Advanced FNN control of mini underwater vehicles

Fuzzy neural networks （FNN） based on Gaussian membership functions can effectively control the motion of underwater vehicles. However, their operating processes and training algorithms are complicated, placing great demands on embedded hardware. This paper presents an advanced FNN with an S membership function matching the motion characteristics of mini underwater vehicles with wings. A leaming algorithm was then developed. Simulation results showed that the modified FNN is a simpler algorithm with faster calculations and improves responsiveness, compared with a Gaussian membership function-based FNN. It is applicable for mini underwater vehicles that don＇t need accurate positioning but must have good maneuverability.     

面向前车的驾驶行为感知与意图识别算法研究

感知周围车辆的驾驶行为并识别其意图将成为新一代高级驾驶辅助系统的重要组成部分。针对现有方法只考虑单一驾驶行为且可扩展性和可伸缩性差,提出一种基于稀疏表示理论的驾驶行为感知字典模型(Driving Behavior Perception Dictionary Model, DBPDM)。将车辆行驶状态视为时间序列,设计基于自回归积分移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)结合在线梯度下降(Online Gradient Descent, OGD)优化器的在线预测模型,提出基于驾驶行为预测的意图识别构架(Intention Recognition Framework, IRF)。首先,采用图Lasso方法估计典型驾驶行为的稀疏逆协方差矩阵构建驾驶行为字典库,并采用Logdet散度方法计算各逆协方差矩阵的差异获得行为感知字典模型。然后,基于在线预测模型对目标车辆的行驶轨迹和运动状态进行预测,结合主车车辆的行驶状态作为稀疏表示的观测信号,以获取预测时域内的目标车辆意图。最后,采用NGSIM (Next Generation SIMulation)真实驾驶数据对模型进行开发和测试。研究结果表明:所提出的行为感知模型能对6种典型驾驶行为构建行为字典,在分类准确率上与现有方法相比有明显提升,对换道和转向行为样本的平均识别准确率分别达到99.1%和92.9%;该模型能够在相对早期阶段准确地识别出车辆行为;在线预测算法能较好预测出目标车辆的行驶轨迹和运动状态,从而间接地反映出其在预测时域内的驾驶意图;IRF可在换道和转向行为开始前的1.5 s较为准确地识别出目标车辆的意图,平均识别准确率超过80%。     

双向土工格栅加筋路堤现场试验研究

用粉质红砂土修筑了一段双向土工格栅加筋试验路堤，现场测定了试验路基的回弹模量，研究了加筋层间距对回弹模量的影响规律。发现双向土工格栅加筋路堤的回弹模量随加筋层间距的减小而提高，提高的幅度随层间距的减小而降低。     

废旧橡胶粉干法微表处混合料微观形貌结构表征

为表征废旧橡胶粉干法微表处混合料微观形貌和结构特征,采用正交试验方法分别制作9组不同胶粉掺量、胶粉目数、油石比和级配的废橡胶粉微表处混合料试件,通过扫描电镜测试了试件顶面和切面形貌,分析了掺加水泥和废橡胶粉填料的微表处混合料沥青与集料界面黏附性以及结构特征、橡胶粉和水泥水化产物及沥青胶浆等在微表处混合料结构中分布。结果表明:水泥水化产物与沥青胶浆、废胶粉等相互交织,形成了一种立体网状结构,裹覆在集料周围,将集料紧密地结合在一起,使微表处混合料整体性能得到显著改善。油石比影响废胶粉微表处混合料沥青膜厚度、空间网络结构和黏聚力等;胶粉掺量及细度影响混合料施工和易性及结构密实稳定性;级配影响混合料空间结构、嵌挤密实性和耐久性等;2%掺量40目废旧橡胶粉掺加于油石比8%的MS-3中级配微表处混合料时,空间网络微观结构最优,界面黏结力强,混合料结构致密稳定。     

任意形状Mindlin板的弯曲自振特性分析

将改进的Rayleigh-Ritz法拓展到对任意形状中厚板的弯曲自振特性分析中。将位移试函数的函数域拓展到曲边域外的矩形区域,并选用改进的傅里叶级数作为试函数。采用刚度可调的弹簧模型模拟复杂边界条件,并引入数值方法将边界离散,对微段的弹性势能求和得到整体边界的弹性势能,解决了任意形状带来的曲边的复杂边界条件的问题。基于能量变分原理和Mindlin理论建立求解方程。通过将直边板和曲边板的算例与文献及有限元结果对比,证明本方法的准确性,为实际工程问题提供参考。     

深海载人平台舱室热特性的仿真与优化研究

建立了深海载人平台空调舱室传热过程的数学模型和MATLAB仿真程序,分析了典型航行工况下舱室隔热层厚度、空调设计风量及开启时长、舱内平均风速和舱内蓄热体蓄热能力4方面因素对舱内温度的影响,并根据计算结果提出优化建议。结果表明：通过调整隔热层的厚度可将定深作业阶段的舱内温度稳定在人员舒适范围,避免空调长时间运行；合理选择空调设计风量和下潜阶段的开启时长,既可以起到节能降噪的作用,又可以保证温度不超出允许范围；舱内平均风速的变化对舱内温度影响不大；增加舱内蓄热体总热容和传热面积,可以减小舱内温度波动。     

三维激光精密扫描技术破解全军某大型战略装备“测不了、测不准”难题

军民融合发展作为国家战略,是实现军队现代化建设与经济社会协调发展的重要举措。2021年,国家铁路罐车容积计量站(以下简称“罐车站”)积极参与军民融合创新发展,与中国人民解放军军事科学院签订合作协议,将三维激光精密扫描技术应用于全军某大型战略装备测量。     

商用车V2X应用场景特征及测试标准现状研究

商用车正面临降本增效、安全管控的迫切需求,同时部分应用场景非常适合智能网联技术的实践,如高速公路干线物流、港口物流、城市客运等。本文基于人-车-路-环境要素分析了典型应用场景下的商用车安全隐患特征,结合商用车V2X技术应用及测试现状分析了当前测试标准的不足,并基于应用场景特征对测试内容及标准的发展趋势进行了分析。