应用OpenGL实现公路动画中DXF模型文件的调用方法

在利用开放图形库OpenGL实现公路设计中的三维动画过程中,模型文件的建立和调用是三维系统建立的基础。本文研究了在实际应用当中利用AutoCAD建立公路基本三维模型,形成DXF文件格式并在系统调用的方法。     

HARD2006在公路设计中的应用

海地公路优化设计系统HARD2006是国内首个引入数字化地面模型（简称DTM）技术的公路设计系统,真正实现了三维设计,具有强大的公路平、纵、横断面设计能力,自动生成公路各种图表。本文介绍了HARD2006主要的功能,并以实例说明其在工程中的应用。     

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公路客运快递依托客运线路采用直达模式进行运输获得了较好的经济效益,但直达模式却制约着其运输网络的能力和结构. 为提高运输网络的能力,完善运输网络结构,发挥公路客运时效性好的优势,本文提出转运的思想,并用优化模型设计公路客运快递的运输网络,使快件运输时间最小化. 优化模型是带有时间窗的运输网络设计问题,传统算法难以求解,因此用蚁群算法进行求解. 算例分析表明,基于优化模型设计的运输网络可以节省快件的运输时间,提高公路客运快递的运输能力.     

基于多目标进化算法的公路路线优化模型

根据公路设计特点,提出建立路线多目标优化模型以提高公路路线计算机辅助设计水平和层次的思想,将其定位在为路线交互设计提供一组协调各设计目标关系的初始方案,降低了优化难度,提高了优化模型的实用性.建立了基于多目标优化算法NSGA-II的路线优化模型,从理论上解决了模型建立过程中遗传编码、目标函数确定、遗传算子设计以及进化算法实现等关键技术问题.在GIS的支持下,对模型进行了验证,证明该模型能迅速获得一组满足路线设计要求的多目标协调路线方案,算法具有可靠性和实用性.     

在公路选线中数字高程模型三维设计的应用

伴随当前公路测绘技术水平进一步提高,信息技术发展速度进一步加快,在精度却达到相关标准的条件下,通过外业勘察自动化和相关的计算机辅助手段,公路从业人员可以很好的解决一些技术难题与公路辅助计算智能化与高精度的dem是分不开的,如何在实际操作过程中获取dem值,构建模型是非常关键的,一定要具体分析DNA的精度,根据数字高程模型三维公路来进行选线,通过不同条件、不同手段下的dem精度的分析和应用,只有这样才能更好的做好公路智能选线的工作,并且给三维公路设计提供更好的经验。     

单幅图像融合参考模型的三维人脸重建

基于单幅图像的三维人脸重建以其数据获取简易而具有广阔的应用前景.本文提出了一种融合参考模型的方法实现基于单幅图像的三维人脸重建,其主要思想是以球面调和函数表示图像的光照模型,从而建立图像的光照信息与深度信息之间的解析关系;进而可基于参考模型的深度信息获得输入图像的近似光照系数,再根据近似所得的光照系数恢复其深度信息.该法不仅可完全自动化地实现,而且因不需要多个人脸模型的信息而优于基于统计模型的三维重建;由实验中对不同库中人脸图像及真实采集的人脸图像进行重建的结果发现,本文提出的重建方法是切实可行的.     

基于三维光影模型的公路路面裂缝自动识别算法

针对公路路面裂缝的自动化三维图像识别技术的研究热点问题,为有效提高裂缝识别算法的准确率与可靠性,基于三维图像提出利用三维光影模型(3D Shadow Modeling)来实现公路路面表面裂缝的自动识别新方法.该方法利用裂缝区高度低于周边高度的特性,通过三维光影模型将裂缝投影为阴影区,继而通过对阴影的形态分析来识别裂缝,并采用连通域分析与线性形态分析方法,消除图像噪声.研究结果表明,采用本文提出的裂缝自动识别算法可以达到92.93%的路面裂缝自动识别准确率.     

