盾构曲线段施工地表沉降监测与变形规律研究

研究直径 10． 0 m 的土压平衡式盾构机曲线 段的施工地表沉降变形规律。以北京地铁某盾构区间 曲率半径 Ｒ = 350 m 和 Ｒ = 354 m 两处曲线施工段为监 测对象,以几何水准测量为监测方法,通过对监测数据 的分析得到如下结论: 沉降变形主要经历前期沉降、盾 尾脱出后沉降、注浆隆起、稳定沉降、后期沉降 5 个阶 段,最终变形值分布包络图近似呈偏正态分布,对称轴 线偏于曲线内侧。     

基于变步长迭代逼近的轨道交通列车运行计算方法

既有轨道交通列车运行计算方法存在计算误差大、效率低、应用有风险等问题,因此提出1种基于变步长迭代逼近的轨道交通列车运行计算方法。根据列车运行路径,确定保障紧急制动限制点和停站常用制动停车点,计算列车牵引运行曲线;采用变步长迭代逼近方法计算确定保障紧急制动触发点位置和停站常用制动触发点位置,将保障紧急制动触发点位置作为非停站常用制动触发点位置;据此位置计算列车匀速运行曲线、列车非停站常用制动曲线和列车停站常用制动曲线;由此形成最高效率的列车运行曲线。采用该方法对实例计算的结果表明:列车运行计算效率和精度均较高,计算结果符合列车实际运行安全控制原则;通过调整位置允许误差门限值,可有效控制列车运行计算精度和效率;计算列车运行曲线与实际列车运行曲线基本贴合。     

轨道交通车辆运行轨迹的光纤监测技术

日前由于信息技术的迅速发展,轨道交通的运行车辆自动列调信号控制系统十分先进。高度的自动化系统,带动了轨道交通的迅速发展。但是,由于轨道交通的运行车辆自动列调信号控制系统是由一系列软硬件系统组成,其中任何一个系统的故障,都会造成整个运行车辆自动列调信号控制系统的瘫痪。同时,由于安置在轨道交通各区间的运行车辆自动列调信号控制设备的正常运行,都离不开电源。     

全面推广地铁隧道预埋槽道技术——专访广州地铁设计院副总工程师邓剑荣

当前,在地铁隧道的施工中,预埋槽道技术已经逐渐得到了业内的关注,但目前国内并没有地铁线路真正实现全线路预埋施工。据了解,深圳地铁9号线已经确定全线使用预埋槽道技术,预计到2015年3月底,深圳地铁9号线隧道管片施工将全部完工,届时,深圳地铁9号线将成为全国第一条全线路采用预埋槽道技术的线路。而这对中国地铁建设水平来说,将是一个里程碑。     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。      

线控转向系统转角反步控制算法研究

为实现商用车线控转向,设计一套新的线控转向系统架构及其转角跟踪控制算法。新的线控转向系统采用丝杠螺母结构中的丝杠直接控制纵拉杆,螺母通过带轮机构被电机驱动。对线控转向系统结构进行运动学分析,推导转向系统可变传动比,采用前轮转角为状态变量,建立线控转向系统二阶动力学模型。基于转角跟踪目标,采用反步控制算法,设计线控转向系统转角跟踪控制器,通过反馈系统线性化处理系统参数不确定和环境干扰问题,实现准确的目标转角跟踪,并建立李雅普诺夫函数,证明了采用反步控制的线控转向系统是渐进稳定的。搭建采用“丝杠螺母+带轮机构”架构的线控转向实车底盘测试台架,选取蛇形和混合工况进行控制算法验证。研究结果表明：与滑模控制算法的测试结果对比可知,反步控制算法绝对平均跟踪误差值降低了71.88%~79.57%,跟踪误差标准偏差值降低了71.32%~78.50%;线控转向系统反步控制转角跟踪算法能够减少系统收敛到原点的时间,抑制系统的抖振,提高车辆线控转向系统转角跟踪的操纵灵活性。     

遗传算法在船舶运行轨迹大数据智能采集中的应用

针对当前舰船航迹数据采集方法信息更新速度慢、采集精确度低,无法满足海上航道信息采集要求的问题,提出了基于遗传算法的船舶运行轨迹大数据智能采集应用方法。分析和挖掘船舶航迹数据,得到船舶总体运行特征,优化航迹压缩算法,通过实时处理冗余信息并进行多层存储,噪声去除、插值和航迹分割大型船舶航迹数据,实现轨迹空间并行聚类,采用遗传算法简化航迹数据,得到多个块区域的点集合数据,并窗口化处理块区域,识别航迹通道边界,完成船舶航迹数据的精确采集。实验结果表明,所提方法的信息更新速度较快,能够有效提高采集精确度,满足船舶航行轨迹采集要求。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

轨道车辆液压球铰变刚度特性试验研究

提出了一种具有变刚度特性的用于轨道车辆转向架轴箱定位系统的液压球铰,它主要通过在橡胶体中内嵌液压机构来实现动态刚度的提升。介绍了其变刚度的实现原理,并采用试验的方法重点研究了该液压球铰的频率相关性、振幅相关性和预载相关性。试验结果表明,该液压球铰能够实现低频低刚度和高频高刚度的变刚度特性,而且其变刚度特性与激励振幅和预载水平强相关。所述结构方案和研究结果对指导液体橡胶复合减振技术在轨道车辆上的工程化应用具有重要意义。