一种V2X环境下基于改进卡尔曼滤波的CACC数据精度提高方法

针对V2X环境下通过车车、车路通信获取的CACC车辆行驶状态数据(包括位移、速度和加速度等)存在噪声的问题,考虑车辆在弯道行驶过程中速度方位角的变化,提出了一种改进卡尔曼滤波算法的CACC车辆行驶数据精度提高方法。该方法根据CACC车辆在弯道行驶的几何关系,通过考虑上一时刻和当前时刻车辆行驶位移、速度等行驶状态的变化,将其行驶数据经过改进卡尔曼滤波后对车辆行驶状态做出最优估计,进而提高CACC车辆行驶状态数据精度。通过CarSim和Simulink联合仿真平台建立改进卡尔曼滤波算法对CACC车辆在弯道行驶过程中获取数据的仿真和验证。仿真结果表明,改进的卡尔曼滤波算法使车辆行驶位移的精确度MSE提高了81.04%,RMSE提高了56.96%,更接近期望值,具有更好的准确性。     

高速公路沥青混凝土桥面病害分析与处治

文章通过对高速公路混凝土桥面铺装出现病害问题,分析病害产生的原因,提出了相应的设计、施工及养护等方面的改进建议和具体方案,对桥面铺装设计和施工有一定的参考价值。     

PHEV发动机驱动工况效率耦合分析与优化控制

单轴并联式混合动力系统（Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV）包括电池、驱动电机、发动机、自动变速器等多个关键部件。各部件效率特性存在相互耦合的关系,要实现系统整体效率最优,需要辨明影响系统效率的控制参数,并对系统整体效率最优的控制参数进行优化。以装备无级变速器（Continuously Variable Transmission,CVT）的PHEV为研究对象,首先对系统各关键部件的效率特性进行分析,建立各关键部件效率模型,明确各部件效率与控制参数、状态参数之间的关系。在此基础上,对发动机单独驱动模式下动力传递路径中不同部件的效率耦合关系进行分析,推导出系统燃油消耗量与动力系统各状态参数、控制参数之间的函数关系。根据分析结果,选取车辆需求功率及车速为状态参数,变速器速比及发动机转矩为控制参数,以系统燃油消耗量最小为目标建立优化目标函数和约束条件,对系统优化问题进行定义。根据优化问题的特点,设计基于模拟退火的优化算法对优化问题进行求解,获取系统燃油消耗率最小时变速器目标速比和发动机目标转矩随状态参数的变化关系。建立系统仿真模型对所述优化算法进行仿真分析,并搭建混合动力试验台对优化结果进行试验验证。结果表明：无级变速器效率对系统整体效率影响较大,采用优化控制规律使发动机效率有所降低,但无级变速器效率升高更大,系统整体效率升高;在功率需求一定的循环工况下,优化控制算法比传统上仅以发动机效率最高为目标的控制算法节油1%~2%。     

旋喷桩在软土路基加固中的运用

通过对叶信高速公路五标段粉喷桩加固软土路基的施工实践,总结粉喷桩应用于粘性土路基的施工要点,质量控制手段,质量检测方法。粉喷桩处理后的软基,具有路基沉降量少、快速、经济的优点。     

船用燃气轮机GT1000

ＧＴ１０００船用燃气轮机由航空ＳＰＥＹ ＭＫ２０２双思子内外涵合加力涡扇发动机派生而来，本文详细描述了ＳＰＥＹＭＫ２０２发动机的船用化改装和ＢＴ１０００机的主要技术特点，包括气动，结构设计，零部件强度和系统布置等，也给出了ＧＴ１０００整机的性能试验结果。     

固相法制备锂离子电池正极材料LiMn_xFe_(1-x)PO_4及其性能研究

以LiFePO_4为研究对象,通过Mn(Mn源为MnC_2O_4·2H_2O)部分替代Fe(Fe源为FeC_2O_4·2H_2O)的同时,采用固相法对替代材料LiMn_xFe_(1-x)PO_4/C(x=0、0.1、0.3、0.5)进行碳包覆,以提高其放电比容量、电导率或放电平台。通过XRD、TEM、SEM和充放电测试,研究了磷酸锰铁锂的晶体结构、形貌以及电化学性能。结果表明:包覆掺杂后的材料仍保持橄榄石形晶体结构,碳包覆和掺杂Mn没有对原材料的形貌产生明显影响。制备的LiMn_(0.1)Fe_(0.9)PO_4/C正极材料具有最佳的电化学性能,其0.2 C倍率下的放电比容量为124.8 mAh/g,放电平台为3.4 V,阻抗为43.8Ω。在1 C倍率下循环30周之后,放电比容量仍有120 mAh/g,容量保持率为97.71%,具有较优的循环性能。     

与线路斜交的框构桥顶进技术

介绍2×16 m、交角45°57'的框构桥,一次顶进施工中的方向控制技术.其中包括桥体吃土时和全部入土后两种工况的受力分析;顶镐布置与施工参数测定.     

基于XGBoost的短时出租车速度预测模型

准确预测短时出租车速度是识别驾驶员异常加减速行为的前提,有助于提升乘客的安全与舒适。以城市中出租车实时移动速度为研究对象,研究了基于XGBoost的短时出租车速度预测模型。将出租车的移动速度数据集划分为训练集和测试集,构造滑动时间窗口,以时间窗口内的出租车历史移动速度的时间序列为输入变量,以出租车当前时间的移动速度为输出变量,采用前向验证的方法进行模型评估。利用基于贝叶斯算法的hyperopt模块实现模型参数的快速优化,得到模型最优参数组合,并基于深圳市2013年10月22日的出租车GPS轨迹数据集进行算例分析,将模型的预测结果与非参数回归模型、神经网络模型预测结果进行比较。研究表明：所构建的短时出租车速度预测模型的平均绝对误差（MAE）为9.841,均方根误差（RMSE）为12.711,均低于非参数回归模型和神经网络模型,提高了出租车速度的预测精度;由于出租车速度序列缺乏规律性,调整后的R₂（R₂ _adjusted）为0.592,且相较于其他2个模型,XGBoost模型在出租车速度发生急剧变化的时间点附近具有更优的拟合效果,避免了过拟合造成的预测精度下降。     

基于多智能体的城市交通流控制原型系统

对中国目前的城市交通流控制系统存在的问题进行了分析。针对原系统结构中的不足提出了构建基于多智能体的智能城市交通流控制系统的思路, 并研究了该系统的基本框架和实现途径及方法, 同时探讨了该系统中各个交通智能体的结构以及它们的协调合作关系, 为基于多智能体的智能城市交通流控制系统的最终实现提供了理论指导和方法依据。