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201.
本文与文献[1]为姐妹篇,同属简支梁多跨连续时为使桥面连续所采用的构成及其计算方法,文中出现了两孔以上简支梁处的连板,并为之设定了连板的设计方法。连板的计算及其抗裂准则都是按AASHTO的公式进行,从另一个侧面知晓英制的计算要点。 相似文献
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203.
考虑到跟驰车流中前车车型对智能汽车跟车行为的影响,采用长短期记忆 (Long Short Term Memory,LSTM)神经网络,基于 NGSIM 数据集,通过 One-Hot方法编码车型特征,并引入注意力机制 (Attention Mechanism) 生成输入特征的注意力权重,训练并建立了一种可根据前车车型产生不同跟驰行为的智能车辆跟驰模型 (Identifiable Vehicle Type Car-Following Model,IVT-CF)。在不同前车车型的跟车场景中仿真发现,IVT-CF 模型仿真车辆的速度和位移的均方误差 (Mean Square Error,MSE) 比不分车型的 LSTM 模型分别降低了 23.8%、31.7%,比 IDM 模型分别降低了 15.8%、18.7%,仿真精度更高。在混入大型车辆的车队跟驰场景仿真中发现,交通流速度和车头间距的收敛时间为 92 s,该模型能较快收敛,具有较好的稳定性和抗干扰能力。 相似文献
204.
为分析智能车辆实时规划和跟踪控制的相互影响关系,基于改进的快速随机搜索树规划算法(improved-RRT)与线性时变的模型预测控制算法,提出了一种智能车路径规划与跟踪控制系统的构架。首先,采用目标导向、节点修剪、曲线拟合和最优路径选择等方法对基础RRT规划算法进行改进,保证规划路径满足车辆运动学约束并趋近最优解。然后,基于线性时变模型预测控制算法,实现智能车对期望路径的稳定控制。硬件在环仿真结果表明,车速为36 km/h,规划步长为2 m,规划周期为0.1 s时,侧向加速度小于0.2g,满足安全性和实时性要求。最后,分析了车速、规划步长和规划周期等因素对实时规划和稳定跟踪的影响。 相似文献
205.
车头时距分布函数的验证、分析与选择 总被引:1,自引:0,他引:1
采用30组高速公路实测数据,对常见的车头时距分布函数进行验证.为明确其适用性,分析了分布函数的特征,并提出选择策略.研究结果表明负指数分布能较好地反映车辆到达的随机性,且较为简单,当车道交通量小于250 veh/h时优先选用.移位负指数分布通过最小车头时距的合理取值减小了拟合误差,而爱尔朗分布的阶数必须取整数,扩大了误差,当交通量位于250 ~ 750 veh/h时,应优先选用前者.M3分布主要用于拟合交通量大于750 veh/h且车队现象比较明显的交通流,根据线性回归得到的自由车比例α与交通量的函数关系,规定α应小于0.9.改进的M3分布适用性很广,但参数取值比较困难,可作为其他分布函数的有益补充. 相似文献
206.
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208.
209.
210.