隧道掌子面岩体裂隙快速识别方法

隧道掌子面上含有许多地质信息,若能充分提取和分析,将有助于对隧道工程地质状态作出评价,用于指导隧道设计和施工. 以隧道掌子面数码图像为基础,对掌子面上岩体裂隙检测、提取、分组算法进行研究. 首先,基于数字图像处理技术对掌子面岩体裂隙目标分割算法进行分析,根据分割结果,通过图像细化和边界线拟和、分离、合并、过滤,连接不连续边界,过滤短边界,形成较完整的岩体边界线识别结果;然后,计算岩体边界线视倾角,将视倾角相近的边界线合并为一组,实现对裂隙边界线的自动分组;最后,将本方法应用于实际掌子面岩体图像测试其有效性. 测试结果表明:该方法基本实现了对掌子面上岩体裂隙的自动提取和分组;对具有明显裂隙的掌子面岩体,本算法能较完整的提取出岩体裂隙,错误提取率不超过10%,并实现了自动分组,自动分组错误率不超过5%,提高了掌子面岩体分析的自动化程度,可用于地质素描,并为掌子面围岩分级提供参考依据.      

道路三维场景的实时动态显示技术

实时动态显示技术是实现道路三维可视化设计的关键，应用Delaunay三角化算法构建数字地面模型，基于分割—归并思想完成道路三维实体造型，在此基础上，提出并实现了有效的道路三维模型的视相关简化算法，并结合真实感图形绘制技术开发了道路三维场景的实时动态浏览平台，将该平台与路线CAD系统集成，实现了道路设计过程和设计成果的可视化。     

基于ArcGIS的公路全景动态仿真

提出了一种以ArcGIS为基础平台的公路全景动态仿真的新方法.该方法采用ArcGIS由矢量等高线地形图构建可视化数字高程模型(DEM);采用ArcObjects提供的接口编辑DEM,实现由道路设计数据生成道路主体;利用3DMax和AutoCAD对构造物、公路附属设施等三维实体进行建模;在ArcScene中完成公路场景制作,最终实现行车模拟和漫游.由此,可直观地判断公路设计的合理性与安全性,展现所设计公路的效果.该方法不仅制作周期短,而且对三维编程能力要求也不高.     

大跨度连续梁拱组合桥梁吊杆应力分析

大跨度连续梁拱组合桥梁具有走行性好、方便维护、结构变形小、抗疲劳性能强等一系列优点,在我国公路桥梁建设中得到了广泛应用。以某公路大跨度连续梁拱组合桥梁为例,分析了桥梁吊杆的应力分布。首先介绍了大跨度连续梁拱组合桥梁的特点和研究现状,随后确定了局部模型的分析方法和边界的处理情况,最后建立了分析模型。利用ANSYS有限元法对该桥梁吊杆模型进行应力分析,得到了其应力分布情况,找出了运行中危险工况下的应力分布规律以及影响因素,提出了改进该桥梁结构的措施,可为大跨度连续梁拱组合桥梁设计提供有益的参考。     

基于改进算法的多层神经网络的结构优化设计

简要地介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(BP网络)的结构和网络的设计．通过采用一种改进的训练算法(参考隐层的输出),并结合科学的样本选择方法(“超立方体”法)设计网络,进行网络训练．最后通过数字仿真证明了这个网络模型用于结构优化设计的有效性．     

考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型

为研究累积前景理论下随机路网能力退化下限对交通网络均衡的影响,本文构建了考虑随机路网能力退化的连续双参考点用户均衡模型,并证明了解的存在性,设计了求解算法.模型将随机交通网络均衡中的客观不确定性归因为随机路网能力退化下限和设计能力上限,将主观不确定性归因为用户风险态度,并由此内生出行路径期望、方差、最佳到达时间参考点、最早到达时间参考点、累积到达时间价值和网络均衡流量等重要参数.最后通过算例分析了路网能力退化下限对用户和整个交通网络均衡的影响.     

