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1.
随着我国城市轨道交通蓬勃发展,由于投资少、建设周期短且运量和速度又介于快速公交和地铁之间,这些年有轨电车的应用也得到了长足发展,逐渐在我国多个城市推广.通常有轨电车的行车驾驶是由司机完全负责,除了车速控制、路面监视,还需要负责道岔控制等,导致有轨电车司机的劳动强度比快速公交司机和地铁司机更为繁重.针对这个问题,本次以昆明长水机场捷运项目为依托,实现了自动驾驶技术在有轨电车项目的首次应用.本文分析了有轨电车运营场景,确定了效率优先兼顾舒适性的自动驾驶控制策略.并结合对有轨电车在牵引和制动控制方面特点的分析,确定了载荷补偿控制、空转滑行控制、精确停车控制等关键控制技术研究点,建立了适用于有轨电车应用的自动驾驶算法模型.在实验室仿真测试阶段,充分考虑载荷误差、粘着防护、牵引制动控制误差等特殊情况,对车辆仿真模型进行修改,使得仿真环境逼近真实现场情况.通过实验室测试,算法能够正确实现列车的自动速度控制,达到了预期的控制目标,为后期工程现场测试提供了有利的理论依据. 相似文献
2.
美国密西西比河每年的丰水期一般从12月持续到次年5月,最高水位多见于2-5月。丰水期水流速度加快、流量激增、水位上涨,航行于密西西比河上的船舶操纵风险增大,诸如走锚断缆、丢锚弃链、设备损坏、碰撞、触碰及搁浅等事故频发。机损海损事故的处理、船期的延误导致额外费用有时高达百万美元,给船公司带来很大损失。 相似文献
3.
为科学合理的拟定山岭区高速公路的设计速度,明确各设计要素的运用标准,使项目具有较高的安全性、舒适性、经济性,以京秦高速公路山岭区段项目为例,采用以定量为主的综合对比分析法,对设计速度的选用进行研究。首先,提出高低两种设计速度方案,结合实际建设条件,对两方案分别进行路线、桥梁、隧道等工程设计;其次,估算工程经济各项指标,计算各路段运行速度,并做同等深度的比选;最后,经分析论证确定推荐的设计速度。结果表明,所采用的研究方法适用、可行,对于山岭区高速公路设计速度的选用具有指导作用。 相似文献
4.
现有关于行人群体运动行为的研究和规范绝大部分是以成年人群为主体的研究,关于儿童群体的理论及实验研究非常匮乏,在进行儿童群集运动管理及幼儿相关步行设施设计时往往需要参考以成年人群为主体所获得的理论及经验数据。本文组织了不同情境下(正常情况及应急疏散)幼儿群体的运动实验,通过实验数据对幼儿群体单向流运动的流密速关系、速度离散性、个体超越行为等基本特性进行了定量研究,并和成年人群的相关特性进行比较分析。实验结果表明,幼儿群体单向流的流(速)密关系呈现一种弥散性的分布,其速度的变异系数接近成年人的4~6 倍;此外,相比于成年人群中所表现出的秩序性,幼儿在单向流运动过程中更倾向于发生超越行为,其在通道中的平均位次变化强度接近成年人实验的3倍。本文研究成果有助于进一步了解幼儿群体单向流运动的基本特性,厘清幼儿与成年人群体的行为特性差异,以更好地指导幼儿群集运动的管理,以及为幼儿相关步行设施的设计和评估提供参考。 相似文献
5.
英国科恩河谷高架桥(Colne Valley Viaduct)是连接伦敦与伯明翰的高速铁路线上的控制性工程,全长3.4km,建成后将是英国最长的铁路桥。该桥承载双线铁路,列车设计行驶速度320km/h,设计使用寿命120年,2020年开始施工,预计2026年投入运营。该桥跨越科恩河谷,两侧接线为隧道,桥梁竖曲线半径为2.6km,桥下最小净空高度为5.8m。全桥分57跨布置,跨长40~80m,跨长根据科恩河谷的特点设定,在树林区域标准跨长为60m,桥下净空高度较大,使桥下有充足的光照。 相似文献
6.
为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围,本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响,对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表
明,所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%;A~C级服务水平下,分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次
外侧车道高6%~29%,D~F级服务水平下,最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m;其中上游160m至下游100m和下游180~
270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m,其中750~850m、450~
600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据,可有效降低设置匝道带来的影响。 相似文献
7.
准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明:所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差(MAE)为9.841,均方根误差(RMSE)为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R2(R2 _adjusted)为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。 相似文献
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