智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术(HM IoIV)是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段.HMIoIV涉及了L0～L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统.针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人...     

厦漳跨海大桥南汊主桥桥塔设计

厦漳跨海大桥南汊主桥为主跨300 m的双塔结合梁斜拉桥.对H形、钻石形、菱形和宝瓶形等塔形进行比选,最终确定该桥桥塔采用改进的H形钢筋混凝土桥塔(上塔柱竖直,中塔柱倾斜,下塔柱外侧面竖直、内侧面倾斜).桥塔塔柱采用矩形空心截面,在塔底设置高4.0m的实体段;钢锚梁采用开口箱形截面;塔柱横梁为全预应力混凝土结构,箱形截面;承台采用哑铃形截面;桥塔基础采用钻孔灌注桩群桩基础.为检验桥塔受力,对裸塔和全桥进行整体计算,并采用ANSYS和MIDAS分析桥塔关键部位局部受力.分析结果表明,桥塔各部位受力均满足规范要求,并有一定的安全储备.     

沪宁高速公路常州段沥青中,下面层机械化施工

以沪宁高速公路常州段路面工程为例，介绍了工程用材料的规格、质量要求以及施工机械的配套，并且详细介绍了沥青混凝土中下面层机械化施工概况。     

城市行人过街速度研究

为研究城市平面行人过街的速度及差别,分别对哈尔滨市冬夏两季的信号交叉口、无信号交叉口、环形交叉口、路段人行横道和自由过街5种不同过街条件下的行人过街速度进行调查。分析了冬季与夏季和不同过街条件下行人过街速度的变化以及形成原因;分析了行人年龄、性别、人行横道长度、过街行人数量和绿灯时间对行人过街速度的影响;采用数理统计方法,用15%位速度作为行人过街的设计速度,提出冬夏两季不同过街条件下的行人过街设计速度推荐值。     

新白沙沱六线铁路长江大桥钢桁梁横断面的合理选择

新白沙沱长江大桥主桥为(81+162+432+162+81)m的五跨连续钢桁梁斜拉桥,上层布置四线客运专线,下层布置两线货运专线,是国内首座六线铁路桥。为合理选择该桥钢桁梁的横断面,从结构的空间构成、受力及经济合理性等方面,对2片主桁与3片主桁、梯形斜桁断面方案与矩形直桁断面方案进行对比分析。结果表明:大桥采用2片主桁的矩形直桁断面方案既能满足线路的布置要求,又具有结构受力合理、钢结构制造安装方便和较好的经济性等优势。因此大桥钢桁梁最终采用2片主桁的矩形直桁断面,桁宽24.5m,桁高15.2m,上层桥面为正交异性板整体结构,下层桥面为纵横梁+道砟槽板结构。     

基于群索索力域的斜拉桥结构性能状况评估

针对目前依据单根斜拉索索力值变化评估斜拉桥运营健康状态的不足,提出一种基于群索索力域映射斜拉桥性能状况的方法。该方法基于蒙特卡罗法模拟获得斜拉桥群索索力域,在实测索力与群索索力域间做相异度最小寻值,根据桥梁结构不同的极限状态定义评估阈值。以国内某已建24年的大跨径预应力混凝土斜拉桥为工程实例,基于近6年(2013~2018年)实测索力数据,依照提出的新评估方法与传统评估方法对主梁结构性能状态进行评估。结果表明:传统评估方法仅得出2013年单根索力变化幅值超限的结论;新评估方法得出2013年、2018年主梁跨中截面存在消压风险,需要持续跟踪关注。该方法可定量、直观地分析评估群索索力变化对桥梁结构受力状况的影响,为桥梁的科学管养决策提供依据。     

水泥混凝土路面板下地基脱空状况的评定与分析

以重复荷载下的接缝工作特性为基础,通过对第一传荷状态临界荷载及其对应弯沉影响因素的分析,指出脱空对弯沉的影响是显著的,并提出以第一传荷状态临界荷载与对应弯沉为指标的脱空评定模型与评定方法,使评定工作在单板系统基础上进行,排除了接缝传荷状况不确定的影响。最后,给出脱空尺寸与弯沉典型回归关系式,从而能够利用FWD对水泥混凝土路面板下脱空进行快速评定。     

港湾式公交停靠站设置条件研究

针对城市道路中公交进出直线式与港湾式停靠站对外侧车道通行能力产生影响的问题,运用排队论与间隙接受理论相关成果,分别建立了直线式、港湾式排队无溢出及港湾式排队有溢出3种情况下公交进出停靠站对外侧车道的影响时间模型;在此基础上以公交出站延误及站点服务强度作为约束条件,推导出外侧车道通行能力计算模型,并给出设置条件;对仿真模拟试验结果与模型计算结果进行对比,并对模型适用性进行了检验,给出了不同公交到达率下3种模式设置港湾式公交停靠站的通行能力范围值。结果表明:该模型具有较高的精度和可靠性,能够为城市道路设计提供必要的参考依据。     

基于两阶段K-means聚类的道路运行状况评价方法

为有效评价道路运行状况,通过分析车辆在行驶过程中运行状态的变化,研究了一种基于两阶段K-means聚类(TSKC)的道路运行状况评价方法.针对K-means聚类数选取的任意性和聚类中心选取的随机性问题,提出基于遍历的K-means聚类方法,采用类吸引度确定聚类数和初始中心,并以此为初始条件进行第二阶段K-means聚类,得到交通模式.提出模式吸引度、路段评价指数、分布均衡度,并用这些指标来评价路段交通运行状况.以北京市朝阳区北辰东路为例进行验证,结果表明,该方法比传统道路评价方法更细致、全面、直观地描绘了车辆状态的演变过程和交通模式的分布情况,具有良好的实用性.     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型减小31.1%、17.0%和29.9%。为对比不同模型在仅有100组目标域样本时的性能,将LSTM-TL模型与Gipps、IDM、BP这3个模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比3个模型中表现最优的Gipps模型减小18.5%、8.0%和25.9%。结果表明：直接将LSTM-S模型应用于目标域的预测,其精度不高,采用样本迁移合理可行;LCSS方法对源域样本筛选有效,由100个源域样本迁移到目标域训练得到的LSTM-TL模型的精度最高;在小样本情况下,拥有较少参数的Gipps模型预测精度优于LSTM-T或LSTM-S模型,但由于迁移学习能够从源域样本中获取知识的特性,LSTM-TL模型有着最高的精度。