基于Wilson熵分布假设的交通公平性量化评价模型

在对交通公平性的量化评价方法进行考察的基础上,从效益分配符合"W ilson熵分布"的假设出发,尝试建立了群体决策型的公平性量化评价模型,该模型综合考虑了区域公平性和不同群体效益归属公平性.对于模型的分析表明交通设施的群体决策型公平性量化评价模型具有最佳解.同时通过数学方法可以证明建立的基于"W ilson熵分布"假设的交通公平性量化评价模型能很好地体现对于弱势群体和不发达区域的效益"补偿"作用.分析结果表明该模型用于交通公平性评价是合理、可行的.     

一汽解放"奥威"重型系列商用车自主创新成果

一汽解放"奥威"重型系列商用车是为满足未来发展需要、全新概念、具有完.全自主知识产权且符合中国国情的重型货车.阐述了一汽解放"奥威"重型系列商用车开发的总体目标,论述了该系列车型上采用的免润滑、免维护、免调整、长寿命、高性能V形反作用杆后平衡悬架系统,以及双前转向轴平衡悬架系统、车架轻量化、高强度钢板应用等方面的自主创新成果,归纳了这些自主创新成果对行业的推动作用.     

电动助力转向系统的主动回正控制

在EPS系统开发过程中发现,若不进行回正控制,安装EPS系统的汽车低速行驶时转向回正不足.通过对回正力矩的分析,探讨了安装EPS系统的汽车低速行驶时转向回正不足的原因.通过对助力及回正行程中转矩信号变化规律的研究提出,以回正前保舵状态时的转矩作为回正的特征参数,确定主动回正所需要的电机电流及持续时间;以转矩信号从非零向零的转变作为判断回正状态的条件.实车试验结果表明,本方法明显改善了EPS系统的转向回正性能.     

带挡摩托车起步加速试验测试方法研究

在保证安全的前题下,尽量使用较高转速起步,换挡转速并不选用最大转矩对应转速,而是选用最大功率转速或最大油门开度对应转速.试验表明,最大功率也可看作是发动机的后劲指标,最大功率越大,所对应的转速越高,摩托车最高车速越高,更有利于车辆性能的发挥.     

影响高等级公路造价的因素研究

高等级公路工程项目的实施需利用多种要素和各种条件,因而会受到多种因素的影响.影响高等级公路工程投资额的主要因素,包括社会、政治、经济环境、地理环境(地形、地质、水文)、公路等级、交通状况、发展政策、资金来源、土地成本、结构物、定额取费标准,材料和设备价格等.本文将定性描述其影响.     

公路线形对驾驶人眼动速度变化率的影响

为了研究公路线形对汽车驾驶人眼动速度的影响,采用EYELINKⅡ型眼睛运动分析仪,对4名经验丰富的驾驶人在平纵线形丰富的云南山区公路上进行了实车道路试验,测量并记录了不同道路条件(弯道半径、纵坡坡度)和试验车速下的驾驶人的眼动速度,并以95%车速的眼动速度为基准,计算得到了眼动速度变化率。建立了多元回归模型,并利用最小二乘法则,对模型进行了多元线性回归分析。分析结果表明,关于眼动速度变化的多元回归模型是显著及有效的;驾驶人的眼动速度变化率与公路的弯道半径、纵坡坡度以及车速都有着显著的线形关系;相对公路的弯道半径和车速而言,纵坡坡度对驾驶人的眼动速度变化率影响较小。     

商用车驾驶室强度试验要求研究与分析

对比分析了欧洲、瑞典及美国关于商用车驾驶室强度试验要求的国际法规,针对我国采用的现行欧洲法规ECE R29-02中正面摆锤撞击试验及180°滚翻顶盖准静压试验与实际车辆碰撞事故不符之处,解析了现行ECE R29-02与其修订案ECE R29-03的差异,并进一步研究分析了修订案ECE R29-03新增加的正面A柱摆锤撞击试验、驾驶室侧面摆锤20°撞击试验.     

汽车驾驶员车道内行车特点分析

基于图像传感器获得的车辆位置信息,提出一种分析汽车驾驶员驾驶特性的新方法。建立基于模糊机制的驾驶员车道内行驶安全评价模型,以数据库的观点对车辆行驶过程数据进行描述,通过分时间段采样的方式记录行驶车辆距道路标识线的横向距离,根据采样数据特征的统计分析结果确定车道内行车的安全评价模糊隶属度,以此评估驾驶员车道内行车的安全性,分析驾驶员的行车特点。车辆行驶试验表明,该方法能够准确分析驾驶员的行车状态,并评判驾驶员车道内行驶的安全特性。     

基于均值平移和自适应预测的运动目标跟踪

针对运动目标跟踪算法不足之处,提出结合改进的均值平移与自适应预测的目标跟踪算法,基于Bhattacharyya系数值进行Kalman滤波器与粒子滤波器之间的切换.引入Kalman滤波器为Mean Shift算法估计初始点,在跟踪稳定的情况下进行模板更新,根据Kalman残差大小判定是否发生遮挡：部分遮挡情况下即结合Kalman滤波器实现对快速运动目标的实时跟踪;完全遮挡情况下结合均值平移和粒子滤波进行鲁棒跟踪.实验证明,改进的算法可以有效地提高跟踪算法的效率,并且能很好地解决遮挡问题.     

运动车辆检测的APG-TR算法

为了提高智能交通系统中运动车辆检测的准确率,提出了一种基于张量恢复的APG-TR算法。采用张量表征交通视频图像,保持视频图像高维结构特征。通过张量恢复,重建出张量的低秩部分与稀疏部分,实现交通视频图像中交通背景与运动目标车辆的分离与交通视频内在特征的提取。利用交通监控系统采集到的交通视频106帧图像对本文算法进行了测试。测试结果表明:在晴天条件下,APG-TR算法的平均正确率为91.4%,在雨、雾天气条件下,正确率分别为86.4%、85.2%,相比帧差法更加稳定与准确。APG-TR算法具有良好的收敛速度与鲁棒性,在智能交通领域中具有广泛的应用前景。