旅居车9 kW燃油驻车加热系统的降噪措施

针对旅居车9 kW燃油驻车加热系统噪声开展降噪研究。9 kW燃油驻车加热器取暖性能良好,但噪声性能较差,基于噪声-振动-声振粗糙度测试手段和消声理论,提出了4种降噪方案。结果表明：优化排气消声器扩张比和容积的组合方案效果最佳,车内噪声可有效改善5.5 dB,改善后噪声满足旅居车内部噪声控制要求（≤55 dB）,可以实现燃油驻车加热器取暖性能和噪声性能的平衡。     

Tam(a)o:在上川岛还是在屯门澳——Tam(a)o考订研究的学术史回顾

Tam(a)o地望的考订是早期中葡关系史研究中的一个热点问题.本文对研究中影响较大的两派意见的争论过程进行了学术回顾和评析.文章指出,此一研究经历了两个阶段:纠正上川岛说之误和确定Tam(a)o屯门澳内何岛;对上川岛说提出质疑,是Tam(a)o考订研究的重要进展,将考察的目光由上川岛转向南头附近的屯门海澳,使此一研究沿着正确的思路发展;在此基础上,通过中外原始文献和地图资料的互补互证,较为妥善地解决了Tam(a)o为屯门澳内何岛的问题.最后,文章强调了正确把握学术史和准确运用原始资料对于史学创新的重要性.     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法

基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversampling method,ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明：与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)...     

面向航班高峰期的机场地勤车辆多阶段优化调度方法

在航班运行高峰时段内,地面服务需求更加集中,机场可调度的地勤车辆数量有限,可能引发航班延误,导致机场多方面损失。针对该问题,研究了地勤车辆多阶段优化调度方法,重点考虑摆渡车和加油车2种地勤保障车路由与时间窗口限制,以航班准点率及延误时间为评价指标进行优化调度。构建了具有4类节点和5类弧的容量-费用网络G1,通过设置合适弧容量及费用参数,确定最小费用流规划模型;采用拉格朗日松弛启发式算法对模型求解,通过不断寻优,设置对偶间隙初值、容许误差,最大迭代次数,输出预测结果;深入分析高峰时段的航班运行状态,构建基于时空网络的整数线性规划模型,优化第一阶段未服务航班的总延误时间;结合最小化最大值定理,构建单航班服务延误模型,将单个航班延误造成的损失降到最低。最后,基于实际航班数据,结合机坪平面布局开展仿真实验和验证,结果表明：利用优化调度得到加油车和摆渡车准时服务的最大航班数分别为30,131架·次,待服务航班的最小总延误时间分别为223,542 min,航班总延误下降21.56%,显著缩短航班延误时间,提升了机场场面的整体运行效率。     

城市平面交叉口左转车辆规避效应特性

城市道路交叉口交通隔离栏侵入内侧车道建筑限界,导致车辆横向偏移,增加行车风险。为了解城市平面交叉口交通隔离栏对左转车辆规避行为的影响,通过无人机采集3个设有交通隔离栏的平面交叉口车辆视频,提取车辆轨迹、速度、加速度等参数。分析交叉口出口不同车道车辆偏移和速度的分布特性,研究左转车辆规避特性。结果表明：(1)两侧车道上行驶的车辆更倾向于向中间车道偏移,中间车道行驶轨迹则较为稳定;(2)20 m的行程可供驾驶人稳定行驶方向,保持与交通隔离栏的安全横向距离;(3)左侧车道上85%以上车辆远离交通隔离栏行驶,平均偏移距离为0.278 m;右侧车道上60%左右车辆远离右侧行驶,平均偏移距离为0.116 m。(4)左转车辆在出口不同车道的速度分布存在显著差异,其中左侧车道和右侧车道上左转车辆速度分布峰值、横向加速度均值、纵向加速度均值均小于中间车道。以此提出城市道路交叉口的改善方法：(1)增加中分带宽度,提升路侧净距,实现左侧车道名义路权宽度与实际路权宽度一致;(2)增大硬质设施与驾驶人的横向距离;(3)开口段硬质设施优化为柔性,减弱设施心理冲击,降低驾驶负荷;(4)增设路面导流线和反光设施,保证...     

基于正交试验的轴箱内置式高速动车驱动系统悬挂刚度优化方法

驱动系统作为高速列车动力转向架的核心子系统,是高速列车安全运行的重要保障,但随着运行速度的不断提高,高速列车的可靠安全运行受到严重挑战。为了减小轴箱内置式高速动车驱动系统悬挂节点的动态载荷,降低驱动系统关键部件的振动水平,对驱动系统悬挂刚度进行了优化研究。基于多体系统动力学理论,综合考虑轨道随机不平顺激扰、牵引动力传递和齿轮啮合作用等因素的影响,建立了轴箱内置式高速动车动力学模型;利用正交试验设计方法,以减小牵引电机吊点悬挂载荷和齿轮箱车轴铰接点垂向载荷为优化目标,研究牵引电机吊点、齿轮箱吊杆吊点、电机-齿轮箱连接点的悬挂刚度对车辆关键部件振动加速度和驱动系统悬挂节点动态载荷的影响规律;并采用极差分析法对其影响规律进行分析,获得驱动系统悬挂刚度的最优匹配组合。研究结果表明：与原始设计的驱动系统悬挂刚度相比,参数优化后牵引电机吊点的纵向载荷最大值减小22.3%,横向载荷最大值减小37.9%,垂向载荷最大值减小9.8%,齿轮箱车轴铰接点的垂向载荷最大值减小9.1%;此外,驱动系统悬挂刚度优化后的牵引电机、齿轮箱、轴箱的横向振动加速度均明显减小。     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

地铁自动检票机故障分析及可靠性研究

考虑到地铁自动检票机组成复杂且故障形式多样,对其进行故障分析并以二参数威布尔分布为基础,提出一种基于混合威布尔分布的设备可靠性评估模型。为提高模型拟合精度,基于误差平方和最小思想构建非线性最小二乘参数优化估计模型并使用粒子群算法(PSO)进行最优参数求解。以南京地铁油坊桥车站自动检票机实际故障数据为例,进行实例验证。结果表明,基于PSO算法的混合威布尔分布可靠性评估模型优于传统单威布尔分布,其均方根误差、平均绝对百分比误差、皮尔逊相关系数均为最优。     

基于动态栅格与隐马尔科夫模型前车换道意图识别

针对前车换道意图识别预测问题,提出基于动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型结合的识别预测方法,建立以自车车头中心点为零点的动态栅格地图描述前车的位置信息,基于语义分割的方法获取前方车辆的轮廓特征与车道线,并分析前方障碍车辆的相关运动状态信息.将动态栅格地图与混合高斯隐马尔科夫模型相结合,识别预测前车换道行为.利用可观测...