自行车骑行者生理、心理与综合负荷感知模型

为探究自行车骑行者在骑行过程中的生理、心理状态与骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境之间的影响规律, 设计并实施了自行车骑行试验; 选取了相对代谢率、心境状态、自感疲劳程度和任务负荷指数等指标, 分析了骑行者生理、心理与综合负荷感知的特性及规律; 以骑行试验数据为基础, 应用偏最小二乘回归方法建立了骑行者生理、心理及综合负荷感知模型, 并对模型预测能力进行评估。研究结果表明: 骑行者个体属性、骑行强度及骑行环境均对骑行者负荷感知有影响, 其中骑行者个体属性因素中, 身体质量指数和基础代谢率作用较为显著, 二者在负荷感知模型中的平均影响因子分别为0.121和0.112;骑行强度因素中骑行时间对于负荷感知影响最大, 其平均影响因子为0.139;骑行环境因素中交叉口数对骑行负荷感知影响最为显著, 其平均影响因子为0.137;各个变量对心理负荷与综合负荷感知的影响趋势相同, 对生理负荷与综合负荷的影响趋势不相同。可见, 关注部分因素以及骑行者心理负荷对于提高骑行服务水平具有一定作用, 研究结果可应用于改善自行车骑行设施环境。     

基于熵权-灰关联法的岩质开挖边坡安全评价模型

根据边坡稳定性评价体系, 选取边坡岩体质量评分、边坡开挖方法调整系数、高度修正系数、结构面调整系数、结构面调整值5个评价指标反映边坡的整体稳定性, 并作为安全评价模型的序列变量; 建立了熵权-灰关联安全评价模型, 将目标边坡作为系统特征序列, 12处岩质边坡作为相关因素序列, 评价了京沪高速改扩建工程沿线典型岩质边坡的安全性, 并提出工程建议; 采用FLAC3D仿真软件, 分析了不同阶段机械开挖和不同炮孔处静力爆破条件下边坡的稳定性变化规律, 以验证安全评价模型的准确性。分析结果表明: 边坡稳定性评价指标可较好地反映边坡的稳定性特征; 熵权-灰关联安全评价模型充分发挥了灰关联法在小样本数据分析的优点, 且由熵权法计算的指标权重改善了传统灰关联分析中由专家打分或平均赋权的缺陷, 使评价结果更加客观; 三级边坡和一级边坡的开挖使边坡K593+260~K593+555的安全系数分别降至1.01和1.00, 和上一级边坡相比降幅分别为34.8%、9.1%, 说明缓倾顺层岩质边坡的开挖会使岩层沿结构面滑动, 使边坡失稳; 瞬时动荷载和荷载积累效应控制静力爆破条件下边坡的稳定性, 瞬时动荷载的出现使边坡安全系数下降了7.7%, 荷载积累效应的消散使安全系数平均回升3.6%, 说明爆破对边坡的松动作用明显, 荷载积累的消散使边坡的稳定性提升。     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。     

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN 预测模型

为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型. 基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means 聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间. 以上海市791 路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4 种模型进行比较. 结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.     

基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别

为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差（ARCH）模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.      

无接触网供电车辆电磁-热场耦合计算

无接触网供电技术在城市轨道交通中的应用受到越来越广泛的关注,大功率无接触电能传输的实际应用还有许多问题需要论证,其中电磁感应导致的涡流发热问题引起人们的普遍重视. 依据电磁感应原理和传热学,建立无接触网供电车辆感应加热模型,采用有限元法计算无接触网供电车辆热场分布,对不同载荷工况下的车辆的发热情况进行数值仿真,并对采用散热器和风冷两种散热方式的接收线圈的散热性能进行对比研究. 研究结果表明:接收线圈和转向架温度升高明显;随着发射线圈电流增加以及气隙距离的减小,车辆各个部位的温度都有上升趋势;装有散热器的接收线圈最高温度比不含散热器时降低了126.0 ℃,通过改变散热器的传热系数能进一步提高散热器的散热性能;采用风冷散热方式接收线圈温度降低了131.2 ℃,与散热器相比,风冷的散热性能略好,且随着风速增加风冷效果更加突出.      

基于交叉口双站台的BRT 优先控制研究

为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明：BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率.     

基于多源数据的公交车能耗碳排放测算模型

公交车能耗碳排放强度与车辆、线路和驾驶员有显著相关关系,为精准刻画其能耗碳排放强度特征,整合OBD监测数据、加油(气)数据、运营排班数据等多源数据资源. OBD监测数据和加油(气)数据呈显著的线性关系,证明修正后的OBD监测数据可满足分析要求. 搭建“速度-能耗碳排放强度曲线”测算模型,幂函数关系的拟合优度R2 =0.972 6 为最高. 实证研究发现,平均速度在10~60 km/h 变化时,液化天然气(LNG)车比柴油车能耗碳排放强度高 3.3%~33.7%,双层车比铰接车高2.4%~13.3%;LNG铰接车在不同线路、相同速度下的强度相差9.6%;不同驾驶员在相同线路的能耗碳排放强度可相差24.2%. 模型为各城市基于多源数据开展公交能耗碳排放目标设定提供数据支撑.     

基于主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法

城市快速路高峰时段已经呈现出常态性拥堵,对快速路主线拥堵进行疏导尤为必要.本文通过在主线和入口匝道进行三级交通检测判别,设计了多级联动的信号控制流程与实现方式,构建了不同拥堵程度下的分级响应控制策略,基于瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法及最大排队长度限制下的实时信号控制算法,建立了主线及匝道车道开关闭、汇合处信号灯控制、主线动态限速、交通信息诱导等于一体的快速路级联信号控制方法.仿真分析结果表明,在主线不同拥堵程度下采取的级联信号控制方法,可以有效提升快速路主线平均车速,并未导致匝道排队的恶化,局部路网平均延误均有明显降低.     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,及时检测疲劳驾驶,并提醒驾驶员集中注意力,对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据,提取了18项与驾驶行为相关的特征,并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别,结果表明整体的识别准确率为0.785,其中召回率为0.61,即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明,基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果,且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比,具有简单方便,不影响驾驶,且成本低的优势.