基于变步长迭代逼近的轨道交通列车运行计算方法

既有轨道交通列车运行计算方法存在计算误差大、效率低、应用有风险等问题,因此提出1种基于变步长迭代逼近的轨道交通列车运行计算方法。根据列车运行路径,确定保障紧急制动限制点和停站常用制动停车点,计算列车牵引运行曲线;采用变步长迭代逼近方法计算确定保障紧急制动触发点位置和停站常用制动触发点位置,将保障紧急制动触发点位置作为非停站常用制动触发点位置;据此位置计算列车匀速运行曲线、列车非停站常用制动曲线和列车停站常用制动曲线;由此形成最高效率的列车运行曲线。采用该方法对实例计算的结果表明:列车运行计算效率和精度均较高,计算结果符合列车实际运行安全控制原则;通过调整位置允许误差门限值,可有效控制列车运行计算精度和效率;计算列车运行曲线与实际列车运行曲线基本贴合。     

侧向风作用下车桥系统气动性能及风屏障的影响研究

采用计算流体力学软件建立桥梁单体、车辆单体以及车桥组合体模型,湍流模型取标准κ-ε模型,计算各模型在不同风攻角时侧向风作用下的气动力系数.考虑风屏障对车辆、桥梁气动性能影响,建立风屏障、桥梁与车辆组合体模型,分析风屏障不同开孔率时车辆、桥梁气动力系数变化规律.结果表明:车辆位于桥上时,桥梁阻力和车辆侧力会增大;桥上车辆侧滚力矩系数明显大于车辆单独存在的情况,且车辆位于桥上迎风侧大于背风侧的情况;安装风屏障后,桥梁阻力和力矩系数随开孔率增大而降低,车辆侧力系数和力矩系数随开孔率增大而增大;为保证风屏障有效性,风屏障开孔率应小于40％.     

城轨直流牵引供电系统短路试验

阐述直流牵引供电系统短路试验的目的和意义。结合实际工程直流牵引供电系统短路试验,介绍短路点的选取、对地短路短接方式等重要的试验程序和试验方法。对实际短路情况的数据结果进行分析,为直流牵引供电系统短路试验的进一步研究提供参考。     

紧凑型3缸汽油机的开发

全球许多汽车制造商均研发了各自的内燃机,并运用了许多具有竞争力的新技术。其中,运用3缸技术正是改善发动机性能的最有效途径之一。然而,3缸汽油机技术也有不足之处,即3缸汽油机的燃烧会引发发动机振动。新研发的3缸汽油机运用了一些可改善燃烧的新技术,以及怠速停机系统,以提高车辆燃油经济性和减轻汽车振动。3缸汽油机在汽车振动方面达到了4缸汽油机同等水平。     

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。     

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。     

基于组合型随机零矢量PWM控制器研究

根据空间矢量脉宽调制技术与正弦脉宽调制(SPWM)注入零序分量等效原理,设定在SPWM中引入零矢量分配因子K_0。通过K_0对零矢量U_0和U_7作用时间的不同分配得到特定零矢量PWM调制方式。针对这些调制方式各自在控制上的优劣,提出一种组合型随机零矢量分配的PWM(RZDPWM)调制方法。该方法将零矢量由特定模式转换为随K_0实时变化随机模式,通过调制比m对调制波进行分段处理,能够有效降低功率器件的开关损耗,减小总谐波畸变率和系统的电磁干扰。最后通过MATLAB仿真验证了所提出方法的优越性。     

杭深高铁杭州供电段接触网防雷分析及其改进措施

我国客运专线以高架桥为主,接触网遭受雷击的概率较大。为了减轻雷电对接触网造成的危害,在分析国内外接触网防雷情况的基础上,引入了高速铁路电气几何模型(EGM)。通过对模型的分析计算以及与现有防雷措施的比较,同时结合杭深高铁杭州供电段的防雷现状,提出了杭深高铁杭州供电段接触网防雷的改进措施,得出了杭州供电段每百公里每年的雷击跳闸率,为杭州供电段制定相关防雷指标及改进方案提供了理论依据。     

考虑补水条件的长白铁路路基土冻胀特性试验研究

水作为季冻土发生冻胀的主要条件之一,对土体的冻胀特性有显著影响。本文选取长白铁路扩能改造工程CBSG-3标段沿线不同路基土样,基于开放系统下的室内季冻土冻胀试验,开展-15℃下的单向冻结补水试验,探究不同土样在饱和补水和非饱和补水工况下的冻胀特性。结果表明,不同土样冻胀量发展大都经历三个阶段:快速增长—缓慢增长—保持稳定;土样本身含水率和外界水源都可显著增加土的冻胀率,在饱和补水与非饱和补水工况下,淤泥质粉质黏土冻胀率最大分别为38.8%、31.2%,粉砂土的冻胀率最小分别为21.7%、11.1%。基于研究结果,制定不同路段的路基防冻胀措施。