基于高德导航数据与FOA-GRNN模型的驾驶倾向性辨识方法

为提升汽车主动安全功能,研究了1种基于高德导航数据的低成本、高精度驾驶倾向性辨识方法。基于高德软件开发工具构建动态驾驶数据采集应用程序,并融入个人智能终端以实现对行车数据的实时采集、处理与网络化存储。通过驾驶员生理、心理测试和实车实验获取不同驾驶倾向性驾驶员在导航行驶过程中由时间、速度和加速度推演的驾驶行为信息,采用主成分分析法（PCA）提取驾驶倾向性主要因子,并将驾驶倾向分为激进型、普通型和保守型这3类。构建基于果蝇优化算法（FOA）和广义回归神经网络（GRNN）的高精度驾驶倾向性辨识模型,利用特征变量集对模型进行训练和验证。验证结果表明：该模型总体准确率可达94.17%,对激进型、普通型和保守型的驾驶倾向性的辨识精确度分别为95.06%,92.5%,94.93%;进一步对比发现,该模型比单一的GRNN模型总体准确率提高5%~10%,与现有基于惯性传感器数据和离散小波变换结合自适应神经模糊推理系统的方法相比,该方法更具实用性且模型总体辨识准确率提升了2.17%。     

电动式AMT系统中电子节气门的控制策略和实现

介绍了本系统中电子节气门的机构和驱动单元设计，尝试用类似经验算法的增量型PID控制算法对节气门直流电机进行控制。经过台架试验，节气门控制效果理想。     

钢箱梁斜拉桥索塔锚固区的受力性能

以青岛海湾大桥红岛通航孔斜拉桥为背景,介绍了耳板式索塔锚固区的构造特点;应用弹性力学解析方法求出了销铰的接触应力;采用有限元方法对索塔锚固区在最不利荷载组合作用下的受力性能进行了研究,并考虑了几何非线性和材料非线性对钢锚箱进行了极限承载力分析。结果表明:最不利荷载组合作用下耳板锚孔处的最大Von Mises应力为203 MPa;索塔钢锚箱的极限承载力约为设计荷载的5.02倍,具有足够的安全储备。     

一种适用于大变形支护的新型可伸长锚杆

支护理论的发展对锚固技术提出了新的要求,即要与围岩变形相协调,允许围岩可控变形,充分发挥围岩的自支撑能力。基于此设计了一种适用于大变形支护的新型可伸长锚杆,该型锚杆在达到初始锚固力后,在保持与围岩协调变形的伸长过程中锚固力可基本保持恒定,达到围岩许用变形形值后,锚固力急速上升。室内与现场试验证实了新型可伸长锚杆协调围岩大变形的优良性能,可在围岩大变形支护中推广应用。可伸长。     

单向出渣单护盾TBM防滚转技术研究及探讨

为提高单护盾TBM在长距离硬岩地层中的适应性,针对单向出渣单护盾TBM在掘进过程中的盾体滚转问题,设计2种可防止和纠正盾体滚转的系统。通过分析单护盾TBM盾体滚转产生的原因和影响因素,提出2种单向出渣单护盾TBM纠滚技术——不依赖管片的盾体主动纠滚技术和推进油缸偏转纠滚技术,说明2种盾体纠滚技术间的联系,建立盾体姿态控制数学模型,阐述盾体滚转发生的临界条件和控制盾体姿态需满足的要求,并结合工程实例说明推进油缸偏转控制盾体姿态的可行性和有效性。     

高埋深软硬岩互层地质条件下敞开式TBM岩爆段施工方法研究

基于喜马拉雅山区域某软硬岩性互层地质条件下的深埋隧洞工程,为解决该区域TBM施工过程中的岩爆问题,统计分析了TBM施工过程中的岩爆特征;在施工过程中开展了多种岩爆规避试验,形成了一套较完整的有针对性的施工方法： 1）岩爆风险巡查常态化; 2）超前地质预报和超前处理措施相结合; 3）支护材料和支护方式合理化; 4）掘进参数动态调整。在后续的施工中加以应用,取得了较好的效果,可以为类似地质条件下的安全施工提供参考。     

基于VB和Excel的交通运输量灰色预测模型程序设计

介绍了基于VB和Excel交通运输量灰色预测程序的实现，重点介绍了VB和Excel相结合设计的优点。程序界面简单，操作方便快捷，为交通运输量预测提供了一个有效的工具，并且能满足实际工程的需要。     

新型视觉区域智能车辆导航控制器设计

简要介绍了基于机器视觉导航区域智能车辆(CyberCar)的导航原理和组成。首先采用逆M序列作为辨识输入信号和最小二乘算法得到车辆转向系统的系统辨识特征方程,结合预瞄运动学模型和车辆二自由度转向动力学模型,从而建立车辆基于视觉预瞄的转向动力学控制数学模型,根据线性二次型最优控制理论得到状态线性反馈的最优控制规律。通过仿真分析和试验,验证了最优控制器在CyberCar户外路径跟踪过程中平稳、可靠。     

列车虚拟编组技术的研究现状及发展

基于车车无线通信的列车虚拟编组技术能够根据轨道交通客流的时空变化灵活精准地匹配运力,改善运输服务质量,提升运力使用效能。首先介绍虚拟编组技术的发展历程,其次阐述列车虚拟编组关键技术以及基于虚拟编组技术的灵活运力调整策略,然后整理分析国内外虚拟编组技术在运行控制、通信、运输组织3个方面的研究成果,最后指出从系统的角度研究虚拟编组相关技术的必要性。     

MAS在机场路面路径优化中的应用研究

利用多Agent技术,研究进出港航班滑行路径的优化问题,为刚降落和即将出港的航班规划最短滑行路径,判断航班在规划的滑行路径上是否会发生对头相遇.由于多Agent技术更能体现人类的社会智能,更适合开放的、动态的社会环境,因此引进这一技术对进出航班滑行路径进行优化.文中将每架飞机被看作是一个Agent;将跑道,滑行道,停机位等看作是资源Agent;在多Agent环境下,优化出最佳的滑行路径.