基于车路协同多业务优先级的车载通信退避算法

为研究车路协同下不同优先级业务的通信,打破传统IEEE802.11 标准的CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance)协议所采用的二进制指数退避策略（Binary Exponential Backoff, BEB）仅适用于传统业务如语音、视频等业务,而未考虑车路协同场景典型业务及其优先级的限制,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。首先,研究车路协同场景下的典型通信业务;然后,利用层次分析法建立了业务优先级层次结构模型,对车路协同下的业务进行了优先级的划定;最后,基于车路协同多业务优先级不同对传统BEB算法进行改进,提出一种面向车路协同的车载通信退避算法。通过仿真,验证了所提算法具有良好的适应性,可针对不同业务优先级,提供差异化的信息资源和业务传输保障,相对于传统的通信协议系统丢包率降低,系统吞吐量增加。     

钢桥面板疲劳损伤智能监测与评估系统研究

正交异性钢桥面板作为大跨度桥梁的首选桥面板结构,实时监测并准确识别其重要构造细节的疲劳损伤程度,在此基础上预测剩余疲劳寿命,对于大跨度桥梁的服役期管理维护决策至关重要;但正交异性钢桥面板的疲劳问题具有多尺度、多模式、随机性、隐蔽性等特性,且其对结构静动力响应的影响仅限于疲劳裂纹附近的局部区域,传统的损伤识别方法难以准确识别。结合智能技术的最新发展和正交异性钢桥面板疲劳问题的基本属性,构建了其疲劳损伤智能监测与评估系统,并对其疲劳损伤指标和疲劳损伤智能评估的相关关键问题进行研究。提出了基于等效结构应力的正交异性钢桥面板多尺度疲劳损伤评估方法;建立了考虑随机因素的结构体系实时疲劳损伤评估及剩余寿命预测方法;构建了正交异性钢桥面板疲劳损伤智能监测与评估系统;基于实际桥梁结构的交通量和结构响应监测信息,对所建立的正交异性钢桥面板疲劳损伤智能监测与评估系统进行了验证。研究结果表明：在实际交通荷载作用下,顶板与纵肋连接细节的疲劳主导失效模式为焊根部位起裂沿顶板扩展,所提出的疲劳损伤评估方法的评估结果与实际结构一致,表明所提出的方法能够准确确定结构体系的疲劳失效模式;疲劳损伤智能监测与评估系统所确定的实桥疲劳损伤及剩余寿命预测结果与实际桥梁疲劳损伤开裂时间基本一致;所建立的智能监测与评估系统可为正交异性钢桥面板疲劳损伤过程和寿命评估提供理论依据及支撑,并为实桥的运营管理养护决策提供科学依据。     

铁路智能客运车站总体框架研究

针对铁路客运车站的智能化发展进行研究,首先,对铁路客运车站的现状及智能化需求进行分析,从旅客服务和内部运营两个角度提出了智能车站的基本理念,并给出了智能车站的定义和特征;其次,依据车站的实际需求,设计了智能车站的总体框架;然后,从技术结合业务的角度梳理了智能车站的主要业务及智能化功能.本文通过在太原搭建智能车站的试验原型,验证了所提总体框架及智能化功能的真实性和可行性.     

基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法.单AGV路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多AGV路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多AGV之间的冲突,其中采用临时规避-重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多AGV存取车路径规划的要求.     

数据驱动的偶发拥堵时空建模及传播分析

为研究实际的道路交通路网中偶发拥堵的传播和演化特性,充分发挥海量交通流数据的潜在价值,克服现有基于模拟仿真的拥堵分析方法因理论假设和参数设置所导致的 “失真”问题,本文在交通流实测数据的基础上,建立改进的 PLS-STAR模型对偶发拥堵的时空传播结构进行描述,并提出偶发拥堵的直接和间接时空传播效应两种概念对拥堵的时空传播影响进行刻画,从而构造了一种数据驱动的偶发拥堵时空传播效应评估方法.通过北京路网的案例研究发现,路网服务水平的降低,更大程度来源于拥堵传播的间接影响而非直接取决于突发的交通量增加,因此,通过控制拥堵传播来提升城市路网的服务水平仍具有巨大潜力.     

具有反向学习能力的串车调度算法研究

为了避免串车问题,研究了多条线路不同站点间隔的车辆实时串车调度算法.基于车辆自动定位(AVL)数据的分析预测,给出了具备反向学习能力的克隆选择优化算法 (Opposition-learning Clonal Selection Algorithm, OCSA )求解避免串车的调度序列,指导车辆调度.算法中设计了反向抗体库,反向抗体库存储了种群迭代过程中多个较差抗体的信息,利用较差基因位置信息,指导部分基因链以较快速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域.反向学习过程可迅速改善抗体的多样性,使得算法在短时间内具有较强的全局寻优能力;且局部学习的缩放因子可随迭代过程动态调整,提高了算法的求解精度.实验结果表明,基于 OCSA算法获取的调度序列与经典的调度算法相比有较好的适应性,求得的调度序列能够实时有效地降低站点串车问题.     

基于卡口车牌识别数据的车辆出行分析

车辆出行是城市道路交通的基本组成单元,掌握城市道路网车辆的出行信息,深入挖掘车辆出行特征与规律,能为城市交通管理提供决策信息.本文基于卡口车牌识别数据,提出了一套车辆出行分析框架.首先对全路网运行的所有车辆的个体出行进行辨识,提取所有车辆出行的路径和行程信息,并从个体和集计层面获取车辆出行的规律特征;利用车辆的多日出行信息和统计特征,提出了车辆职住地识别方法;基于外地车的出行特征,利用 K-means++ 算法对外地车进行分类.在实例分析中,以广州市道路网运行车辆作为研究对象,开展了车辆出行分析,实验结果验证了本文方法的有效性.通过本文方法挖掘的信息对城市道路交通管理具有重要意义.     

工业窑炉燃气污染控制的相关问题讨论

控制大气污染的重要手段之一是对燃烧过程加以优化控制.文中,.在分析产生污染原因的基础上,指出恰当的空气燃气比是保证充分燃烧的关键,并以轧钢加热炉燃烧过程控制为例,简要讨论了复杂燃烧过程的对象特性、可供选择的控制策略和优化的控制算法.成功的工程实践表明,只要对燃烧过程进行优化控制,废气污染是可以控制的.     

智能预应力系统初探

智能结构是综合一系列前沿科学与高新技术于一体的新型结构,是当今世界工程结构领域研究热点之一。本文针对土木工程智能结构中的智能预应力系统进行初步的探索,指出其关键共性技术问题和核心技术,提出智能锚具的设计模型,还提到深入研究将面临的困难与问题,在引用一些工程实例后提出一点思考,最后预想了智能预应力系统的发展前景。     

智能化网络接口单元的设计与实现

网络接口单元（NIU）是控制计算机与通信网络进行交互的一种接口设备。章以分布式列车控制系统为例，说明了智能化NIU的设计方法，提出了采用管道（环形FIFO）机制来实现主机与NIU之间的信息传输的建议，并给出了在列车控制系统中的实现方法。该控制系统已在实验室条件下获得成功运行。