法对比，人均延误分别减 少60%和40%，车均延误分别减少65%和32%，渗透率在30%~40%范围内控制效果显著。     

基于MAST的智慧公交优化调度研究

对客运需求较小且时空分布不均衡的城郊和乡村开设公交线路所面临问题分析的基础上,设计了一个利用移动互联网技术的城郊乡村智慧公交调度系统.简述了包括乘客信息交互模块、数据库、预测模块、调度决策支持模块等组成的系统结构及原理.在此基础上,分别建立发车计划模型和实时调度在线调整模型,采用遗传算法优化求解.最后,基于调度系统的历史信息及预约信息的实验结果表明,本运营方式能够提升服务水平,增加公交企业效益,且随预约乘客比例增加,该方式的优势愈加明显.