基于混合整数非线性规划的接驳公交优化模型

接驳公交线路设计与运营方案优化是轨道交通与地面公交协同发展的研究课题之一，本文分析其在模型构建、规划方法及模型算法等研究方面的不足。以问题为导向，构建基于混合整数非线性规划的接驳公交协同优化模型，通过对模型重构进行求解。并通过实例分析验证模型和算法的有效性。结果发现：第一，以往研究中将线路设计与运营方案协同优化模型较少，本文统筹考虑接驳公交线路设计和发车频率优化构建模型；第二，以往研究中大多考虑多条接驳公交线路与1个轨道站点连接的单一目的地模式，本文通过增加“多对多”约束条件，使模型更加符合现实需求分配；第三，针对混合整数非线性模型求解困难的问题，本文通过模型重构，降低了计算 复杂度；第四，研究实例基于2个轨道站点和17个接驳公交需求点，得到2条接驳线路和相应发车频率，并通过与相同拓扑路网下应用深度优先搜索算法(DFS)求解结果进行对比分析，验证了本文所建协同优化模型的可行性和有效性。     

基于猎人猎物优化与双向长短时记忆组合模型的汽车出车率预测

汽车出车率预测对于交通管理者预先制定精准化管控方案、实施协调化统筹调度，以及调控汽车保有量规模具有重要意义。为此，本文提出一种基于猎人猎物优化算法与双向长短时记忆神经网络组合模型(HPO-BiLSTM)的汽车出车率预测方法。首先，分析汽车出车率的关键影响因素，提取出17个特征影响因子，结合标准化处理后的重构时间序列，基于随机森林算法进行变量的重要度评估，筛选出最优特征集合作为预测模型输入；其次，为解决神经网络算法容易陷入局部极值的难题，建立一种融合猎人猎物优化算法(HPO)与双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的组合预测模型，利用HPO的探索-开发机制，实现BiLSTM框架的动态化搭建与精细化调参；最后，结合北京市中心城区的汽车出车率数据集进行模型性能的测试与检验。结果表明：与自回归差分移动平均模型、灰色模型、卷积神经网络模型、长短时记忆神经网络模型以及双向长短时记忆神经网络模型等经典算法相比，HPO-BiLSTM模型在汽车出车率预测中的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低了23.85%～54.38%、20.67%～57.40%、27...     

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

基于FFRLS的多堆燃料电池系统功率分配方法

为减小多堆燃料电池系统 （multi-stack fuel cell system, MFCS）中单体燃料电池运行期间输出功率的大范围变化，提高MFCS平均效率，以保证各燃料电池长期稳定运行，针对大功率质子交换膜燃料电池 （proton exchange membrane fuel cell，PEMFC）系统，提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘 （forgetting factor recursive least square，FFRLS）在线辨识地改进链式功率分配方法. 该方法利用FFRLS算法的实时在线辨识能力估算运行中的每个燃料电池最大效率范围 （maximum efficiency range，MER），并将其边界值作为约束参考值实时更新链式功率的限定区间；然后，依据负载需求功率变化和各燃料电池效率高低顺序分配各电堆出力；最后，在搭建的RT-LAB半实物平台上进行试验分析. 试验结果表明:与平均功率分配和传统链式功率分配方法相比，本文所提方法对MFCS效率分别提高了0.93%和1.95%.      

无人驾驶条件下共享停车匹配模型及算法

针对如何减少无人驾驶车辆在泊车过程中不必要的频繁移位和因此增高的事故风险,构建了在满足合理共享停车需求条件下最小化无人车移位成本的共享停车供需匹配优化模型,并利用解的结构特征设计了一种具有针对性的模拟退火求解算法.鉴于无人车灵活变换泊位的特征,将泊车需求与泊位供给在时间上加以分割,从而使得基于分割时段的匹配模型可以反映...     

我国城市轨道交通故障车停车线布局设置的模型与算法

故障车停车线的布局设置对城市轨道交通线路工程的造价和建成后的运营均有重要影响. 本文从建设和运营两方面对城市轨道交通故障车停车线的布局设置方案的优化进行了研究,介绍了城市轨道交通中故障车停车线设置研究的现状,从城市轨道交通系统运营角度分析了故障车处理及救援的基本流程;参考地铁设计规范及运营要求,建立了以考虑故障救援效果和工程造价二者为优化目标的故障线布局设置多目标0-1规划模型;并结合模型实际背景设计了隐枚举求解方法;运用某条城市轨道交通线路的设计数据对模型和求解算法进行了验证. 结果表明,该方法能够快速、合理地得出故障车停车线的布局设置方案.