基于元胞自动机的自动驾驶技术对交通运行的影响研究

自动驾驶汽车是解决交通拥堵问题的一个新颖而有效的措施。为了研究自动驾驶车对交通系统的影响,文章建立了考虑了随机慢化现象的单车道元胞自动机模型和考虑了换道行为的多车道元胞自动机模型,逐步探求不同自动驾驶车比例对交通流三要素的影响规律。研究发现:当车辆密度适中时,自动驾驶车可以明显提高车流量和平均车速,且其比例越高,效果越明显;当车辆密度过大或过小时,自动驾驶车的效果不明显。文章的研究成果可作为进一步研究自动驾驶车对交通流影响的依据。     

Modeling design of military equipment operational concepts by MBSE北大核心CSCD

［Objectives］In order to give full play to role of "operational concepts" in the engineering process of military equipment development, it is necessary to understand and form standardized operational concept documents (OCD), and study the modeling design of OCD in order to implement the transformation of the system engineering process from document-centric to model-centric. ［Methods］This study analyzes the US military's definition of operational concepts and introduces its hierarchical operational concepts, especially the bottom level ConOps or OpsCon, usually as a part of equipment acquisition and requirement engineering. Lessons are then drawn from the relevant theories and standards such as IEEE 29148:2018 and ANSI/AIAA G-043B-2018 of the operational concepts document outline in order to design the specifications of the OCD. Finally, key technologies are studied, including SysML-based OpsCon modeling, UML Profile-based OpsCon framework design and MSDL/C-BML-based operational scenario development.［Result］The results indicate the effectiveness of implementing the modeling design of OCDs. ［Conclusions］In the process of equipment requirement engineering, the results of this study can help to improve the efficiency of equipment requirement demonstration through an ambiguous operational concept model and an engineering environment for all stakeholders of the system. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved.     

公路土质路基工程施工探讨

公路工程是促进城市发展的重要基础设施之一。随着社会经济的发展以及人们生活水平的提高,各种大大小小的车辆加重了公路工程的负担,致使公路工程在使用过程中出现各种问题。造成这些问题的主要原因是公路工程施工存在了问题,尤其是路基方面施工不合理,导致其质量不达标,最终存在各种各样的问题,这就需要我们在实际工作中对公路路基问题引起高度重视,采用最科学合理的方式进行施工,从而保证其质量。就公路土质路基工程的施工技术进行分析,以供参考。     

自卸汽车车厢后栏板铰接装置的改进

工程施工过程中，物料的运输多数通过自卸汽车实现。自卸汽车卸料中，若出现车厢后栏板因被所卸的物料阻挡而不能打开足够角度、因物料粒径过大被卡住、车厢后栏板受顶推造成车辆后轮离地等现象，会造成卸料不顺畅或无法卸料甚者造成车厢后栏板铰接装置损坏。为解决这一问题，文中对自卸车车厢后栏板铰接装置进行了改进。     

企业集团投资项目的财务战略策划

从企业财务战略理论谈起,阐述了集团投资项目财务战略的内外部因素分析及内容、集团投资项目财务战略具体内容和策划流程。     

高速列车受电弓气动噪声研究综述

为更深入全面了解高速列车受电弓气动噪声研究现状，阐明高速列车受电弓气动噪声机理与规律，总结了近年来国内外高速列车受电弓气动噪声的研究，概括了中国、日本、德国与法国高速列车受电弓的发展历程，分析了受电弓气动噪声源、辐射气动噪声特性以及高速列车受电弓气动噪声研究方法，探讨了高速列车受电弓气动噪声生成机理与抑制方法，总结了当前研究的主要成果。分析结果表明：受电弓作为列车顶部的重要受流装置，由多个杆件组成，在高速气流中会产生显著的有调噪声，是高速列车环境噪声污染主要来源之一；高速列车受电弓主要气动噪声源分布在弓头、铰链机构、绝缘子、底架等部件的迎风侧位置，研究受电弓气动噪声的手段有实车试验、风洞试验以及数值模拟；增加附属装置可以有效控制气动噪声，如增加导流罩、喷射气流、等离子体驱动器等，但这些方法增加了系统的复杂度；基于仿生学原理改变杆件表面微结构，可以显著抑制受电弓湍流旋涡的生成，从而大幅降低气动噪声；优化杆件截面形状以及空间结构设计，可以减少阻力及湍流旋涡的生成，进而有效控制气动噪声。可见，多种途径可以降低受电弓气动噪声，但工程落地的可行性、气动噪声与气动阻力及弓网接触稳定性的耦合关系，仍...     

