浅析南京地铁1号线与2号线列车网络

南京地铁1号线的列车总线采用的是FIP协议,并以此构建了列车信息监控系统（TIMS）。而2号线列车以MVB技术为基础构建了全新的列车控制网络（TCMS）。在1号线FIP的基础上,介绍了使用在2号线列车MVB总线的物理层、帧及其时序。     

基于自然驾驶数据的城市交叉口纵向驾驶特征分析

为满足驾驶辅助系统在城市交叉口对类人驾驶能力的更高需求,本文中研究了实际交通中的驾驶人在该区域的纵向驾驶行为特征。从自然驾驶数据中提取了778条驾驶人接近城市交叉口的样本数据,应用YOLOv4识别了交通场景中的各类道路使用者,采用方差分析研究了反应特性在不同运动类型和交通密度中的差异,建立分层回归模型分析了制动特性与运动状态、运动类型和道路使用者的关系。结果表明：高密度交通显著降低接近速度;与右转驾驶人相比,停车驾驶人的反应距离更长;当接近速度较高或反应距离较短时,会在更短的时间内以更高的减速度和制动强度接近交叉口,且提前4.46 s开始制动;不同道路使用者对制动特性产生了不同影响,停车驾驶人主要关注同向行驶的他车,右转驾驶人主要关注行人和骑车人。     

医院停车特性分析及需求预测

针对医院停车特性,以实际工程为例,利用出行吸引模型,以门诊病人、探视人员和工作人员三类人群进行分类,预测医院停车需求。研究中通过交通调查获得了大量翔实的数据,对医院各群体的出行特点和停车规律有了详细了解,为今后医院停车需求的预测提供借鉴经验。     

基于T-S模糊模型的车辆电液悬架系统H_∞控制

为了进一步降低主动悬架作动器输出力并优化控制系统鲁棒性,建立车辆7自由度整车模型,采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊建模技术,设计主动悬架外环H_∞控制器,从而根据路面输入调节主动悬架性能,提升作动器能效。通过构建一个包括控制器稳定性分析、悬架运动空间及力的限值问题的线性矩阵不等式组,将控制器的优化问题转换为此线性不等式组的求解问题,并结合并行分配补偿控制技术,得到此控制器状态反馈系数。针对系统不确定性参数,内环采用自适应鲁棒控制方法,提升控制力的跟踪性能。通过对不同路面轮廓激励工况、交叉轴双轮激励工况以及控制力跟踪性能进行仿真试验,分析被动悬架和主动悬架性能评价指标,并对其作动器输出力进行对比研究。研究结果表明:在小激励下,基于T-S模糊模型的H_∞控制主动悬架相比被动悬架,各车轮处加速度均方根值可降低80%以上,与最优控制相比可降低47%以上;而在大激励时,虽然其加速度均方根值有所上升,但其悬架动挠度峰值较被动悬架有所下降;通过路面交叉轴激励对比可以看出,针对整车平顺性参数,该方法可在路面小激励时较被动悬架降低质心、俯仰以及侧倾加速度均方根值达55%、83%以及90%以上;与反演作动器输出力及最优控制作动器输出力对比结果表明,该控制方法可有效降低主动悬架控制力峰值20%以上,并提升控制力的跟踪性能;基于T-S模糊模型的H_∞控制可以在保证车辆悬架性能的基础上有效降低系统能耗。     

日本自主航行船舶风险评估实践

<正>近年来,自主航行船舶研究、试验已经在世界范围内得到积极开展。对于自主船舶,由于其发展是自主化程度不断提升的过程,同时也是人员参与船舶操纵、控制程度不断降低的过程,验证其是否具备与传统人员驾驶船舶相同水平或更高水平的安全性,是世界各国行业各利益相关方研究的重点。     

基于EMD-SDP图像特征和改进DenseNet车用PMSM故障诊断

永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor,PMSM）因转速范围宽、输出转矩大、调速响应快、尺寸小、质量轻等优点被广泛应用于电动汽车驱动系统。受恶劣气候、异常振动和频繁起动-制动工况因素影响,PMSM易发生匝间短路、退磁、轴承磨损等故障。本文针对PMSM相似故障单一维度信号下难区分以及工作条件发生变化时传统诊断方法鲁棒性差的问题,提出了一种基于经验模态分解-对称点模式（empirical mode decomposition-symmetric dot pattern,EMD-SDP）图像特征和改进DenseNet相结合的车用永磁同步电机故障诊断方法。首先,通过实验获取不同状态的电机在多种工况下振动信号,将预处理的振动信号进行EMD处理,求解不同层级本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）;其次,将原始振动信号转化为SDP图像,对不同层级IMF转化为RGB色彩特征在SDP图像上显示出来;然后,通过融合scSE注意力机制改进DenseNet学习图像数据集构建分类网络模型;最后,按照信号-图像-网络的流程对待测电机状态进...     

