小学门前交通安全设施组合优化实验研究

学校地区作为交通安全重点保护区域,已受到各界的广泛关注.本文以提高小学地区的交通安全为目的,并以北京市小学门前交通安全设施对车速的影响为出发点,通过实地调查小学地区道路交通环境、人车之间的冲突等对小学类型进行划分.并通过问卷调查获取不同类型小学门前交通参与者对交通安全设施的需求,进而利用驾驶模拟实验方法对不同的交通安全设施组合方案进行评估.选取平均速度、相对速度变化率、加速度标准差作为方案评价指标,提出不同类型学校门前所应设置的交通安全设施最优组合方案.希望能够为规范小学地区交通安全设施设置提供依据.     

高速铁路车站咽喉区与到发线综合运用优化

研究接发列车的到发线分配和咽喉区进路选择问题,在满足到发线使用规则的条 件下,以作业计划稳定性强和接发车进路条件优为目标,构建到发线与车站咽喉区运用多目 标优化模型.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法 能有效保存优秀个体和降低计算复杂度.最后以某高速铁路车站为例,采用Matlab 编程得到 模型的Pareto 最优解集,从解集中选择1 个解,将其结果与原始到发线方案进行对比,结果表 明,采用该模型和算法能有效改进车站咽喉区与到发线的综合运用方案.     

再制造物流网络优化设计的扩展模型

针对再制造物流网络与传统生产分销物流网络的集成优化设计问题,综合考虑网络中正向和逆向物流的设施集成与运输整合,以及设施建设成本的规模经济效应,基于混合整数非线性规划方法,建立了一种再制造物流网络优化设计的扩展模型,用来确定网络中各种设施的数量、位置及规模,并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量,使运营周期内的净收益最大.最后,通过一个算例对模型进行了数值演算和验证.计算结果表明:该模型能根据物流网络的实际调查数据,得到网络的最优目标函数与决策变量值,能有效辅助再制造物流网络优化设计.     

基于CAN总线和DSP的交流传动互馈试验台

介绍了大功率交流传动互馈试验台的结构和工作原理．并设计了基于CAN总线和数字信号处理器（DSP）的数字化控制器。控制器具有丰富的外围接口．既可对脉冲整流器和变流器单独控制．又满足试验台联合控制要求。试验结果充分证明了该系统的可行性与优越性。     

高桩码头结构健康监测系统传感器优化布置

总结了高桩码头结构检测的研究现状,并对现有检测方法的不足进行了分析和讨论,给出了高桩码头结构健康 监测系统的基本原理。对监测系统中加速度传感器的优化布置进行了初步的研究,采用一种自适应遗传算法进行加速度传 感器的优化布置。最后通过对一个高桩码头工程的实例分析,证明该算法可用于高桩码头健康监测系统的加速度传感器优 化布置。     

丰田海狮(HIACE)客车空调控制器工作原理

根据实物分别测绘整理出丰田海狮客车RZ系列、Y系列发动机空调控制器（空调放大器）内部的电路原理图。介绍其电源电路、前电磁阀控制电路、后电磁阀控制电路、电磁离合器继电器控制电路等的构成及工作状态,在此基础上讲述整个系统不同情况下的工作过程。     

燃料电池轿车动力系统线性二次型最优控制研究

建立了包括燃料电池发动机、电机及其控制器、动力蓄电池组在内的燃料电池轿车动力系统的动态数学模型,根据系统的噪声特性,将动力系统线性二次型最优控制问题归结为线性二次型高斯问题,并建立了考虑随机干扰的燃料电池轿车动力系统线性二次型最优动力控制算法。离线仿真和实车转鼓试验证明,该算法能够充分考虑动力系统主要部件的动力性和经济性,具有一定的实用价值。     

应急车辆出行前救援路径选择的多目标规划模型

针对城市中应急车辆的救援路径优化问题,分析了基于交通信息中心的应急车辆最优路径的多目标属性,给出了随机网络中各属性的量化计算方法,以最小化出行时间,最大化行程时间可靠度为目标,考虑了通行可靠性、安全性、道路条件限制等因素,建立了应急车辆出行前最优路径选择的多目标规划模型.模型所求得的解是综合最优路径,反映了应急车辆路径选择的目标需求,克服了以往直接等同于图论中最短路径的缺陷,给出了算法,通过算例验证了模型的合理性和有效性.     

大型交通网络最优路径的随机深度搜索算法

提出了随机子空间的概念,并应用于随机深度搜索算法.该算法可以解决大型交通网络最优路径的搜索问题.并运用于约4000个车站,520多条线路的交通网络并取得了成效.随机深度搜索算法可以2 000ms快速的找到一个优秀解.     

Optimal energy management for a complex hybrid electric vehicle: Tolerating power-loss of motor

The energy management may perform well under normal conditions, but may lead to poor behavior under abnormal situations. To tackle this problem, an optimal control strategy called rule-based equivalent fuel consumption minimization strategy (RECMS) is developed for a new complex hybrid electric vehicle (CHEV).It optimizes the energy efficiency and drive performance to cater for normal and power-loss operations of the tractive motor. Firstly, the strategy formulates a novel objective function based on the equivalent fuel concept.By accounting for the actual fuel cost, the equivalent fuel cost for the electric machines and virtual fuel cost for the drivability, the cost function is obtained. Furthermore, some penalty factors are presented to optimize the performance target. Finally, experiments for a practical CHEV are performed to validate a simulation model.Then simulations are carried out for both rule-based and RECMS. The results show that the optimal energy management is working well.