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为了衡量出行者在比较交通信息行为和规避风险决策模式下的交通信息感知价值,构建了获取信息前后基于期望后悔效用差别的交通信息感知价值模型.考虑通勤出行者在路径选择时可能遇到的不确定因素,应用贝叶斯更新方法计算出行者获得交通信息后对路况认知的提高程度,讨论了通勤者仅有两条候选路径,且对路径的熟悉程度均为90%、交通信息准确性达到95%时,两条路径在不同路况组合情况下的交通信息感知价值.结果表明,应用后悔理论和数值模拟法,可以全面了解两条路径在各种不同路况组合下,通勤者获取信息后的路径选择和信息感知价值的变化情况.     

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为了提高复杂环境下智能视频监控对运动目标跟踪的可靠性,提出一种基于改进的颜色特征和直方图更新的Mean-Shift跟踪算法.该算法利用像素点局部颜色变化作为跟踪目标像素点特征,弥补单一颜色值特征对目标表征的不足;并根据Mean-Shift跟踪结果和目标匹配程度对目标直方图进行更新,保证在目标姿态和大小发生变化时目标特征直方图的有效性.实验结果表明：与传统Mean-Shift算法相比,改进的颜色特征减小了相似背景像素对运动目标的干扰,目标直方图的更新提高了Mean-Shift算法对目标姿态和大小改变的鲁棒性.算法提高了基于颜色特征的Mean-Shift算法对复杂环境中运动目标进行实时跟踪的可靠性.     

高速公路平直路段雾霾天气下的IDM跟驰模型分析

雾霾等恶劣气候对交通安全带来严重威胁.为分析雾霾天气下驾驶行为规律,利用高逼真度驾驶模拟器,构建了高速公路平直路段雾霾天气场景,开展了自由加速、紧急制动和跟驰试验;基于采集的试验数据利用遗传算法对IDM (Intelligent Driver Model)跟驰模型进行了标定,并与晴天同路段标定参数进行了对比分析.结果显示,雾霾天气下IDM模型中起步加速度和舒适减速度参数并无显著差异,但安全距离、安全车头时距、期望速度等参数比晴天情况显著减小,由此表明雾霾天气下的交通冲突风险显著增大,应加强雾霾天气下的安全管理.     

半潜式支持平台恶劣海况下运动性能试验研究

半潜式支持平台的研发面临一系列技术难题,尤其是恶劣海洋环境对平台的影响。恶劣环境下,平台会出现严重的非线性载荷特性,严重时会危害平台安全,因此在研发设计阶段,有必要开展半潜式支持平台在恶劣海洋环境下的运动性能研究。针对我国自主开发设计的某型深水半潜式支持平台,基于模型试验方法开展恶劣海况下运动性能研究。在完成水平系泊系统和气隙、砰击载荷测试方案设计的基础上,开展试验研究,获得了平台固有周期、阻尼系数、恶劣海况下的运动响应以及气隙、砰击等非线性载荷。结果显示,在恶劣海况下,目标平台运动响应较大,不具备作业条件。平台多处气隙出现负值且发生较为显著的砰击现象,砰击次数及砰击压力均较大。结果为半潜式支持平台总体设计提供了有效的支撑数据。     

多层logit模型在TransCAD上的实现

概括地介绍了NL模型,并探讨了NL模型的关键问题--关于确定上下层结点的效用关联,重点分析了它在TransCAD上的实现过程及注意要点,并结合一实例阐述了NL模型在TransCAD中参数估计和应用的步骤.     

国外舰载射频设备集成技术发展概况

  目的  为了兼顾新一代水面舰船射频舰载天线的高性能、低散射、与船体共形等综合要求,针对典型频段的嵌入式阵列天线,提出一种电磁仿真与智能优化算法相结合的设计方法。  方法  通过对传统粒子群优化算法（PSO）进行异步递进改进,实现离散变量和连续变量的同时处理,并有效加快PSO的收敛速度;针对水面舰船某VHF天线,构建复杂天线结构多尺寸参数优化的目标函数,得到天线增益、驻波比、雷达波散射截面积等多目标特性同步优化的半嵌入安装形式。  结果  经多轮仿真迭代优化,天线增益提高了1 dB左右,天线驻波比略有改善,典型方位的RCS峰值点的最大减缩量为32 dB。  结论  该方法可为舰船射频天线的共形装舰设计以及复杂大系统一体化设计提供参考。     

智能客车多目标优化纵向速度跟踪算法设计

为了实现智能客车纵向车速的精确跟踪,同时兼顾乘员舒适性和电池续航能力等指标要求,提出一种智能客车纵向运动的多目标优化分层控制算法。上层控制采用模型预测控制算法,使用了整合速度跟踪精度、舒适性和电池续航能力的代价函数。下层控制采用逆纵向模型加抗积分饱和比例-积分的串联控制方式,以补偿车辆模型的非线性动力学。仿真结果表明,所论述的控制器对外部干扰和系统不确定性具有很好的鲁棒性,在速度跟踪精确度、续航能力和舒适性方面有着良好的控制效果。     

电驱动总成差速器壳体疲劳寿命分析

为提高电驱动总成差速器壳体疲劳寿命分析的准确性,基于实测载荷谱和台架试验开展疲劳寿命分析.首先建立差速器壳体有限元模型,基于液压伺服系统、应变测试系统等设计了动态载荷加载试验系统,并分别进行了相同条件下的试验和有限元分析,验证了有限元模型的精确性,在此基础上,基于实测载荷谱,综合运用验证后的有限元模型、名义应力法、壳体...     

基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法

本文中针对视觉地图匹配问题,将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题,并提出基于2阶隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）的视觉地图匹配方法。在该模型中,状态变量被定义为高精度视觉地图节点,查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中,引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模,与传统的1阶HMM相比,可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系,并从匹配的汉明距离建立发射概率模型,可有效提高地图匹配的效率。最后,通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能,分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明：2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息,提高匹配的稳定性和精确度,算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。