面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验,缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题,提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性,基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案,并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上,基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库,并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系,基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件,试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。     

微型电动汽车后悬架设计

在当今社会,汽车已经发展成人们日常生活中的代步工具,更快更舒适成为了今后汽车的研究方向,因此悬架系统成为了人们首要的研究目标.本设计以两座电动汽车后悬架为研究对象,通过对两种类型的悬架的优缺点进行对比,选取最适合两座电动汽车后悬架的悬架类型,采用非独立悬架以达到制造简便、方便维修且结构简单的目的.对后悬架的弹性元件和减...     

断头路打通场景下的路网优化评估

针对断头路的存在会降低道路利用率、加剧交通拥堵等问题, 构建了断头路打通在路网结构以及交通分配层面上的优化评估方法。在路网结构层面, 采用社区探测对路网进行划分, 获取社区作为受断头路影响较大的路段组合; 在交通分配层面, 将断头路打通带来的影响量化为路段平均速率的变化, 构造路网阻抗函数作为约束条件, 在社区内部进行断头路打通前后2次交通分配; 通过连续平均算法建立求解算法, 选取2次用户均衡状态的路段平均速率变化百分比作为评价指数。以北京市朝阳区路网为算例进行分析, 结果表明: ①900 pcu出行需求约束下, 断头路打通的平均指数均值小于0.6%, 表明在低负荷区域打通断头路不能带来明显的优化; ②在剩余3组较大出行需求约束下, 打通跨社区断头路的评价指数均值(3.097%, 1.833%, 2.633%)都大于打通社区内断头路(2.077%, 1.785%, 2.041%), 在市政工程中应该优先考虑打通跨社区路段。     

基于互信息贝叶斯网络的交通事故严重程度分析

为掌握省际客运行业事故严重程度影响因素, 采用互信息及贝叶斯网络方法构建模型, 分析各因素变化与事故严重程度的定量互动关系。鉴于行业样本量较小及专家知识建模存在主观性, 采用改进离散算法挖掘数据, 提出结合互信息与交叉验证的先验网络构造方法。以上海市2005—2019年741起省际客运事故数据为例进行模型分析。结果表明: 对事故最敏感的影响因素为驾驶员性别、天气和车辆类型; 其中“女性驾驶员”“雪、大风、雾”“中型客车”对事故严重性的权重占比分别为13.5%, 8.8%和5.7%;此外, 驾驶员年龄对群死群伤事故贡献较小; 客车尺寸与安全性非单调关系; 00:00—05:00引发7人以上受伤的概率同比上升9%;季节、天气、时间因素与财产损失无直接关联。模型泛化能力优于对比模型, AUC均值为0.644 588, 命中率达到97.3%。     

卡尔曼滤波短时交通流预测普通国省道适应性研究

短时交通流预测是提高普通国省道交通运行效率和安全的关键技术之一。普通国省道具有分布地域广、情况复杂的特点,要求短时交通流预测方法具有良好的适应性,然而,针对短时交通流预测算法适应性及其机制的系统性研究尚不多见。选取1种自适应卡尔曼滤波算法,系统分析其适应性和适应机制。获取江苏省徐州市普通国省道路网中8个交通调查站所采集的实际交通流数据开展实例分析,结果表明：在不同的交通流量水平下,所选算法均值预测的平均绝对百分比误差在10.98%~15.92%之间,区间预测的无效覆盖率在5.21%~6.15%之间,表明所选的自适应卡尔曼滤波算法在不同交通流水平下都具有良好的预测性能;对所选算法的参数进行分析发现,算法参数能够随交通流水平的变化而自动调整,具有良好的自适应机制;所选算法能够在预测初期实现有效的性能调整和收敛。

     

含地面再生制动能量利用装置的供电设计和节能指标评估

逆变回馈装置和储能装置等地面再生制动能量利用装置(GRUD)在城市轨道交通牵引供电系统中的应用逐渐普遍.针对GRUD的供电系统设计问题,首先建立不同GRUD的供电计算模型,并以此为基础,建立GRUD的优化设计与运营模型,设计阶段目标函数为GRUD寿命期限内的系统综合成本,运营阶段目标函数为系统牵引能耗.针对含GRUD供...     

基于模糊逻辑的路径选择模型

为有效解决路径选择行为中的不确定性问题,采用模糊逻辑方法建立路径选择模型。用三角模糊数描述路径行驶时间,并建立一定的模糊规则,然后,用近似推理方法两两对比可选路径,在对比矩阵基础上计算各条路径的权重,即路径被选择的概率。最后,对路径选择模型进行算例应用,验证了模型的有效性。     

建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律,从空间视角探究停车需求与建成环境之间的关系.通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求,以土地利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境,分别构建建成环境对停车需求影响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)模型...     

智能汽车两阶段UWB定位算法

为了提高智能汽车行驶的可靠性,以超宽带(UWB)为研究对象,研究了智能汽车两阶段UWB定位算法;分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源;建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法,在测距值筛选阶段,采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件,在加权位置解算过程中,根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标,以有效减小非视距、多径效应所带来的误差,通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差,并分别建立了静态补偿和运动补偿策略,以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差;在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境,对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较,分析基站数量对定位精度的影响;搭建实物UWB测试系统,对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿,并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明：东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m;补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹,东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m,均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见,提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求,具有高精度、低成本、稳定性好等优点。     

颗粒阻尼抑制水下航行器轴系纵振模拟试验

在简谐激励条件下,应用轴系颗粒阻尼纵振抑制模拟试验装置研究了旋转工况下的颗粒阻尼减振比;探讨了单腔体多颗粒和多腔体多颗粒时的轴系模拟系统加速度变化,讨论了颗粒的材料、粒径、质量填充比、腔体数量、转速、激励频率与位移等参数对系统减振比的影响规律。研究结果表明：在单腔体多颗粒条件下,填充有铜、钢、橡胶包钢颗粒的系统减振比处于7.83%~8.91%,橡胶颗粒的系统减振比接近于0;铜、钢、橡胶包钢颗粒有明显的抑振效果,颗粒的材料密度和阻尼比越大,抑振效果越好;当颗粒质量填充比为15%时,系统减振比最高为13.77%,但当质量填充比超过15%时,减振比有所降低,故质量填充比一般应根据实际情况控制在15%左右;粒径、转速、激励频率与位移幅值的变化对系统减振比的影响分别为1.76%~8.68%、6.77%~12.50%、4.41%~10.12%与2.19%~7.05%;在多腔体多颗粒工况下,当颗粒总质量填充比和转速一定时,腔体数量对系统减振比有明显影响;当腔体数量为3时,转速为100 r·min^-1和质量填充比为25%的最佳系统减振比为22.5%;在多腔体多粒径颗粒工况下,当总质量填充比为10%,转速为50~150 r·min^-1的系统减振比波动不大,平均为14.18%,这表明多腔体多粒径组合对转速不十分敏感,具有较好的减振效果,可拓宽转速使用范围。