基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

不同轨道结构对地铁车内噪声影响实验研究

随着城市轨道交通的不断发展,人们对乘车声环境的舒适性要求也越来越高.采用现场测试的方法,研究列车以不同运行速度途经普通整体道床、减振扣件、预制橡胶浮置板、钢弹簧浮置板道床时的带司机室拖车Tc、带受电弓动车Mp和不带受电弓动车M三节相邻车厢内不同位置的噪声.结果表明:钢弹簧浮置板轨道车内噪声最为显著;车内等效A声级噪声在...     

中国轨道交通轮轨滚动接触疲劳研究进展

系统阐述了轮轨滚动接触疲劳损伤的分类、萌生机理、影响因素、引发后果及常用萌生预测模型等,总结了其复杂性的根源;梳理了中国轨道交通系统近年来发生的各种轮轨滚动接触疲劳的相关研究成果,分别总结了高速铁路、普速铁路和地铁等系统轮轨滚动接触疲劳的基本特征、萌生机理及治理措施等;展示了在局部和连续型滚动接触疲劳研究中,现场跟踪测...     

城轨车辆电气调试常见故障问题分析及应对策略

为了保证城轨车辆安全运行,首先介绍我国城市轨道交通车辆的电气系统故障的成因,并对其故障类型进行分析,并提出相应的应对城轨车辆电气调试故障对策,以期为同类型工作提供参考。     

日本动车组节能技术的发展趋势

从开始建设铁路以来,节能就一直是铁路企业关注的重点.用能耗除以乘客-公里而得出的乘客能耗率,是验证节能技术效能的有用指标.众所周知,铁路客运的能源绩效超过了长途汽车、公交汽车和飞机等其他运输方式.日本官方每年都要发布铁路的能耗率.此外,单个铁路企业能耗率可用其能耗除以乘客-公里来计算,这两种方法都出现在官方报告上.文章...     

平交路口车辆转弯轨迹计算方法研究

通过对车辆转弯过程的分析,细化了车辆转弯轨迹的计算方法,借助程序进行批量计算,模拟得到车辆在各种转弯角度下的行车轨迹,进而得到研究车辆转弯角度与转弯半径变化趋势,为设计者提供车辆转弯相关设计参数。     

基于有限元法及遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法

为优化推力杆的球铰结构并提高其疲劳寿命,提出一种基于有限元法和遗传算法的推力杆球铰多目标优化方法。该优化方法通过有限元法计算不同橡胶衬套预压缩量和球铰结构的推力杆球铰橡胶衬套的应变分布特征和刚度参数,进而得到推力杆刚度参数、橡胶衬套预压缩量与球铰关键结构参数之间的关系,并在此基础上采用遗传算法建立推力杆球铰的多目标优化模型。利用建立的多目标优化模型计算得到推力杆球铰的优化方案。样件台架试验结果表明,此优化方案使推力杆球铰的疲劳寿命提高了7倍。提出的多目标优化方法充实了变截面橡胶金属复合结构的设计理论,并为推力杆的优化设计提供了理论依据。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.      

大数据平台在新能源汽车安全领域的应用

通过利用行业内主流的大数据技术搭建新能源大数据平台,重点对新能源汽车车联网大数据进行算法研究、建模分析。分别从故障远程在线诊断、车联网大数据指标分析、车联网大数据算法模型等方面对新能源汽车故障、驾驶行为、充电行为等进行深入研究,以保障新能源汽车车辆安全。