Evaluation and selection of the ship collaborative design resources based on AHP and genetic and simulated annealing algorithm

1Introduction Theshipdesigninvolvesshipyards,ship owner,classi ficationsociety,shipresearchinstituteandsoon,while theshipcollaborativedesignneedsthecooperationbe tweenthedesignersfromdifferentdepartmentsand thosewithdiverseknowledge.Thus,intheshipcollab o…     

基于因子分析与熵值法的不同隧道侧向宽度下驾驶负荷模型

为探究隧道侧向宽度对驾驶心理及行为的影响机理,采用眼动仪、CAN-OBD测速仪等设备在滨莱高速试验场开展不同侧向宽度场景实车试验,获取30名男性驾驶人在不同侧向宽度场景下生心理及驾驶行为数据;以心率均值、车速差、速度标准差、平均注视持续时间和注视时间标准差为关键变量,建立基于因子分析与熵值法的驾驶负荷量化模型,量化评价不同侧向宽度下驾驶负荷变化规律;基于K-means聚类算法确定不同等级驾驶负荷阈值,结合ROC曲线的分类判别和最大约登指数值,提出隧道侧向宽度临界阈值计算方法。研究结果表明：当设计速度为120 km·h^-1时,采用较大的隧道侧向宽度不仅有利于提高运行车速,同时可减小驾驶负荷;相较于左、右侧侧向宽度分别为0.75 m和1.25 m的标准断面设计尺寸,隧道左、右侧侧向宽度增加至1.00 m和1.50 m时,小型车和大型车驾驶人运行车速分别提升4.5%和3.6%,驾驶负荷分别减小31%和29%;不同侧向宽度下驾驶负荷低、中、高3个等级对应的阈值为0.23和0.42,隧道左侧最佳侧向宽度阈值为0.75～1.00 m,右侧最佳侧向宽度阈值为1.25～1.50 ...     

网联环境下基于速度引导的车辆能耗优化方法

传统的车速引导策略考虑交通信号的信号配时（signal phases and timing,SPAT）信息和到下游交叉口的距离,来对车辆进行速度建议和引导,以提高交叉口通行效率、减少能源消耗。但由于通信设备频率的限制,实时诱导效果欠佳。随着车载设备与路侧基础设施通信技术（vehicle to infrastructure,V2I）的发展,能实时、同步地获取交通流的多维信息,研究了1种符合真实驾驶场景的实时变速引导策略。以信号相位时间和道路通行限制条件为约束,构建三阶段变速诱导模型。提出将车辆通过连续路口的车速引导问题分解为车辆通过多个相邻路口的子问题进行求解。针对任意相邻2个交叉口,求解车辆到达下游交叉口的可通行时间区域,并将到达时间区域离散化,计算车辆到达时间区域内的每1个时间节点的能耗。将连续路口车速引导问题转换为速度轨迹寻优问题进行求解,以车辆能耗为权重,采用Dijkstra算法在所有可通行速度轨迹中寻找能耗最小的速度轨迹。利用交通仿真软件SUMO搭建仿真环境,并用Python对SUMO进行二次开发,以武汉市经济开发区东风大道的3个连续路口为研究对象进行仿真验证。实验结果表明：所提车速引导方法在过饱和,饱和、欠饱和流量下,与多级最优策略相比能耗分别减少0.68%,1.64%,3.97%,与匀速策略相比能耗分别减少0.7%,2.60%,9.80%。所提变速诱导方法在不同交通流量情况下均能诱导车辆节能地驶离交叉口,在欠饱和流量下效果最佳。     

面向智能驾驶行为的机器学习

基于机器学习的智能驾驶行为分析是智能车辆发展的方向和难点之一.驾驶行为的知识获取和表达,涉及机器学习中的诸多算法.首先对机器学习在驾驶行为识别判断、建模预测、智能决策等方面的研究进行了分析,进而对驾驶行为分析中的几种主要机器学习算法进行了较为全面的总结,最后给出了各种算法的优缺点.     

基于迷宫问题遗传算法的复合材料铺层数量优化

研究使用最少铺层数量,使产品达到性能指标的复合材料铺层优化问题。使用遗传算法,参考迷宫问题的解决方法,保留普通遗传算法的框架,改变求染色体的适应度值的计算过程,找出满足要求的最少铺层数量的解。在求适应度值过程中增加逐位解释环节,以得不同铺层数量的解。在求适应度值过程中增加解码、剔除无效项、对称环节,以满足复合材料铺层角角度离散、铺层角要少于4层连续相同、对称这些常见要求。结合示例,指出将逐位解释范围分段,可以提高计算效率。该方法实现了对复合材料产品的铺层数量和角度的同时优化,可以实现产品的经济性和轻量化。     

动态光照下驾驶人面部特征识别算法与试验研究

基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大.为克服由于动态光照引起的背景干扰,面部特征弱化的问题,采用一种基于Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立Gt(i,j)算子,实现驾驶室背景的分割;在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域,最终建立了眼鼻坐标搜索模型;进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验,测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ,在2×104～10×104 lx的照度下,眼鼻的平均识别率δ达到82％～92％.结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性,照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素.     

无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响,揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性,假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径,普通车辆遵循用户最优路径,构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求,各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子;下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型,无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标,而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性,得到非统一增长乘子下的路网容量,比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似,但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果,当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时,二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小;②不同OD对的增长乘子不一定相同,无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布,从而提升整个道路网络的容量;③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用,提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率,路段流量分布更加均衡;④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时,道路网络容量可增加的幅度较小。     

直喷汽油机最佳点火提前角控制算法的研究

通过试验研究了点火提前角对直喷汽油发动机性能的影响,依据发动机实际运行情况通过理论分析与试验相结合,研究了外界因素对直喷汽油发动机最佳点火提前角的影响,给出了各因素对直喷汽油发动机最佳点火提前角相应的修正补偿,结合目前实际运用中对汽油发动机点火提前角的控制提出了一种对直喷汽油发动机最佳点火提前角的控制算法,该控制算法可更简单,更精确,更有效地实现对汽油直喷发动机的最佳点火提前角的控制。     

优化设计方法在整车早期开发中的对比研究

结合整车优化设计方法的理论特点和整车早期开发中应用优化设计过程的经验.对丁程中常用的几种试验设计方法、近似模型方法和优化算法进行了对比研究.利用整车开发中常见的刚度、模态、被动安全性分析等一些案例论证了各种方法的特点、优劣、优化效率和适用范围,获得了一些整车开发中应用优化设计方法的实用性结论.     

基于可靠度的城市道路网络优化模型与算法

分析了城市道路网络可靠性,并根据城市道路网络可靠性基础理论,提出了基于可靠度的城市道路网络优化方法,将用户平衡模型作为下层模型,以建设投资费用和用户出行费用最小为上层模型目标函数,可靠度作为上层模型约束条件建立双层城市道路网络优化设计模型,并采用遗传算法进行求解。实例表明,该模型对城市道路优化设计有较好效果。