开敞式油品码头泊位长度的多目标可变模糊优选*

开敞式油品码头泊位长度方案优选是一个复杂的多目标决策问题。从船舶系泊安全角度,提出一种定量的开敞式油品码头泊位长度方案的多目标可变模糊优选方法。该方法以系泊索张力的最大值及其张力不均匀系数、船舶运动量绝对值为优选指标,应用多目标可变模糊优选方法计算各方案的加权相对优属度,进而确定最优泊位长度方案,为港口规划及码头管理人员提供意见参考。实例表明,该方法简单直观、合理可靠,为开敞式码头泊位长度方案优选问题提供了一种有效的定量方法。     

交通事件网络舆情分析方法

交通运输行业关系国计民生,感知民意是政府做好交通治理的必要条件.在互联网时代,通过网络获取并分析交通事件舆情具有样本丰富、信息客观、获取及时等特点.基于微博、微信、新闻客户端等电子信息来源,提取交通事件舆情特征,形成交通事件的网络舆情系统分析方法.包括:获取网络舆情数据并进行文本预处理,构造交通事件舆情主题分类模型,建立评价重要度计算方法,结合舆情生命周期分析舆情演变趋势,建立交通舆情情感库并结合机器学习分析情感状态演化,通过关键词可视化定位舆情事件要点,实现网络舆情信息与可视化分析技术的耦合.该方法文本分类评估结果F值高于80%,情感极性判断准确率高于通用SnowNLP.以上海地铁10号线追尾事件为例进行网络舆情演化特征分析发现:①交通舆情演化迅速,周期较短爆发集中;②情感整体倾向负面;③官方机构及时发声、对事故调查公开透明并采取有效措施是缓解舆情较好手段;④大众对"卡斯柯"和"轻度"这2个词的关注贯穿事件始终.      

自动驾驶车辆混行集聚MAS控制模型

随着车路协同技术和自动驾驶技术的不断发展，越来越多的网联自动驾驶车辆（Connected and Autonomous Vehicle， CAV）涌入道路交通，与传统人工驾驶车辆（Human Pilot Vehicle， HPV）形成混合交通流（Mixed Traffic Stream， MTS）。为在提高MTS交通流量的同时保证交通安全，面向未来的混行交通环境，结合交通工程中人、车、路等要素，设计基于多智能体系统的CAV集聚控制模型（Agglomeration Control Model of Connected and Autonomous Vehicle Based on Multi-Agent System，ACMCAV-MAS）。该模型针对CAV的可控性和HPV的随机性，意在通过集聚控制，促使道路中分散行驶的CAV集聚成行驶条件更优的队列。具体以Agent的形式设计与集聚控制相关的底层车辆Agent（CAV-Agent和HPV-Agent两类）和上层管理Agent。同时，针对同质要素间的匹配和异质要素间的风险规避，区别于常规的无集聚（No Agglomeration，NOA）策略，提出车队级集聚（Platoon Level Agglomeration， PLA）和车道级集聚（Lane Level Agglomeration，LLA）2种策略及相关的CAV-Agent集聚控制算法。基于ACMCAV-MAS及元胞自动机模型，在不同交通流密度和不同CAV-Agent渗透率下进行仿真试验。结果表明：集聚策略能在60%的CAV-Agent渗透率下取得最佳效益，同时，在60 veh·km^-1密度条件下，车队级集聚策略平均能提升38.14%的交通流量，比车道级集聚的提升效果高9.73%，并能在40~50 veh·km^-1的密度范围和50%~70%的CAV-Agent渗透率条件下有效缓解交通拥堵；通过对中高密度交通流下的纵向风险分析，发现2种集聚策略在低CAV-Agent渗透率下的风险发生率无显著差异，且最大风险降低比例都能达到20%以上，然而，在实际交通情况下，集聚策略可能会在一定程度上导致横向碰撞风险的增加。在未来的工作中，将继续探究降低横向碰撞风险的方法，同时着力解决目前仿真框架中对于人工驾驶行为异质性建模不够完善的缺陷，不断优化ACMCAV-MAS，为未来MTS中自动驾驶策略的制定提供理论依据。     

中控台的清洁要领

说到清洁中控台,可能有些车主就会说,用抹布一擦不就行了吗,有什么可唠叨的?话虽这么说,但要想真正把中控台搞干净也需要点技巧.就像有的人家地板没见怎么擦就总是干干净净,而有的人家整天擦来擦去可还是到处有污物,这就是有没有技巧的差距.