薄壁杆件六面体网格剖分的组装法

针对箱梁等薄壁杆件的六面体网格自动生成问题,提出以下算法:在内外壳表面上,根据其拓扑关系和几何位置,采用映射和插值的方法布设节点;根据各个壳节点三维位置和拓扑关系对其进行编号;采用动态规划的方法,根据壳之间的拓扑几何关系组装内外壳,统一节点编号,生成单元。应用以该方法编制的相应计算软件对一座三跨连续箱形梁桥进行网格剖分。结果表明:该算法简单,效率高,生成的单元质量好。     

一种快速构建道路整体模型方法的研究

依据道路线路设计成果计算出道路模型与地形模型的拼合交线，用设计点(特征线)数据替换拼合交线内的地形点(特征线)数据，形成道路建模所需的原始点集和约束边集。针对原始点集采用逐点插入算法进行Delaunay三角剖分，将约束边嵌入初始三角网中，由此得到外观与内部拓扑关系均为整体的道路三维模型。     

线路设计中多方案组合优化算法

为了使设计者从道路线路设计的繁重计算统计工作中解脱出来,在研究了局部方案间内在关联的基础上,提出了将局部方案分解为更小单位的逻辑方案,用有向网络图表示逻辑方案问的拓扑关系,采用节点一弧段联合数据结构来表示网络图;同时基于最短路径理论,提出了在网络图中智能化搜索综合指标最优的逻辑方案集,自动形成整体方案的组合优化算法.研究结果表明:该组合优化算法是正确的,应用该算法能自动生成整体最优的方案,提高了设计效率和水平.     

燃料电池客车混合动力系统能量分配的遗传优化组合算法

就燃料电池客车混合动力系统提出了一种基于电机功率分段组合优化算法，该方法是以路况为基础统计出电机功率的分布情况，并将分布离散化(分段)，然后采用遗传算法进行优化组合，得出给定道路工况下的优化的功率组合分配方案。最后进行了仿真计算，结果表明该算法的可行性。     

城市危险品道路运输网络的设计和分析

为了更好地研究道路危险品运输网络的拓扑特性,通过分析危险品道路运输路径选择模型特点和所面临的问题,建立了适用于危险品道路运输网络的、规范的、准确的一套体系和标准。以成都市为例,使用Arc GIS和Matlab软件初步设计和建立了道路危险品运输拓扑网络,统计了相关拓扑基础数据,并仿真生成相同规模的随机拓扑网络。对比发现:成都市危险品道路运输拓扑网络具有随机网络特性,主要表现为节点度频次分布服从泊松分布。分别通过线性拟合、高斯拟合、幂律拟合,以拟合优度值选择发现:节点度累积概率分布服从泊松分布;节点度分布中的主要集中节点度为2~4,平均节点度为2.968 2。这些表现特征可为危险品运输相关政府部门、运输公司提供危险品道路运输网络设计相关的科学有效方法。     

基于有向图拓扑排序的车身装配顺序规划

拓扑排序算法是有向图的应用领域中的一种重要算法,阐述了AOV图的定义及拓扑排序算法思想,在此原理的基础上,研究了基于推理的将有向图拓扑排序技术应用到产品装配顺序规划中的方法,并给出了该方法在车身虚拟装配中的应用实例。     

基于激光雷达点云的道路几何信息提取与数字化建模研究

为实现快速、自动化的道路几何信息提取和数字化建模，基于激光雷达点云提出了一套从道路语义分割、几何线形提取到集成化建模的通用框架。首先，基于空间上下文特征基础框架，将局部特征的最大值和邻域均值进行聚合以作为局部特征，使用径向分布参数与三维坐标描述全局上下文特征，构建道路语义分割网络。其次，基于道路场景分割结果，通过体素降采样和半径滤波法减少点云数据量、去除离群点，并利用可变半径Alpha Shapes (VA-Shapes)算法提取道路边线，结合获取的边线横纵坐标，计算路段几何信息(路宽、纵坡、横坡等),使用inshape函数和插值法构建交叉口的数字高程模型。最后，采用Dynamo for Revit将道路几何信息导入并生成道路路线，通过Revit软件设计道路自适应族构件及不同类别基础设施族构件，实现精细化道路数字建模。利用开源数据集Semantic3D进行训练和测试，分析与评价道路几何信息提取效果。研究结果表明：所提出的算法总体准确度为95%,路面的单类交并比为97.9%,能够很好地实现道路点云场景的自动化语义分割；相比于传统的固定半径Alpha Shapes算法，VA-Shapes算...     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

路面冲击输入下车内噪声主动控制

针对基于LMS算法道路噪声主动控制在面对冲击性噪声时性能骤降的问题，建立了基于滤波-x最小平均绝对偏差（FxLMAD）算法的道路噪声主动控制系统，以控制路面冲击输入下的车内噪声。首先对路面冲击输入下车内噪声特性进行了分析，发现其噪声是非高斯的，且更符合α稳定分布。接着对基于FxLMAD算法的噪声主动控制进行仿真，结果表明该算法在达到良好降噪效果的前提下还拥有结构简单、计算量小的优点。最后，搭建了车内噪声主动控制系统并在某燃油车上完成了冲击路面的实车道路试验。结果显示，基于FxLMAD算法的车内道路噪声主动控制系统在50～500 Hz范围内的总声压级降噪量可达约2 dB(A)，明显优于普通的LMS算法。     

基于指数加权衰减记忆无迹卡尔曼滤波的路面附着系数估计

针对车辆主动安全控制中路面附着系数这一关键信息,提出一种指数加权衰减记忆无迹卡尔曼滤波(FMUKF)估计算法。该算法在传统无迹卡尔曼滤波(UKF)的基础上,利用衰减记忆滤波来解决由于模型不准确造成的滤波误差过大甚至发散等问题。利用Car Sim和MATLAB/Simulink对算法进行了联合仿真和实车道路试验,并与传统UKF算法的估计结果进行对比分析。结果表明,该算法增强了滤波的稳定性、提高了算法的估计精度,且具有一定的自适应性。