岩溶区不同含水率破碎围岩地质雷达波形特征研究

为研究岩溶区裂隙块状结构破碎灰岩在不同含水率时的地质雷达波形特征,以广西六寨至宜州高速公路40座公路隧道为依托,进行大量现场实测.对裂隙块状结构破碎灰岩的实测数据进行筛选,并基于被选数据,采用SIR-3000地质雷达RADAN后处理软件分析不同含水率情况下的线测、点测反射强弱定性特征,同时采用对MATLAB分析软件进行数据接口语言汇编的方法,研究不同含水率情况下回波中心频率值及其分布范围,结果表明:当含水率分别小于26％、介于26％ ～42％和大于42％时,线测、点测反射强弱变化较大,回波中心频率以低频为主,分别在85,80 MHz和53 MHz附近波动,且分布范围依次减小,分别为21～105 MHz,12.5 ～ 102 MHz和11 ～ 77 MHz.     

一类动态交通分配中的输出流模型及其数值解法

已知路段输入流,基于Greenshields提出的速度-密度关系模型以及Jayakrishnan et.al提出的改进的Greenshields 速度-密度关系模型所描述的路段交通流特征,分别给出了关于路段输出流的常微分方程模型.针对无法得到该模型的解析解,利用龙格-库塔-芬尔格算法给出初始条件下的数值解.在已知输出流的条件下,每个时刻的路段交通流的行程时间也相应给出.仿真结果表明,针对两类不同速度-密度关系所建立的输出流模型,所得到每个时刻的输出流基本相似,但路段行程时间存在明显差异.与交通流调查数据比较,基于改进的Greenshields速度-密度关系的输出流模型的行程时间更接近真实情况.     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

浸水条件下前期荷载对砂岩颗粒料压缩-回弹特性影响

压缩-回弹特性是地基处理及基坑工程中沉降及回填变形分析的重要参考依据。由于砂岩颗粒料属颗粒类材料,浸水时前期荷载及干密度影响其压缩-回弹特性;采用应力控制式三联杠杆(高压)固结仪,探究浸水24 h后前期荷载及干密度对砂岩颗粒料压缩-回弹特性影响。结果表明:干密度相同时,随着前期荷载增加,砂岩颗粒料压缩特性逐渐减小;在相同卸荷比条件下,回弹率逐渐降低;前期荷载相同时,砂岩颗粒料压缩特性与回弹特性均随干密度增大而逐渐减小;砂岩颗粒料塑性应变随前期荷载增加、干密度增大而逐渐减小。     

掌子面前方边墙溶洞的地质雷达探测方法研究

由于电磁衰减和足印的限制,导致掌子面前方5 m范围内的边墙溶洞往往难以被地质雷达所识别,从而影响地质预报的精度和施工安全.针对目前对其探测方法的研究较为少见的特点,为了能实现有效地对其进行探测,以广西六寨至宜州高速公路40座公路隧道为依托,进行了大量的现场探测,总结出探测该范围内边墙溶洞的方法,现场开挖验证表明:该方法能较为准确地探测出边墙溶洞,从而降低施工中的风险.研究成果为提高超前地质预报的探测精度提供了新的方法,对地质雷达现场探测具有一定的参考意义.     

基于谱分析的路段行程时间多步预测方法

路段多步行程时间预测数据是动态交通诱导系统的重要参数,但已有研究成果,大多集中于一步预测,且存在适应性不强、计算量大、基础数据需求多等不足.应用谱分析及Karhunen-Loeve（K-L）变换对历史及当前检测行程时间序列进行分解与重构,重构时以历史序列与当前检测序列的欧式距离作为相似性度量指标,优化重构时的特征向量系数,使与当前检测序列相似度高的历史序列信息在重构中占据主要地位,通过重构,实现对后续若干时段的行程时间的预测,实测数据检验显示该方法可实现多步预测,预测精度良好,较以往方法有所提高,且历史数据需求量小,计算量小.     

基于人-车-路-环境的车辆安全运行区域研究

车辆安全运行区域的确定对于提高行车安全具有重要的意义。以高速公路为背景,作者通过综合考虑车辆的行驶状态、驾驶员疲劳程度以及天气状况等因素对车辆的安全运行区域的影响进行了研究。目的是根据车辆当前状态,结合运行参数对危险行驶区域做出警示,减少驾驶员的负担和判断错误。算法部分分别针对跟车模式和超车模式搭建模型,对安全运行距离和区域进行了求取,最后设计了虚拟现实仿真场景对车辆的行驶过程进行了模拟。多次实验表明,本文安全运行区域模型具有很好的稳定性和准确率。     

基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法

为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。     

基于模糊控制的智能车辆自主行驶方法研究

车辆无人驾驶是智能交通系统的一个重要部分,其目标是开发在高速公路和城市道路环境下的辅助驾驶系统,旨在帮助乃至取代驾驶员,实现车辆自动控制和自动驾驶,减少交通事故发生,提高道路交通系统的效率,因此提出了一种基于机器视觉和模糊控制实现智能车辆自主行驶的方法. 该方法以CMOS摄像头为路径识别传感器,通过图像分析提取车道中心线,并引入速度反馈,形成闭环控制,建立一个由两个模糊控制器组成的分级模糊控制器控制车辆转向,并使用模糊控制代替传统的PID速度控制来控制速度. 和常规的PID算法及模糊控制算法相比,改进的模糊控制算法使智能车在道路上更快速、平稳地运行,并且在转弯处的超调更小.     

交通无线传感网络运动车辆定位方法

为提高运动车辆定位可靠性与精度,研究了基于交通无线传感器网络的运动车辆定位系统.根据车辆位置区域随速度变化的规律,提出了一种变区间搜索量子粒子群算法对测量的车辆定位参量进行坐标粗估计,由于噪声干扰和信号传输延时,坐标粗估计值存在一定的误差.根据车辆的运动特性引入机动目标的当前统计模型,采用扩展Kalman滤波对坐标粗估计值存在的误差进行修正,以定位速度与精度为评价指标对定位方法进行了验证.验证结果表明:无线传感网络节点可大量布设的特点提高了定位可靠性;量子粒子群中引入变区间使定位速度提高了39.13％;Kalman误差修正使得定位精度提高了56.48％.可见,本文方法可以有效提高运动车辆定位速度与准确性.