车辆导航系统中多路径选择算法的研究

路径选择算法是车辆导航系统中的核心内容之一。采用单亲遗传算法求解路径选择子系统中的大规模路网的K最短路问题，并结合实际路网对算法进行了验证。结果表明，该算法能有效的生成多条备选路径供出行者选择，对出行者的路径选择决策以及对路径选择子系统相关技术的研究开发均具有参考价值。     

客车转向油泵的选择与应用

汽车转向油泵是汽车动力转向系的动力源，是一个关键部件，它的性能及可靠性关系到能否准确、轻便地实现转向和保证行车安全。因此汽车转向油泵必须满足一些特定的性能及参数要求。     

海关“口岸通”刷卡付税系统试点成功

日前，由江苏南京海关与招商银行共同研发的“口岸通”刷卡付税系统，已在江苏苏州吴县地区试点成功，即将在南京关区推广运用。这一成果，在全国海关中尚属首例。     

信号交叉口右转机动车与行人和非机动车冲突研究

研究的主要内容为:未设置右转专用相位的信号灯控制道路交叉口右转机动车流与行人和非机动车的冲突行为,包括冲突数据的采集和提取、右转车流受到干扰前后速度与过街时间对比分析以及机非冲突速度-距离模型。以现实交通数据为基础,通过软件提取右转机动车与行人和非机动车冲突数据,建立标准统一的冲突数据库,以此为基础对比分析右转车流正常行驶状态和受到干扰情况下通过道路交叉口时的车速和过街时间,并建立右转车辆距离机非冲突点不同位置时所对应不同速度的统计模型。研究结果对右转专用相位设立标准的建立和相应信号配时方案的设计具有一定的工程指导意义。     

混合动力电驱变速器用液压阀体的清洁度控制

液压阀体是混合动力电驱变速器的重要组成部分,也是混合动力电驱变速器开发过程中的难点之一。阀体的清洁度直接影响到液压系统的工作性能,是保证液压系统及电驱变速器正常工作的重要特性。文章结合某款车用电驱变速器的液压阀体的开发过程,分析零件清洁度的控制方法,为自主开发液压阀体奠定了坚实的基础。     

钢板-混凝土组合加固混凝土T梁的抗弯性能试验

设计了4根钢板-混凝土组合加固混凝土T梁进行抗弯承载力试验, 试件的主要设计参数包括损伤程度和植筋间距。采用荷载传感器、位移计和应变计, 分别测量了加载过程中试验梁的荷载、挠度、应变、裂缝的产生和发展、新老混凝土界面与钢板-加固混凝土界面的纵向滑移, 采用有限元软件ANSYS分析了试件的受力性能, 采用塑性方法研究了试件的极限抗弯承载力, 并对比了模型试验、数值模拟与理论分析结果。分析结果表明: 钢板-混凝土组合加固可使混凝土T梁极限抗弯承载力提高约2倍, 植筋间距与原梁弯曲损伤程度对组合加固T梁的极限抗弯承载力影响约为4%, 植筋间距越大, 新老混凝土界面纵向相对滑移越大, 极限抗弯承载力的数值计算值和理论计算值与试验值最大相对差值为9%, 因此, 模型试验、数值模拟与理论计算结果均表明钢板-混凝土组合加固可显著提高混凝土T梁的极限抗弯承载力。     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明：基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s^-1数量级;基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型在正常数据测试集与多个异常数据测试集上的甄别正确率达到了97%。由此可见,提出的方法可用于路侧设备(RSUs)对车载单元(OBUs)实时信息和车载单元间实时信息的可信甄别。