机车安全链的动态检测研究

根据铁道部＂5T＂系统的要求,对机车在高速运行过程中,底盘上的元件可能出现的脱落、移位等故障问题进行实时监控,发现问题并及时报警。采用高速CCD摄像机在机车底盘进行摄影,并对所摄图像采用了二值化、投影法、边缘跟踪等各种数字图像处理方法,判断底盘中的安全链是否存在丢失、断开的现象,并输出报警信号。     

北京地铁5号线折返追踪间隔分析

在城市轨道交通运行系统中,列车在折返区域的追踪间隔是单条线路提升运力的瓶颈.分析北京地铁5号线折返追踪间隔,以实现“列车2 min运行间隔”的目标.首先根据现场实测数据分析5号线列车在折返区域中的进站追踪能力、折返追踪能力和出站追踪能力,进而计算列车在折返区域的最小运行间隔;其次,基于列车运行图编制理论提出通过缩短列车站停时分、出入库时分、转台时分来减小列车折返追踪间隔的方法;最后,结合北京地铁实际的运营管理经验,从系统设计角度提出缩短城市轨道交通列车折返追踪间隔的技术手段和措施.     

基于结构方程模型的疲劳驾驶行为影响因素间量化关系研究

导致疲劳驾驶的影响因素众多,量化相互间的关系是疲劳驾驶行为研究的理论基础.通过实车试验采集了32名驾驶人在疲劳状态下的驾驶行为数据,观测变量包括车速、加速度、车道位置、车头时距、血流量脉冲、皮电、闭眼周期等,并对数据进行了预处理以及利用Bootstrap法对样本容量进行扩充来满足结构方程模型对样本的需求.建立结构方程模型分析了疲劳程度、身体状况和驾驶经验之间的关系以及对疲劳驾驶行为的影响.结果表明,疲劳程度对驾驶行为的影响程度最大,达到0.944;其次是驾驶经验,相关系数为0.447,说明在驾驶过程中驾驶人应时刻注意自身的疲劳状况,因其会直接影响驾驶安全.     

不同工况下电动汽车冷板液冷系统散热性能试验研究

对采用冷板液冷方式的电动汽车液冷系统进行了试验研究,分析不同水冷板流径、进液流量和环境温度对其散热性能的影响。结果表明:随着进液流量增加,液冷系统的散热性能呈现先提高后降低的趋势;不论何种流径方案,都有一个最佳进液流量(单进单出为350L/h,双进双出为450L/h),使最高温升和内部最大温差都达到最小;采用双进双出流径方案时,随着环境温度的升高,最高温升减小,而内部最大温差增大;与单进单出流径相比,双进双出流径液冷系统的电池模块最高温升和内部最大温差均明显降低,散热效率得到提高;在环境温度不高于35℃,采用350～450L/h的进液流量,双进双出流径方案的散热性能完全满足设计要求。     

复杂海况下基于强化学习的USV局部路径规划方法研究（英文）

Conducting hydrodynamic and physical motion simulation tests using a large-scale self-propelled model under actual wave conditions is an important means for researching environmental adaptability of ships. During the navigation test of the self-propelled model, the complex environment including various port facilities, navigation facilities, and the ships nearby must be considered carefully, because in this dense environment the impact of sea waves and winds on the model is particularly significant. In order to improve the security of the self-propelled model, this paper introduces the Q learning based on reinforcement learning combined with chaotic ideas for the model's collision avoidance, in order to improve the reliability of the local path planning. Simulation and sea test results show that this algorithm is a better solution for collision avoidance of the self navigation model under the interference of sea winds and waves with good adaptability.     

一种新的雷达间隙辅助红外的机动目标跟踪算法

论文针对雷达间隙辅助红外的机动目标跟踪问题,提出了一种新的跟踪算法。该算法由跟踪误差与精度指标的大小来选择雷达的开机时间,从而构成了一个闭环的跟踪系统,解决了在给定的跟踪精度指标下雷达的开机时间选择问题。其思想为：在内层通过引进高、低门限,根据跟踪精度与门限的大小,自适应地选择交互式扩展卡尔曼滤波（IMM-EKF）或交互式粒子滤波（IMM-PF）;在外层将基于雷达量测的滤波结果和红外量测的滤波结果进行交互;从而实现了两层交互式自适应滤波。仿真结果表明该算法在计算复杂度和跟踪精度上达到了较好的平衡,实现了雷达间隙开机下对目标稳定的跟踪。     

纯距离条件下的UKF目标参数估计方法

在多站测角的被动目标跟踪中,目标的状态与角度量测值之间存在非线性关系,现有的方法主要是对其进行线性化,但线性化过程会带来滤波精度的下降,甚至会产生滤波发散而丢失目标.无迹变换卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter,UKF）通过产生采样sigma点对系统状态进行逼近,可以较好地解决这一问题.将UKF应用到多站测角被动目标跟踪问题中,并通过仿真试验证实了算法的有效性.     

目标跟踪下的 LS 算法和 IMM 算法性能比较*

针对机动目标跟踪中如何提高跟踪精度问题,选取合适的跟踪滤波算法,利用两种经典跟踪滤波算法：交互式多模型算法（IMM）和最小二乘法（LS）,实现对目标的跟踪。并利用仿真进行了比较,结果证明IMM 具有更加高效的跟踪效果,符合设计需要。     

Local path planning method of the self-propelled model based on reinforcement learning in complex conditions

Conducting hydrodynamic and physical motion simulation tests using a large-scale self-propelled model under actual wave conditions is an important means for researching environmental adaptability of ships. During the navigation test of the self-propelled model, the complex environment including various port facilities, navigation facilities, and the ships nearby must be considered carefully, because in this dense environment the impact of sea waves and winds on the model is particularly significant. In order to improve the security of the self-propelled model, this paper introduces the Q learning based on reinforcement learning combined with chaotic ideas for the model＇s collision avoidance, in order to improve the reliability of the local path planning. Simulation and sea test results show that this algorithm is a better solution for collision avoidance of the self navigation model under the interference of sea winds and waves with good adaptability.     

基于目标最优化的大件运输路径选择研穷

为了提高大件运输的安全性和效率,通过大量的实际调查,以大件运输的供需出发,结合交通工程学的知识和大件运输的特点,从可行、经济、时效、扩展四方面进行综合分析确定大件运输选线的原则,并应用目标最优化理论,优选出东西、南北方向的公路运输线路线．