凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法研究

自动驾驶汽车的凸凹不平道路和异常路面行驶，不仅要考虑道路曲率等因素，还需要对路面凸起、凹坑等特征和病害进行识别建模，提高车辆通过性、安全性和舒适性。为此，本文提出了一种基于激光雷达的凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法。首先，将局部加权散点平滑方法（Lowess）首次应用于激光雷达点云处理，提高了激光雷达点云数据的平滑性；其次，提出了基于斜率阈值分割的路面几何参数识别方法，通过设置斜率阈值对道路凸起与凹坑进行识别提取；再次，通过识别特征点云边界构建了带约束的分段多项式函数路面连续典型特征拟合数学模型。最后，通过建立的室内路面典型特征沙盘模型及路面实测数据，应用本文提出的方法，对凸凹不平道路的凹坑和凸起等特征进行了识别和模型重构。结果表明，分段多项式拟合方法在拟合次数5～6次时达到拟合效果极限位置，此时各个场景中92%的数据点拟合均方根误差在0～0.015 m范围内，本文提出的方法能准确完成凸凹不平道路几何参数识别，实现路面典型特征三维数学模型重构。     

基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的桥梁信号去噪方法

当桥梁进行状态评估和健康监测时，所获得的桥梁信号易受外部环境的干扰，难以反映桥梁结构的真实响应。针对桥梁信号夹杂环境噪声等问题，提出了基于联合天鹰算法(Aquila Optimizer, AO)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和小波阈值的去噪方法。该方法首先利用AO算法优化VMD的参数，然后用VMD对含噪声的信号进行自适应分解，再去除方差贡献率较小的模态，最后对剩余的模态进行小波阈值去噪处理，重构信号得到去噪后的真实信号。对模拟信号和桥梁动应变的实测信号分别进行分析，结果表明：基于AO算法优化VMD参数联合小波阈值的去噪方法能有效滤除噪声信号，且去噪效果优于单一的小波阈值去噪、EMD联合小波阈值去噪以及EEMD联合小波阈值去噪等常用的去噪方法，研究成果可为桥梁信号的去噪处理提供有意义的参考。     

基于分位数回归的轨道质量指数阈值合理性数据分析

高速铁路轨道高平顺性是保障列车行车安全的重要基础，考虑到现有规范中针对轨道不平顺养护维修的局限性，需要对轨道动态不平顺管理值的合理性进行研究和改善。利用历史数据及统计方法挖掘轨道动态不平顺峰值管理值与均值管理值的联系，基于时间序列的异常检测与修正模型，通过分位数回归探究各项指标半峰值与标准差关系，并给出相应的均值管理建议值。结合7条不同工况线路的实测数据，研究结果表明：速度200～250 km/h线路建议采用80%及以上分位数的标准差作为管理值，而速度250(不含)～350 km/h线路建议采用95%及以上分位数的标准差作为管理值；相同时速线路、同一分位数下，若建议管理值越高，表明峰值与标准差的倍数较小，该线路状态较好，特别是单点不平顺超限的数量较少，不需要较严格的TQI管理值进行整体管理；反之，则表明单点超限可能较多，需要压低TQI管理值确保较低的峰值超限数量；对于5项不平顺指标，轨距出现峰值超限的概率最大，养护维修时需着重关注。     

基于模块化仿真的共享汽车联合调度优化

运营商在调度车辆时单独采用员工或顾客调度策略均难以有效解决共享汽车分布不均衡导致的盈利难问题.为此，在传统时空网络基础上，考虑道路拥堵和用车需求随时间变化对运营的影响，基于C#语言和O2DES(object-oriented discrete event simulation)离散事件仿真框架，建立由模块化站点和路段模型组成、可高效率运行的共享汽车仿真系统；在此基础上，提出一个以运营商日均净收益最大化为目标，联合决策车辆库存量阈值和行程定价的仿真优化模型，并为解决随机环境下的全局优化问题，设计了EGA-OCBA (elitist genetic algorithm with optimal computing budget allocation)算法；最后，以成都市的5个共享汽车站点为例，验证了仿真优化模型的有效性.仿真优化结果表明：在相同车队规模下，与采用固定价格的顾客调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升10.37%～162.30%；与单独的员工调度策略相比，联合策略可使日均净收益提升15.34%.     

