基于Matlab的公路养护作业区长度优化方法研究

公路养护工作是维持道路正常运行的基本保证,设置养护作业区往往需要封闭部分车道,这常会给道路上的交通流带来不利影响,对养护作业长度进行优化设计可以减少这些负面影响。在考虑道路交通流量的时间变化特性基础上建立了养护作业费用模型,利用Matlab工具初步实现了在道路交通流随时间变化情况下的作业区长度优化计算,并给出了具体算例。     

混合交通流条件下区域交通信号控制优化模型

针对传统区域交通控制技术无法应对机非冲突干扰的问题, 结合中国城市道路混合交通流的特点, 研究了交叉口与路段非机动车对机动车的干扰。分析了区域路网机动车交通特征, 确定了混合交通特性相似的区域。基于路段非机动车的阻滞作用, 分析了交叉口通行能力的折减与相邻交叉口相位差的优化。以区域路网机动车总延误为优化目标, 建立了非机动车影响条件下的区域交通信号控制优化模型, 优化了信号周期时长、绿信比和相位差等参数, 并利用遗传算法求解模型。利用VISSIM仿真软件, 以上海市杨浦区五角场环形区域路网为例对优化模型进行验证。验证结果表明: 现状信号控制方案下区域路网7个交叉口机动车的车均延误为24.5~42.9s, 平均为35.99s, 路网总延误为256.39h, 优化后交叉口的车均延误为21.8~36.4s, 平均为30.12s, 路网总延误为214.57h, 7个交叉口车均延误减少了10%~24%, 平均为16.31%。可见, 优化模型能够显著降低区域路网车均延误与总延误, 提高区域路网通行效率。     

动车低速脱轨的动态响应

在动车轴箱下方安装防护装置, 进行线路低速脱轨试验。车辆借助脱轨器完成脱轨, 利用应变片、加速度和位移传感器采集脱轨车辆的动态响应, 采用高速摄像仪和视频摄像仪分别记录了脱轨车辆的运动姿态。基于试验数据, 评估了脱轨条件下钢轨抗倾翻能力, 验证了脱轨安全防护装置的性能, 分析了动车脱轨后的动态响应和脱轨速度、车辆质量和线路对动态响应的影响。试验结果表明: 当动车低速脱轨时, 防护装置撞击钢轨的最大横向力为177.18kN, 小于钢轨横向抵抗力510.00kN, 因此, 脱轨安全防护装置可以扣住钢轨外侧, 有效限制脱轨车辆的横向移动。车辆的脱轨过程分为惰行、轨上运动、落地和路基滑行4个阶段, 各阶段的动态响应均随脱轨速度和车辆质量的增大而增大。当动车脱轨速度为22km·h^-1时, CRTSⅡ型双块式无砟轨道的脱轨距离约为15.80m, CRTSⅠ型板式无砟轨道的脱轨距离约为20.87m, 因此, CRTSⅡ型双块式无砟轨道的轨枕可以起到减速带的作用, 减小脱轨距离。     

基于模糊故障树的长江LNG船舶装卸作业风险预测

为了评估LNG进江船舶装卸作业风险,研究了基于模糊故障树的风险定量预测模型.该模型采用模糊集合理论与专家语言判断相结合的方法来量化基本事件发生的可能性,克服了我国长江LNG船舶装卸事故数据库不完善的问题.对192起LNG船舶历史事故数据进行统计分析,查阅国内外LNG货物装卸操作相关资料,辨识装卸作业过程中存在的风险源.结合长江通航环境特征建立LNG船舶装卸作业故障树,明确装卸作业失效的各种可能途径.模糊化过程用一致性决策方法综合专家意见,通过去模糊化输出过程得到顶事件概率,求得基本事件的模糊重要度系数.选取长江江苏段某L N G码头进行验证.结果表明,该码头装卸作业失效风险为4.559×10-4每船年,该值位于国际海事组织(IMO)规定的社会风险可接受范围内,高于全球LNG船舶装卸作业事故统计频率2.64×10-4每船年,装卸作业风险与沿海港口存在差异性,该结果可以为主管机关制订L N G船舶进江政策提供支撑.     

绿色航运能源技术现状及发展趋势分析

航运可持续发展背景下,针对国内外碳排放发展战略及北极航道商业化航行的排放要求,研究绿色能源技术,实现航运业低碳化和清洁化已成为航运科研的重大任务。为明晰绿色燃料对实现航运碳中和的应用潜力,围绕能源技术的研究前沿,针对氢、氨和绿色甲醇3类绿色能源在国内外航运船舶中的技术应用和技术研究现状进行综述和评论,并从技术成熟度和商业成熟度2个角度对航运绿色能源开展初步技术评估,进而从燃料生产、运输储存加注、动力系统、船舶设计改造和航行运营5个方面分析讨论了航运绿色能源技术目前所存在的主要问题。分析结果表明：相较于传统重质柴油和LNG燃料技术,当前绿色能源技术的应用主要受制于燃料成本高昂且未实现规模化供给、基础配套设施缺乏、关键设备的研发及改造技术不成熟,并且尚未有1种燃料具有全方面、压倒性的技术优势从而能够完全替代现有传统燃料,但基于现有的技术路线和研究趋势,可预见甲醇将成为实现阶段性碳减排目标的主要能源。而实现碳中和目标,氢和氨则更具优势。氢和氨分别更适用于实现内河和海运船舶的碳中和目标。此外综合绿色航运能源的技术现状、主要问题和发展趋势,从燃料供应链建设、船舶技术研发、标准及政策法规3个方面提出发展建议。     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明：直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。     

基于灰色关联分析的飞机客制化模型研究

在飞机设备选型时,客户需要对制造商给出的标准规范清单进行选择,以得到符合其个性化需求的设备,文中对该客制化流程进行了研究.根据灰色关联分析法建立模型,评估待选设备与客户定制需求的关联程度,同时将客户的个性化需求用层次分析法定量化表示成评估指标体系的权重差异.灰色关联度是评估待选设备是否纳入购买清单的依据,反映了待选设备对需求的符合程度.最后以A320-200飞机的客舱可选项为例,应用于2家航空公司不同的个性化需求下,得到了2家公司不同的设备购买优先次序和选项清单.比较结果验证了客制化模型的合理性,从而为飞机设备选型提供了客观的依据.     

基于步行到站者出行时间的独立BRT走廊站距优化模型

BRT站距影响乘客到达BRT 站点所花费的平均时间,这种影响对步行到站者的出行显得尤为明显。首先,对BRT走廊辐射区域进行了细致的解析,以到站时间受站距影响较大的步行到站者为研究对象,分析步行到站者的平均到站时间,得到了步行到站平均时间同站距的函数关系。在此基础上,以增加站点数量造成的平均步行到站时间减少同BRT车辆运行时间的增加两者之间的平衡为目标,建立了BRT走廊站距优化模型,给出了模型参数的标定方法。该模型对BRT 影响区进行细化,更加符合实际情况,能为BRT实际设站提供一定的参考。     

一种车体转运机构的设计

根据车身整体往复杆生产线车体转运机构工作原理、技术要求和结构设计,针对现有车体转运机构的弊端,开发更稳定、高效、简洁和便于维护的车体转运机构。采用车体两侧同步举升和伺服电机输送方式,应用直线导轨滑移,使新机构更精确,更便于控制,提高运行效率和降低故障率,减少运行成本。     

汽车音响系统无声问题排查及设计改进

结合某些车型音响系统无声的问题,排查并确认问题发生根本原因,根据音响系统的工作原理,提出优化改进方案。