基于驾驶人转向意图的双电机驱动电动汽车稳定性控制策略

为了使双电机驱动电动车在车辆稳定性控制过程中能够精确解读驾驶意图,使车辆实际行驶状态与驾驶意图期望的车辆行驶状态尽可能相符合,提出一种基于驾驶人意图辨识的稳定性控制策略.利用基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)得到的特征参数构建基于长短期记忆(LSTM)模型的驾驶人转向意图辨识模型;基于转向意图识别结果,以方向...     

CFRP多胞结构吸能机制及多工况耐撞性设计

将轻质高强的碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)应用到多胞结构设计中,有望进一步提升CFRP薄壁结构的耐撞性能及吸能效率。为了研究CFRP多胞结构在多角度加载工况作用下的能量吸收机制及耐撞性能,采用机织平纹CFRP预浸料制备CFRP单胞管以及2个不同规格的CFRP多胞管,并通过调整壁厚使所有结构的质量保持相等;随后,对上述3个试样开展准静态轴向压溃试验,通过试验揭示CFRP多胞管的耐撞性能。此外,建立CFRP多胞管的有限元模型,采用数值仿真的方法揭示多胞管的能量吸收机制,并基于试验验证的有限元模型进一步分析9种不同规格的CFRP多胞结构在多种加载角度下的压溃性能。最后,采用多指标评价方法(COPRAS)对不同构型的多胞管在多种压溃角度下的耐撞性能进行综合评价。试验结果表明:单胞管发生了不稳定的局部屈曲,多胞管发生了稳定的渐进失效,并且在等质量的条件下,多胞管的总吸能比单胞管的总吸能高约68%。仿真结果表明:层内损伤是CFRP多胞管以及单胞管的主要吸能机制,其能量耗散值约占总能量的50%;且随着加载角度的增加,各结构的总吸能逐渐下降,但各吸能机制所耗散能量的占比变化不大,增加胞数以及内壁胞壁的厚度均能小幅度提升多胞管的能量吸收特性。综合耐撞性评价结果表明:试样MT3-4[胞数为9,内部胞壁厚度b为1.178 0 mm(5层),外部胞壁厚度c为0.235 6 mm(1层)]在多种压溃角度下具有更好的综合耐撞性能。     

城市行人过街行为特性调研分析

采用调查问卷对城市行人过街行为开展调研，从行人过街设施选择行为、驾车人群对行人横穿道路态度、行人违章特性和有效行人绿灯时间感知分析等方面进行研究分析。通过了解行人过街行人特性，为更加合理的优化行人过街设施设置，规范行人过街和机动车驾驶行为提供理论支持。     

重型载货汽车气压制动系统危险状态识别

针对重型载货汽车因气压制动系统发生管路破裂、机械故障或热衰退导致制动效能下降且不易察觉从而引发严重交通事故的问题，提出基于主成分分析降维（PCA降维）和马尔可夫模型的气压制动系统危险状态识别方法。考虑到三轴载货汽车双回路制动系统的结构复杂性以及制动过程制动踏板动作、系统压力建立和实现车辆减速具有明显的时序性特点，首先采用PCA降维的方法对系统状态进行辨识；然后运用驾驶人制动意图与制动系统响应的双层隐形马尔可夫模型对系统状态进行识别。受驾驶人习惯影响制动踏板作用瞬间辨识度低，采用混合高斯聚类法提取不同制动意图时制动保持阶段数据建立制动意图识别模型和系统响应识别模型，通过二者匹配程度判定系统状态。最后，分别依据实车试验数据对模型进行离线训练和在线辨识验证。试验结果表明：系统正常状态下，基于PCA降维和马尔可夫模型相结合的识别方法能够准确、有效地识别制动系统状态；制动管路断开压力降低状态下，PCA降维方法能够及时有效识别其危险状态。