针对48V车辆自动启动过程冲击问题的优化

文章简要介绍了48V微混系统的主要功能和工作原理,建立了48V自动启动过程的控制模型,分析了自动启动过程冲击问题的产生机理,介绍了利用标定手段改善冲击问题的方法,提供了一种高效率、低成本的解决方案,具有较好的工程意义。     

三维约束重力模型及其应用

双约束重力模型对多中心、长距离组团之间的出行分布描述误差较大,因此需要建立一种多条件的约束模型。从最大熵模型理论入手,在产生量与吸引量双约束基础上,新增第3类约束条件。利用总体阻抗约束最大熵模型推导出三维约束重力模型的一般形式,增加了缩放系数,并利用重力式先验概率的最大熵模型对其进行论证。同时,提出了模型参数标定与检验方法。以福州市交通分布模型为例,对长距离出行约束和跨江出行约束进行分析,并分别应用双约束和三维约束重力模型进行计算,结果说明了三维约束重力模型的可操作性和优越性。     

面向在线地图的GCN-LSTM神经网络速度预测

为从路网速度中完整提取路段速度的时空特征,实现高精度路段速度预测,通过调用在线地图的路径规划应用程序接口,采集路段的在线地图速度;利用图卷积神经网络(GCN)提取空间特征,利用长短期记忆(LSTM)神经网络提取时间特征,建立面向在线地图的GCN-LSTM神经网络,提取路段速度的时空特征,预测路段速度;为测试面向在线地图的GCN-LSTM神经网络表现,并评价在线地图下GCN-LSTM神经网络的优势与面向检测器速度预测模型的可替代性,以局部路网为例分析模型表现,并对比在线地图下不同模型的表现与不同数据源下近似模型的表现。研究结果表明：GCN-LSTM神经网络在训练集和测试集上的平均绝对误差(MAE)均低于5,均方根误差(RMSE)均低于6,平均绝对百分比误差(MAPE)均低于30%,训练误差和测试误差均处于较低水平,总体表现良好;GCN-LSTM神经网络的路段MAPE服从Gumbel分布,均值均落在19%±4%之间,85%分位点均落在34%±5%之间,2项指标均处于较低水平,个体表现良好;在面向在线地图的速度预测模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,在面向在线地图的速度预测中具有一定优势;在近似模型中,GCN-LSTM神经网络的MAE、RMSE、MAPE以及MAPE拟合曲线均值、85%分位点最低,总体和个体表现均为最佳,则面向在线地图速度预测的可靠性高,可代替面向检测器的速度预测。     

《交通运输工程学报》再次被美国《工程索引》收录

经美国工程信息公司(Ei)专家组的全面评估,由Ei网站发布,自2010年1月起,EiCompendex数据库再次收录长安大学主办的《交通运输工程学报》。自1884年创办以来,Ei作为世界领先的应用科学和工程学在线信息服务提供者,收录的文献涵盖了所有的工程领域,是国际上工程技术领域最权威的数据库。Ei数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5 100种工程期刊、会议文集和技术报告。     

基于物联网的省级交通运输环境监测系统设计——以贵州省为例

从实际项目的需求出发,对基于物联网的省级交通运输环境监测系统进行了架构设计。使用软件工程的分析和设计理念,介绍了贵州省交通运输环境监测系统的需求分析,系统设计过程。为实现贵州省交通运输环境监测网络建设试点工程提供一定的技术支撑。目标是建设一个运行高效的和适应当前交通运输行业发展特点的环境监测系统。     

FPSO单点软刚臂系泊监测系统

为了更好地保障单点系泊安全,在渤海某FPSO应用一套单点软刚臂监控系统,该系统主要针对风向、浪流、系泊臂的瞬时受力及船体综合姿态等因素通过实时在线监测并实施状态拟合,提供并连续记录船体在各类复杂海况下的不同极端受力状况。结果表明,该监测系统可以连续监测FPSO在复杂海况运行期间的综合受力,给出FPSO海上应急状态所需要解脱时的决策技术保障,确保了其在海上的安全运转。     

基于双轴位置转台的捷联惯导系统级标定技术

本文研究一种基于双轴位置转台的激光陀螺捷联惯导系统的系统级标定方法。建立了附加约束条件的陀螺和加速度计标定模型,从捷联惯导系统的误差方程出发,建立30维Kalman滤波标定模型,以速度和位置作为观测量,并设计双轴位置旋转路径,对惯性仪表标定参数进行激励与辨识。仿真实验结果表明,该方法能够准确估计出陀螺和加速度计的15个标定误差参数,具有一定的参考价值。     

铁路声屏障表观病害智能检测技术

针对铁路声屏障外观状态检查效率低、检测精度差的现状,为满足自动化、智能化检测需求,开展声屏障表观病害智能检测技术研究。通过调研分析声屏障检测技术现状,提出基于图像的铁路声屏障表观病害智能检测技术方案。重点对声屏障外观成像、主从协同控制、在线识别等关键技术的实现方式进行研究,同时对部分功能进行了试验验证;基于钢轨探伤车进行图像采集,检测速度80 km/h,建立声屏障病害典型样本数据集,验证了在线识别的可行性和有效性。结果表明,铁路声屏障表观病害智能检测技术可大幅提升病害检测的自动化和智能化水平。