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71.
目前,学者在智能网联交通领域的研究主要集中于宏观的技术进展综述和微观某一特定问题分析,但对智能网联交通系统各组成元素之间相互影响作用关系的数学分析尚有欠缺.首先,将智能网联交通系统分为三层,分析智能网联交通中各子系统间的动态影响作用关系,以及子系统状态波动在横向和纵向上的影响,提出智能网联交通系统稳定性影响评价指标体系;其次,根据模型的协同联动思想,提出基于车速推荐思想的智能网联交叉口人、车、路、管控协同联动流程;最后,通过仿真模拟T型交叉口的人、车通行对该模型进行验证.结果表明,模型能很好地适应并说明智能网联交通系统在协同联动作用下提高交通流的顺畅性和稳定性. 相似文献
72.
从运动平台空间运动可能存在的720种运动顺序配置入手, 针对智能芯片与阵列光纤对接过程各运动单元产生的几何误差进行敏感性分析, 通过区分和归类各运动单元的敏感误差和不敏感误差, 将运动平台运动顺序配置数减少到90;考虑到运动平台各运动单元具有均匀分散、齐整可比的特性, 运用正交试验设计方法将敏感误差和不敏感误差确定为3个水平, 将6个运动单元确定为6个影响因素, 建立了对应的正交试验表, 得出了5条运动顺序配置的试验路径; 借助MATLAB仿真平台对5条运动顺序配置的试验路径进行了仿真试验, 获得了运动平台运动顺序最优配置; 在封装系统多自由度精密运动平台上进行了实测试验, 检验了仿真试验结果。试验结果表明: 传感器智能芯片与阵列光纤对接的运动平台在空间直角坐标系中最优的运动顺序为先沿横轴平动, 再绕横轴转动, 再绕纵轴转动, 最后沿纵轴平动; 该方法可优化光纤扫描雷达传感器智能芯片与阵列光纤对接的运动平台的空间运动顺序, 还可预测和规划其他多自由度运动平台的配准路径。 相似文献
73.
74.
针对高寒地区公路系统遭遇雪灾规模大、持续时间长的特点,以黑龙江地区公路系统及其常遭遇的风吹雪灾害为研究对象,从灾害发生机理探究灾害形成的宏观条件;基于概率论思想,通过影响因素的联合概率密度函数,将致灾因子发生可能性、危险等级及危险强度三者联系在一起,阐明了致灾因子的危险性评价理论;在公路系统脆弱性评估的基础上,构建了适用于寒区公路系统的风吹雪灾害风险评估体系. 通过此体系对黑龙江省2017年2月份内的风吹雪事件进行评估,并将预测结果与省气象信息中心发布的道路预警进行对比. 结果表明:研究区公路网在评价时段内相对风险等级最高的是鹤岗-伊春线、绥化-大庆线的绥化段、哈同公路的哈尔滨和佳木斯段以及牡丹江市周边,其相对风险概率大于0.69,需要对此路段多加关注. 该研究在一定程度上为今后寒区公路网的雪灾救援及物资配置提供了参考,使得寒区防灾减灾任务更加具有针对性. 相似文献
75.
基于前轮转角约束自适应模型预测控制的路径跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对在车辆行驶中较小的前轮转角无法充分利用路面附着能力,较大的前轮转角使得车辆的行驶稳定性差的问题,文章提出了一种前轮转角约束自适应模型预测方法。首先建立车辆的动力学模型,然后通过计算得到轮胎纵向力,最终得到车辆的前轮转角。将车辆的状态量与前轮转角自适应约束条件输入给模型预测控制器,输出车辆的前轮转角,实现对参考路径的跟踪。在Carsim和MATLAB平台上联合仿真,仿真结果表明前轮转角约束自适应模型预测控制的车辆相比固定转角约束的车辆具有较好的跟踪能力和稳定性。 相似文献
76.
针对现有交通流预测方法未充分考虑多断面车流演变规律,提出基于时延特性建模的时空相关性计算方法. 该方法采用对不同断面、不同时刻交通流的分布相似性度量,对输入的车辆到达数据序列进行切割构建时空相似度矩阵,得到相邻断面之间的时延参数. 基于时延特性建模,将多断面之间的流量信息进行融合,使用长短时记忆(LSTM)网络进行流量预测. 通过对实际路段数据的预测和结果分析,验证所提方法的有效性和实用性. 相似文献
77.
为研究信号交叉口非机动车违规过街行为,选取西安市的7个信号交叉口,通过视频拍摄获取资料,应用复杂网络来分析非机动车网络的结构特征和演化规律.建立了交叉口非机动车网络,基于SI模型的基本思想,提出了非机动车违规过街行为的传播模型.并通过python程序进行模拟分析,在不同的网络结构和不同的传播率下,获取了非机动车违规过街的行为趋势.结果表明:随着等待时间的增加,一旦有骑行者闯红灯,更多的骑行者将加入到违规过街的行列;在内向度和外向度方面,电动自行车均高于普通自行车;非机动车违规行为随着传播率及非机动车流量的增加而增加. 相似文献
78.
79.
80.
The parameter values which actually change with the circumstances, weather and load level etc.produce great effect to the result of state estimation. A new parameter estimation method based on data mining technology was proposed. The clustering method was used to classify the historical data in supervisory control and data acquisition (SCADA) database as several types. The data processing technology was impliedto treat the isolated point, missing data and yawp data in samples for classified groups. The measurement data which belong to each classification were introduced to the linear regression equation in order to gain the regression coefficient and actual parameters by the least square method. A practical system demonstrates the high correctness, reliability and strong practicability of the proposed method. 相似文献