通信时延和感知时延对车辆编队稳定性的影响

通信时延和传感器感知时延对智能车辆协同动作和行车安全至关重要。针对2类车辆编队控制策略(定常间距双向不对称控制和定常时距多前车跟车控制),引入通信时延和感知时延，并计算编队系统保持稳定性的通信时延阈值和感知时延阈值。首先，考虑到信息获取的便捷性和准确性，在直接相邻车辆的位移和速度分量上引入感知时延，在直接相邻车辆的加速度分量以及非直接邻居车辆的状态信息引入通信时延。将具有时延的信息用于反馈控制器。其次，对双向不对称控制下的同质车队及对多前车跟车控制下的异质车队进行模态分解得到多个低阶的双时延模态子系统。然后，基于双时延微分方程结构特性，提出了几何构型分析方法用于确定单个模态子系统保持稳定性的通信时延阈值和感知时延阈值。从而，车队系统稳定的通信时延阈值和感知时延阈值取决于解耦后的多个模态子系统。最后，进行了MATLAB数值仿真，研究通信时延和感知时延对2类编队系统稳定性的影响。仿真结果表明：在双向不对称控制下，当不对称度较大时，车队系统对时延具有较高容忍度；在定常时距单前车及两前车跟车控制下，车队系统的感知时延阈值和通信时延阈值随时距的增大整体上呈下降趋势。     

云南省通建高速公路沿线滑坡降雨阈值估计

山区高速公路沿线每年雨季常发生滑坡，严重威胁高速公路的安全运营。目前，降雨阈值估计已成为降雨诱发滑坡气象预警最常使用的方法。然而，有些研究区数据不全(如历史滑坡以及对应的降雨事件),经验统计方法往往受到限制；同时，经验统计方法通常提供的是一个区域阈值，对于高速公路这种线形工程适用性不强。针对以上问题，以云南省通建(通海县-建水县)高速公路为研究对象，利用数值模型(TRIGRS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)开发了基于物理模型的降雨阈值计算方法；最终，获得了研究区降雨阈值的空间分布。结果表明，与简单的经验阈值相比，通过数值模型给出的降雨阈值空间分布，不仅能反映研究区不同位置地形条件、土壤厚度等关键指标的差异对降雨阈值的影响，也能给出在不同降雨强度下最容易发生滑坡的区域，可为区域滑坡气象预警提供依据。     

基于事件触发的船舶编队有限时间控制

为改善船舶编队的时效性，针对船舶编队在海上作业时存在频繁的不必要的通信消耗问题，提出一种基于事件触发机制的有限时间控制策略。设计一个编队扩张状态观测器观测船舶动态信息并补偿船舶模型中的不确定性及外界干扰；针对自身的船舶编队系统定义一个由广义误差变量组成的固定阈值触发函数，将事件触发函数与非线性终端滑模控制器相结合，大大降低了编队控制律的更新频率；利用Lyapunov有限时间理论验证整个编队系统的有限时间稳定性，并证明控制器不存在Zeno行为。仿真结果显示，设计的编队控制器能在5s左右达到预期队形。与连续时间编队控制器相比，设计的编队控制器在保证编队队形的基础上大大降低了触发次数，从而节约了编队系统的通信资源。     

某型柴油机润滑油原子发射光谱分析经验阈值研究

为统计某型柴油机润滑油原子发射光谱分析经验阈值，文章汇总了同型装备历史监测数据，通过直方图分析了各元素质量分数样本分布规律。结果表明，绝大多数元素质量分数样本分布与理想正态分布相差甚远，不满足传统阈值确定方法的使用条件。文章针对几种典型分布样本，基于样本分布特点采用不同方法进行数据处理，并统计经验阈值。最后，将所确定的经验阈值与传统方法阈值作比较，并结合工作实践就阈值的合理性进行了分析。分析表明，文中方法确定的经验阈值更为合理。