基于MATLAB的发动机功率计算优化方法研究

发动机功率决定汽车动力性能,在分析发动机功率确定方法的基础上,介绍发动机功率计算优化方法,根据转速的动态确定和拟合相关变量,分析发动机功率计算的影响因素和动态路径,建立基于MATLAB的可以实时求解发动机功率的模型,利用MATLAB的运算工具和强大运算能力,对汽车的动力性设计提供有力的实践计算方法。     

基于改进免疫遗传机理的动态路径诱导算法研究

针对传统算法存在的不足,提出基于改进的免疫遗传机理的动态路径诱导算法。通过引入单点交叉算子配合控制策略的改进思想,在宏观上控制交叉过程以及构造优化简单的目标函数,较好地弥补了传统遗传算法早熟收敛、陷入局部最优解、运算效率较低等问题。最后采用此算法进行路网实例计算,结果表明该算法能较大程度地提高路网利用率,减少交通拥堵。     

交通信息对驾驶员逐日路径选择行为影响研究

在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异.     

智能分布式驱动汽车路径跟踪/制动能量回收协同控制策略研究

为了解决智能分布式驱动汽车路径跟踪与制动能量回收系统间的协同控制难题,充分考虑分布式驱动汽车四轮扭矩独立可控在智能驾驶系统中的优势,设计适应不同路面附着条件的智能分布式驱动汽车转向、制动分层协同控制策略。上层控制器依据不同的路面类型设计差异化的多目标代价函数,以综合优化各工况下的控制目标。高附路面下,制定满足最大能量回收值的全局参考车速,在线优化路径跟踪指令,实现最优能量回收的同时减小系统运算负荷;低附路面下,优先考虑车辆的路径跟踪性能和行驶稳定性,在多目标代价函数中取消对全局参考车速的跟随要求,增设终端速度约束与能量回收项性能指标并减小能量回收项性能指标的权重系数。上层控制器基于模型预测控制方法对多目标代价函数进行滚动优化与预测求解,得到期望的前轮转角及4个车轮的总制动扭矩需求。下层控制器根据制动扭矩需求对四轮的液压制动扭矩和电机制动扭矩进行分配,最终完成整个复合制动过程。基于MATLAB/Simulink和CarSim软件,搭建控制器在环仿真平台,并在高附和低附路面条件下对所提出的策略进行试验验证。研究结果表明：高附路面下,所提出的控制策略在准确跟踪期望路径的同时相较固定比例制动力分配方法可提升2.7%的能量回收值并减少约0.02 s的单次计算时间;低附路面下,与使用高附控制策略相比,能够保证车辆的路径跟踪准确性与行驶稳定性,同时可提升7.8%的能量回收值;控制器在环试验结果证明了该协同控制策略对车辆性能提升的有效性。     

基于混合A*和可变半径RS曲线的自动泊车路径优化方法

路径规划是自动泊车系统的重要组成部分,是确保泊车运动安全、缩短行车距离、提高乘坐舒适性的关键。而当前自动泊车规划系统往往面临行驶空间狭小、障碍物多、路径搜索难度大等技术挑战,同时搜索曲线半径固定容易导致路径接点处曲率不连续,增大了路径跟随控制难度和轮胎磨损程度,这些都提升了泊车路径规划的研究难度。针对以上问题,设计可变半径的Reeds-Shepp曲线,提出基于混合A^*和该曲线的自动泊车路径规划方法,通过调整曲线半径,提升其在复杂场景下路径的搜索能力和灵活性。随后,设计基于分段贝塞尔曲线和梯度下降的路径优化方法,利用其多阶导数连续的优势优化已搜索的路径曲率,并采用梯度下降来保证路径曲率大小和对障碍的规避,解决直线与圆弧相接等位置曲率变化不连续的难题。结合路径搜索与路径优化的泊车规划方法能够切实满足复杂场景下的泊车需要。最后,基于团队自主研发的PanoSim虚拟系统与MATLAB搭建联合仿真环境,针对多种自动泊车工况测试验证提出的方法。研究结果表明：调整Reeds-Shepp曲线的搜索半径进行全局路径搜索,可获得更短和更易跟随的路径,具有良好的灵活性;基于贝塞尔曲线和梯度下降法的路径优化可有效消除曲率突变点、约束路径曲率并保证对障碍的无碰撞要求。     

基于禁忌搜索算法的无人船路径规划

针对传统A^*算法在规划路径过程中存在所拓展路径非全局最优路径的问题,提出一种禁忌搜索算法对其进行优化,将已搜索路径放入禁忌表中进行多次迭代,将迭代结果进行比较产生最优路径。为进一步验证禁忌搜索算法优化的有效性,在阑珊格搭建的海域环境中进行仿真比较,结果表明,相比于A^*算法和人工势场法,禁忌搜索优化算法在无人船路线规划中凭借其全局性能够更准确地规划出最优路径。     

基于地形自适应的货运索道路径自动规划方法

为降低货运索道路径规划工作的时间和经济成本,综合考虑地理信息、工程实际情况和索道架设与运营成本等多方面因素,提出了索道路径规划要求,形成自动化路径规划的技术流程. 针对索道架设要求,提出了基于聚类分簇思想的上、下料点自动筛选方法,实现索道对公路的避让;并根据三维地形数据提出了基于地形自适应的索道支架位置搜索方法,搜索的支架可保证索道承载索与地面的间距满足施工要求;通过支架位置优化,减少支架数量,实现索道成本的降低. 对实际工程的路径规划计算应用表明:该规划方法可在约半个小时的时间内自动获得的上千条索道路径及支架架设方案,规划速度快,数据分析全面.      

改进遗传算法的船舶航行路径规划方法

船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。     

车辆导航系统中多路径选择算法的研究

路径选择算法是车辆导航系统中的核心内容之一。采用单亲遗传算法求解路径选择子系统中的大规模路网的K最短路问题，并结合实际路网对算法进行了验证。结果表明，该算法能有效的生成多条备选路径供出行者选择，对出行者的路径选择决策以及对路径选择子系统相关技术的研究开发均具有参考价值。     

高校思想政治教育文化载体建设路径探析

思想政治教育文化载体建设是高校思想政治教育活动开展的基础。高校在思想政治教育文化载体建设方面,虽然取得一些成绩,但是依然存在很多不足,在一定程度上制约了大学生思想政治教育的有效开展。本文通过对高校思想政治教育文化载体建设的路径进行深入探究,提高大学生思想政治教育的吸引力和有效性,促进大学生的全面成长。