海冰影响下船舶北极水域航行风险评估方法

北极东北航线的开通大大缩短了亚洲至欧洲的航行距离,而海冰是船舶北极航行的主要威胁.针对海冰影响下船舶北极水域航行风险研究,提出基于客观监测数据的贝叶斯动态风险评估方法.通过分析船舶北极水域航行所面临主要风险因素,基于控制理论构建北极东北航道船舶航行风险评价模型.在此基础上,结合贝叶斯网络评价分析方法,根据北极水域海冰动态监测数据,实现船舶北极航行动态风险评价研究.以"永盛轮"北极航行为研究对象,对所研究航线上的航行风险变化进行仿真.评估结果表明,所提方法可实现对船舶北极水域航行风险的动态评估,并突出海冰冰情对船舶极地航行风险的影响,其中,完全无冰和完全有冰状态下的航行风险差值达0.14,模型灵敏性高.      

无人驾驶汽车周边车辆行为识别算法研究

周边车辆行为识别对于提升无人驾驶汽车决策规划的合理性和控制安全性至关重要。传统的周边车辆行为识别方法识别精度普遍不高,且缺乏对交通主体相互之间邻域影响的考虑,算法鲁棒性较差。针对此,本文中提出了一种SLSTMAT(Social-LSTM-Attention)算法,创新性地引入目标车辆社交特征并通过卷积神经网络提取,建立了基于深度学习的车辆行为识别模型,应用注意力机制来捕捉行为时窗中的多时步信息,实现了周边车辆行为准确识别。采用HighD轨迹数据集和实车数据进行算法验证。结果表明,所提算法对周边车辆行为识别的准确率达94.01%,在目标车辆到达换道点的前1 s时刻行为识别精度达90%,具有较高的工程应用价值。     

约束可松弛的网络绿波模型

为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明：所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。     

基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法

为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明：2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。     

支持抗光照目标检测的改进YOLO算法

针对现有的深度学习目标检测算法中存在的复杂光照场景下检测精度不高、实时性差等问题,提出了一种基于YOLO算法的抗光照目标检测网络模型YOLO-RLG。首先,将输入模型的RGB数据转换为HSV数据,从HSV数据分离出抗光照能力强的S通道,并与RGB数据合并生成RGBS数据,使输入数据具备抗光照能力;其次,将YOLOV4的主干网络替换成Ghostnet网络,并对其在普通卷积与廉价卷积的模型分配比例上进行调整,在保证检测精度的同时提高检测速度;最后,用EIoU替换CIoU改进模型的损失函数,提高了目标检测精度和算法鲁棒性。基于KITTI与VOC数据集的实验结果表明,与原网络模型比较,FPS提高了22.54与17.84 f/s,模型降低了210.3 M,精确度（AP）提升了0.83%与1.31%,且算法的抗光照能力得到显著增强。     

智能车型管理系统在焊装车间的应用

通过对焊装车间关于信息化系统需求分析,探讨了一种智能车型管理系统在焊装车间自动化产线的应用,主要阐述了该系统的网络架构和功能概要。智能车型管理系统与焊装自动线无缝集成,在焊装车间实现信息流从上到下、从下到上贯通,减少了适应性产品生产准备电气程序调试工作量,从根源上避免了由于人工推算造成的物料匹配错误,降低自动线停线率,提高生产效率,实现车间的数字化、透明化、智能化。     

Calculation of Node Important Degree for Traffic Network Considering Cascading Failure

为有效地找寻和管理交通网络的关键节点,以免网络陷入大规模的交通瘫痪,构建了基于级联失效行为的节点重要度测算方法.首先,基于双层网络提出了一个交通网络级联失效模型,该模型:(1)考虑了上层出行网络与下层道路网络的相互影响;(2)给定节点、边初始容量,初始容量与初始流量无关,而初始流量由初始容量等决定:(3)用出行时间描述边的状态;(4)采用可变的边容量,边的容量随下游拥挤程度的变化而变化.然后,基于节点删除法提出了考虑级联失效的交通网络节点重要度评估方法,用级联失效网络的阻塞程度刻画了节点重要度,设计了能测算所有节点重要度的算法流程.试验分析表明,出行网络结构、出行者行为对节点重要度有重要影响.     

初始条件对驾驶员逐日路径选择行为和网络交通流演化的影响

从查阅到的文献可以看到,在驾驶员逐日路径选择行为及网络交通流演化的研究中,均假定驾驶员第1天对路径的理解行程时间相同,也即初始条件中没有考虑驾驶员的个体差异性。首先,对初始条件和驾驶员逐日路径选择过程建模,在2条平行路径的简单路网中,运用Agent仿真方法模拟了不同初始条件下驾驶员逐日路径选择过程。结果表明：路网达到平衡所需的时间与驾驶员对历史信息的依赖程度显著相关,而与第1天驾驶员对路径行程时间理解的相关差异性不显著;路网平衡和用户平衡的差别与两者均显著相关。虽然在不同情况下路网均能够达到近似的用户平衡状态,但是平衡时驾驶员对2条路径的理解行程时间存在较大差异。     

基于可编程控制器的辅助机床控制系统设计

文章对基于可编程控制器的辅助机床控制系统的结构、控制方案进行介绍。对系统的硬件和软件设计作了阐述。应用不同的网络协议,通过工控机可对设备的状态进行监控并将生产过程中工件的加工数据进行标识存储,实现可追溯化。     

关于加电站网络建设的探讨

如何更好地运用科学发展观,解决电动自行车发展过程中的能源、环保危机问题,已经成为国家环保和相关部门以及电动自行车行业专家的重要课题。此时,用一个根据电动自行车市场需要而研发的科技平台及配套的新型商业模式,来解决废旧电池回收、资源循环利用、增加续航能力和电池运营成本等难题,必将为建设一个循环、节约、环保、可持续发展的社会做出巨大贡献。