认识汽车传感器

车用传感器是汽车计算机系统的输入装置,它把汽车运行中各种工况信息(如车速、各种介质的温度、发动机转速等)转化成电信号输送给计算机,以使发动机处于最佳工作状态。在判断传感器故障时,不应只考虑传感器本身,而应考虑出现故障的整个电路,除了检查传感器之外,还要检查线束、插接件及传感器与电控单元之间的有关电路。下面介绍汽车上常见的五种主要传感器。     

车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型. 利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位 矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合 乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可 行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶 距离短的高效出行特点.     

基于随机重复爬山法的交通状态预测

合理构造影响交通状态网络结构,是实现交通状态预测的前提条件.为克服爬 山法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于随机重复爬山法的交通状态预测方法.对随机 生成的有向无环图迭代运行爬山法得到多网络结构;通过有向边置信度的定义和置信度 阈值的计算,确定了最优贝叶斯网络结构中节点和有向边选取准则;利用最优贝叶斯网 络结构,实现了畅通、平稳、拥挤和阻塞等4 种交通状态的预测并综合评价.分析结果表 明,该方法仅选取时段、节假日等两变量时,对交通状态预测总体准确率超过85%,能够 为高速公路运行状态监测预警和决策分析提供有效方法和数据支撑.     

随机交通网络连通可靠度改进算法

连通可靠度作为网络可靠性的基础指标是指导交通事故预防、灾后重建和日 常维护等活动的重要理论,但其计算是经典的NP难问题.为了提高大规模网络应用的求 解精度和效率,提出了基于k-最短路径和状态排序的改进算法--Target_Order 算法,集 中考察影响网络连通性的关键节点及其状态,有效减少了无关网络连通性的节点组合产 生的冗余网络状态,大幅降低了计算复杂度.最后,以成都规划年地铁网为例,通过与传统 算法（ORDER算法）比较,分析了算法关键参数的影响,验证了改进算法在精度与效率方 面的显著优势.研究结果同样适用于其他随机交通网络的连通可靠度计算与统计.     

基于快速扩展随机树的机器人路径规划仿真实验平台研究

在建立并实现一种基于快速扩展随机树的机器人路径规划算法的仿真实验平台的基础上,通过该仿真实验平台所做的大量仿真实验表明：基于快速扩展随机树的路径规划算法具有强烈搜索未知空间的倾向,在各种障碍物环境下搜索出可达路径。该仿真实验平台运行稳定,功能完善,可直观地演示路径规划算法的搜索过程。     

船舶在随机横浪中的奇异倾覆机理

本文应用非线性随机动力系统理论,从系统稳定性的角度来分析船舶在随机横浪上的运动稳定性,籍此来研究随机海浪中船舶奇异倾覆的机理.本文的研究发现随机动力系统的全局分岔是导致系统失稳并导致船舶倾覆的一种途径.基于这一思路借助随机Melnikov方法,通过求取相流函数零点得到了船舶运动全局稳定性丧失时海浪条件的阈值,从而可以对船舶的抗倾覆能力作出定量的考察.     

变量相关下结构可靠指标β的计算

根据结构可靠指标β为在标准正态坐标系中原点至极限状态曲面最短距离的基本定义,在广义随机空间中,将在欧洲通用的确定变量独立时β值的Hasofer-Lind方法推广至适用于变量相关时的情况。3个算例的对比结果验证了新提出计算方法的正确性。     

基于随机过程的服务区停车位数计算方法

基于交通流理论,以随机过程分析为手段,从车辆和道路使用者对各种服务的需求周期性出发,讨论了不同类型服务高峰小时的成因,从机制上解释了服务区高峰小时停留率的形成模式,得出了服务区停车位数与服务区路网布局之间的定量关系,提供了实际路网的服务区停车位数计算方法,并通过算例与日本规范的计算方法进行比较。结果表明:提出的计算方法体现了服务设施间距等因素对服务区停车位数的影响,对服务区高峰小时停留率以及停车位规模计算方法进行了改进;计算结果与日本规范中的计算结果一致。     

高速公路资产综合优化管理研究

从道路管理者和道路使用者的需求入手,尝试建立了基于资产性能最优与投资效益最大的路面和桥梁综合优化管理模型;选取算例利用遗传算法通过MATLAB对所建立的模型进行了求解,验证了算法的可行性,同时表明遗传算法较一般的数学规划方法在模型求解过程中呈现出更大的优越性.在利用综合优化管理模型找到最佳投资养护方案的基础上,依照推荐...     

随机旅行时间的区域公交车调度模型及算法

研究一类随机旅行时间的区域公交车辆调度问题,将该问题看作为“部分班次被一辆车完成”的集合划分问题,考虑不同车场容量和补充燃料等约束因素,建立以营运费用最小为目标的机会约束规划数学模型.将该模型转化为一类确定性数学模型,设计求解该问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等....