基于贝叶斯网络模型的交通状态预测

城市的交通状态是可以预测的.有效的交通状态预测能从很大程度上优化交通状态,减少交通阻塞.贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)是目前不确定知识和推理领域最有效的理论模型之一.文中提出了一种基于贝叶斯网络模型理论的交通状态预测方法,在综合考虑交通阻塞成因的基础上构建网络模型.在已有的交通状态数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,并通过计算变量间的条件概率来计算交通阻塞发生的可能性,达到预测的目的.     

纯电动乘用车关键系统设计研究及分析验证

本文主要针对某纯电动乘用车进行关键系统选型及匹配分析,首先基于整车性能目标及整车性能参数,确定其动力驱动方式及制动能量回收策略和方案。其次为了更好提升整车能量管理水平,改善能耗,提升续航里程,本文研究的纯电动汽车制动系统采用电液助力系统(IBS)。IBS系统能够有效进行能量计算,确定液压系统是否介入工作,在满足制动需求的同时,改善整车能耗,提升续航里程。最后,在关键系统选型及设计分析上,利用MATLAB仿真软件进行性能初选及设计,结合AMEsim分析软件对选型结果进行加速性能及中国工况续驶里程数据校核,通过仿真与整车试验验证整车性能满足设计指标。     

基于性能劣化分析的钢桥维护策略优化研究

为保证桥梁的安全性与适用性,同时合理控制全寿命期总成本,在桥梁性能劣化分析的基础上,对钢桥维护策略优化的多目标动态优化方法进行研究.用可靠度指标与状态指标表征桥梁性能状态,考虑环境、荷载及材料特性的影响,提出基于损伤累积的桥梁可靠度指标与状态指标劣化模型;以全寿命成本最小为目标、以可靠度指标和状态指标为约束条件,分别建立加固策略及维修策略的优化模型.通过引入改进的Logistic动态粒子群优化算法结合Monte-carlo模拟与"乘大数"的惩罚策略实现多目标优化求解.通过对钢拱梁组合体系的天津海河国泰桥主桥运营期维修加固策略进行优化,证明了该方法的有效性和适用性.     

基于危险理论-云决策的发动机状态检测技术研究

针对发动机故障诊断中的诊断精度差和诊断算法自适应性差的问题,提出了一种基于危险理论-云决策的发动机状态检测算法。根据免疫系统的危险理论建立了危险识别模型,给出了危险信号和安全信号的定义。基于云模型构建了云决策模型。通过融合危险识别模型和云决策模型,构建了适用于复杂机械系统的状态诊断策略。在汽车发动机状态检测试验台上,对发动机状态检测算法进行了试验验证,结果表明该算法的诊断准确率达到97.5%以上。     

用于启停系统的直流/直流转换器和智能电池传感器

<正>大陆集团在启停系统领域拥有广泛经验,能够生产创新和经济的系统与部件。大陆集团直流/直流(DC/DC)转换器和智能电池传感器(IBS)旨在帮助实现更容易、更可靠的发动机启动。启停系统主要部件大陆集团直流/直流(DC/DC)转换器和智能电池传感器(IBS)旨在帮助实现更容易、更可靠的发动机启动。它们可简化启停系统的集成,特别是在繁忙城市     

冗余制动电控系统多物理体在环试验研究及应用

为验证车辆在集成式助力系统（IBS）与电子稳定控制（ESC）2个控制器功能交互下的性能表现，排查并定位IBS与ESC功能交互下的故障问题，基于多物理体在环试验（m-HIL）技术，提出了一种可在IBS与ESC 2个控制器功能交互下进行制动电控系统性能及功能试验的冗余制动电控系统多物理体在环试验平台方案，并根据组合测试方法，运用自动化测试技术完成了IBS与ESC冗余控制器下的再生制动工况试验，提炼出再生制动工况下制动助力失效时对应的参数空间，形成了IBS与ESC冗余系统的再生制动工况下制动助力失效的典型测试用例。     

福马E60车载网络供电和总线系统（二）

(3)IBS功能IBSμC中的软件控制该功能过程以及与上级控制单元之间的通信联络。与DME／DDE的联系通过BSD完成。在行驶过程中，DME／DDE从IBS获取数据。此外，IBS中还集成有下列功能：     

瑞士桥梁管理系统中构件的状态演变

瑞士桥梁管理系统以构件的状态演变为基准进行桥梁评估。为了预测任意构件在任一时刻的状态情况,采用马尔可夫链法建立构件混凝土龄期与状态情况之间的关系式。通过数值模拟方式建立理论模型,以氯化物腐蚀为例,对比马尔可夫链法与理论模型计算结果,并总结马尔可夫链法在预测构件的状态演变方面的优劣性。     

基于离散动态规划的PHEV燃油经济性全局最优控制

针对某款并联式混合动力汽车(PHEV),以整个循环工况的燃油经济性最优为目标,运用离散动态规划算法,得到PHEV的全局最优控制策略。并通过在逆向计算中设置不满足条件的控制变量的收益函数为无限大的方法,来达到电池荷电状态平衡。最后建立Matlab/Simulink仿真模型,对获得的全局最优控制策略进行仿真验证,并与采用瞬时最优控制策略得到的仿真结果进行比较。结果表明,全局最优控制在满足电池荷电状态平衡的前提下,获得了比瞬时最优策略更好的整车燃油经济性。     

