人工智能和数字化管理在公交行业中的运用

随着科技的飞速发展,数字化管理已成为现代企业不可或缺的一部分。公交行业作为城市交通的重要支柱,实施数字化管理是提高运营效率、优化服务质量的必要手段。而支撑数字化管理的重要路径人工智能(AI),已经渗透到生活的各个领域。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

蓄能式真空预压排水系统及其节能效率*

针对真空预压系统的高能耗问题,提出一种蓄能式真空预压排水系统,并通过室内单板真空预压排水试验,探究该系统的排水固结与节能效率。研究发现：真空室容积对该系统的排水固结效率存在一定影响,且对表层的影响大于深部,但与常规真空预压固结效率相差不大。该系统的节能效率与真空室容积密切相关,在试验条件下,对于功率1.5 kW、抽气速率7.2 m3/h的真空泵,当真空室容积大于排水固结土体的孔隙体积约3‰时,该系统耗能比常规真空预压系统减少50%;真空室容积越大,节能效率越高。该研究可为解决真空预压系统的高能耗问题提供理论支撑。     

基于标准化的耙吸挖泥船疏浚设备生产效率分析

针对耙吸挖泥船疏浚设备参数标准化建设与应用的问题,基于疏浚设备特性与工程经验,采用对比归纳与标准化分析的方法,建立耙吸挖泥船疏浚设备参数标准,并结合实际施工案例,进行实测与理论计算对比分析。结果表明,主要疏浚设备参数的标准化建立对疏浚设备特性的把控与疏浚效率的提升十分重要,须结合工程应用进行不断补充和完善,从而为耙吸挖泥船疏浚作业提供参考。     

船用镁基湿法脱硫中试试验研究

针对国际海事组织(IMO)日益严格的SO2排放限值,开展适用于船舶废气的镁基湿法脱硫试验研究.基于中试试验平台,以氢氧化镁浆液作为吸收剂,研究影响脱硫效率的关键工艺参数,包括液气比、浆液pH值、烟气流速、入口 SO2浓度、浆液温度等.结果表明,在所研究的工况范围内,加装传质构件的喷淋塔脱硫效率显著优于未加装前,可达98.24％,提高2个百分点;脱硫效率随液气比、浆液pH值和烟气流速的增大而升高,高至98.24％,随入口 SO2浓度和浆液温度的增大而降低,低至95.35％.研究结果可为镁基湿法脱硫技术在船舶上的应用提供支撑.     

振荡浮子式波能发电浮堤一体化装置性能研究

文章提出一种带消波水道的方箱型浮式防波堤与振荡浮子式波浪能发电一体化装置概念设计方案,应用ANSYS Fluent软件,通过锚泊线准静态法、多体耦合动力学理论与Newmark-β法对一体化装置进行耦合水动力计算,分析不同阻尼及水道构型参数对集成系统消波与俘能效率的影响.结果 表明,在阻尼选取区间内,线性等效电磁阻尼的俘能效率整体上大于Coulomb等效液压阻尼,增加浮子质量或增加线性阻尼系数,均可提升一体化装置的俘能效率,而对消波性能影响甚微.减小出口宽度,对俘能效率的提升有利并能提升消波性能.当消波水道入口完全浸没于水下时,俘能效率相对更高,消波效果更优.这种新颖的一体化装置构型为后续相关的消波与波浪能转换耦合水动力模型研究提供了思路与借鉴.     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

基于分离迭代和耦合时变的列车—轨道—桥梁耦合系统高效动力分析混合算法

为提高列车—轨道—桥梁耦合系统动力分析的计算效率,基于耦合时变法及分离迭代法,提出了1种混合算法。该算法将列车—轨道—桥梁耦合系统分解为车辆—轨道子系统和桥梁子系统。其中,车辆—轨道子系统在每一时间步需根据车辆位置对系统刚度系数矩阵进行更新,具有时变的特性;桥梁子系统的系统动力系数矩阵在整个动力分析过程中保持不变;车辆—轨道子系统与桥梁子系统通过钢轨与桥梁间作用力的平衡迭代实现耦合。利用朔黄重载铁路32m简支梁桥现场试验数据与由混合算法计算得到的分析结果进行对比,验证了混合算法的可行性。采用耦合时变法和混合算法分别计算列车通过蒙华重载铁路黄河龙门大桥的动力响应,结果表明:采用相同的时间积分步长时,2种方法拥有相同的计算精度,但混合算法比耦合时变法具有更高的计算效率,求解耗时降低了75%。