基于动态神经网络模型的交通事件检测算法

本文将一种新型的动态神经网络结构与传统的基于状态估计的故障检测方法相结合，提出了一种基于动态神经网络的交通事件检测算法。该网络借鉴静态BP网络的训练算法，并针对其训练方法中收敛速度慢及容易陷入局部极小点的缺点采用一种改进的算法，改善了训练效果。最后利用Matlab对提出的算法进行仿真，得到令人满意的效果。     

基于动态交通分配的应急路径规划

为了提高在应急救援与疏散工作中的应急交通效率,针对已有相关算法未考虑交通问题动态性的不足,提出了1个基于动态交通分配的应急路径规划算法。给出了问题的定义,设计了1个基于仿真的动态交通分配模型,给出了基于动态交通分配的算法求解步骤。通过北京市路网数据对算法进行验证,证明了算法的可行性与有效性。     

双竖井送排式通风方式的数值解析及运营经济性研究

以流体力学为基础,建立了公路隧道双竖井送排式通风方式的流量平衡方程和压力平衡方程。基于二分法数值求根方法，提出了流量平衡方程数值解的求解过程，并对迭代计算过程中初始试算值的界定、计算约束条件的选取作了介绍。以二分法为核心算法，采用面向对象的编程语言VBA (Visual Basic for Application，以下简称VBA)编制了“双竖井送排式与射流风机组合通风方式”计算程序（以下简称通风计算程序），该程序已经在多座公路隧道的通风系统设计中得以应用，并取得了良好的效果。最后从经济风速和设备运营控制两个方面，介绍了提高运营通风经济性的策略和措施。     

出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度

针对港口竞争环境下产生的出口箱随机入港分散堆放策略,综合考虑出口箱堆场堆存位置分布以及泊位分配与集卡路径之间的相互影响,提出了出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度问题,并以船舶停靠泊位为决策变量,以所有集卡行驶总路径最短为目标函数,建立了泊位调度优化模型。采用基于遗传算法的启发式算法,对遗传算子进行了改进设计。最后,应用算例对模型和算法进行仿真实验,并将优化后结果与传统的先到先服务泊位调度模式进行比较分析。结果表明:以集卡行驶总路径为考量的泊位调度优化可使集卡行驶总路径缩短11.51%,可明显降低港口的运营成本,同时获得合理的泊位分配计划,模型和算法可行有效。      

基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法

为了获取市区路网的交通状态,提出了一种基于出租车跟踪的市区路网交通状态估计方法。该方法采用GPS定位设备获取出租车的行驶数据,然后结合数字地图数据对其中的位置数据进行修正,并采用A^＊启发式搜索算法对出租车进行跟踪,最终通过计算出租车跟踪路径在所覆盖路段上的置信参数来实现对市区路网交通状态的估计。基于上海市的出租车GPS调度数据和市区路网数字地图数据的应用实例验证了这一方法的可用性。     

一种新型车用导流器的研究及其气动性能优化

针对传统导流器仅能单一地减小阻力或升力的问题,基于某直背车型设计一款能同时减小阻力和升力的新型导流器。首先,基于其需满足的流场条件确定导流器横截面初始的上下型线,并使用准均匀B样条进行拟合,再沿y方向拉伸出导流器的型面。接着,通过改变截面型线控制点,得到一系列不同的型面,运用遗传算法寻优找到导流器最优型面。最后,为进一步减小阻力和升力,基于导流器最优截面,改变导流器的宽度和安装位置与角度,并采用实验设计、近似模型和NSGA-II遗传算法进一步优化。模型风洞实验验证的结果表明:整车阻力减小3.8%,升力减小7.9%。     

基于交互多模型的车辆质量与道路坡度估计（双语出版）

车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一，而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息，因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题，提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先，设定了适宜进行质量精确估计的工况条件，据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法，进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法，以实现质量的在线估计。然后，以车辆纵向动力学模型为基础，建立了运动学和动力学2种坡度估计模型，并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器，基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计，设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器，基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息，坡度估算结果与实际值有偏差；动力学模型对模型精度要求高，算法稳定性差，为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计，采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后，对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明：所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性，适合智能汽车运动控制的应用需求。     

停车诱导信息系统显示优化问题的遗传算法求解

针对复杂的道路网布置和具体的道路交通状况,基于广义停车成本概念探讨了停车诱导信息系统的显示优化问题,并建立了显示优化模型。对于这个0-1模型,设计了利用基本遗传算法(SGA)求解的步骤。最后,通过实例验证了模型和求解方法的科学性和适用性。     

基于相干数据体的裂隙检测方法

为了研究结构物的不连续性,通过对相干数据体多道C2和多道C3算法的对比研究,将这两种算法应用于检测数据的成像来诊断结构裂隙的分布。模型数据和实际检测数据的计算结果表明：C2、C3相干算法用于裂隙检测具有较强的抗噪声性能和良好的分辨能力;特别是C3相干算法比C2相干算法在横向分辨方面更具有优越性,这也说明C2、C3相干算法是检测地质结构、公路和桥梁不连续性和缺陷的一种有效方法。     

基于多参数状态时间序列的交通状态预测方法

利用多个参数描述交通状态时,交通流数据表现为多维空间数据。提出了将属于每个状态的多维空间数据转换为一维时间序列的方法,对于此状态时间序列采用BP神经网络进行了下1个时段的交通状态预测。实验结果表明,多参数状态时间序列比单个参数时间序列能更准确地描述交通流状态变化过程,且算法简单,具有较强的预测实时性。