面向公路主动式防冰处置的行业信息物理系统

针对面向智能交通的行业信息物理系统（CPS）,以公路冰雪灾害防治作为应用目标,基于信息物理融合理论设计了公路主动式防冰处置的CPS模型,形成由一系列跨越信息世界、物理世界的节点相互耦合而成的巨型分布式反馈控制系统。围绕该CPS模型,提出了基于热力学规律的 路面温度短时预测算法,并基于风险理论设计了主动式防冰控制策略。对实测数据的实验分析和实际路段的系统应用表明,由于在预测算法中考虑了空气温度与路面温度的耦合变化关系,该 CPS 具有较高的预测精度,30min 的平均路面温度预测误差约为±0.2℃;该CPS 的融冰处置能够覆盖高速公路约3/4 的有效行车区域,可以预先避免凝冰和积雪的形成或是主动降低其危害性。     

序线性空间中集值优化问题弱有效解的最优性条件

在序线性空间中,引入(u,02;Y )—广义次似凸集值映射,建立了此映射下的一个择一定理.利用此定理,在序线性空间中获得了带广义不等式约束的集值优化问题弱有效解的最优性必要条件和充分条件.     

城市公交服务乘客满意度指数模型

城市公共交通作为基础的公共服务领域之一,其发展程度直接反映了城市的出行条件和城市交通的整体发展水平。为了提高公交服务水平,国内外学者都从乘客角度入手,对公交服务乘客满意度进行了理论和实证研究。提出公交服务乘客满意度指数模型,该模型借鉴美国顾客满意度指数模型的核心概念,根据我国公交行业的特点进行改进,并进行了实证研究。以沈阳市公交车线路为测量对象,选取25条公交线路的乘客进行随车调查,并应用结构方程模型方法对调查数据进行分析,由此初步建立了由乘客期望、感知质量、乘客满意、乘客忠诚等结构变量构成的城市公交服务乘客满意度指数模型。分析和验证结果显示,实际调查数据与理论模型拟合较好,说明乘客满意度指数模型的建立较为成功,并可以应用到公交领域。     

混合料配合比矿料组成设计的改进正规方程法

混合料配合比组成设计常用的数解方法是正规方程法,由于该方法不能直接考虑理论设计级配范围的约束条件,故按其计算结果配制的混合料不能保证一定满足理论设计级配要求。本文的改进方法以普通正规方程法得到的混合料级配为基础,对超出理论设计级配范围的筛分数据直接赋界限值,并作为目标级配再利用正规方程法进行迭代计算,最终得到满足理论设计级配范围要求的解。改进后的正规方程法算法简单明了、应用方便,计算结果收敛、稳定,且与二次规划法的计算结果完全相同,具有良好的工程适用性。     

自动驾驶环境下驾驶人接管行为结构方程模型

为提取自动驾驶环境下驾驶人接管行为的关键影响因素,使用驾驶模拟器和眼动仪进行自动驾驶环境下驾驶人接管试验;采集了11个受试者对5种接管情境的反应数据,包括车辆运行数据和眼部运动数据,并调查了受试者的个人属性;基于实测数据定性分析和情境差异定量分析的结果,利用AMOS软件建立了描述驾驶人接管行为的结构方程模型;假设纵向接管行为、横向接管行为和眼部运动行为是3个潜在变量,找到可以表征这3个潜在变量的9个观测变量;根据修正指数多次修正得到最终的结构方程模型,由此获得表征驾驶人接管行为的各变量间的关系及对应的参数。研究结果表明：驾驶人接管自动驾驶车辆的全过程可分为5个阶段,即感知反应、减速避让、加速回升、稳定恢复以及稳定运行;当左前方车辆汇入当前车道,此时驾驶人接管风险较高;横向驾驶行为与纵向驾驶行为、眼部运动行为均显著负相关,相关系数分别为-0.226和-0.223,纵向驾驶行为与眼部运动行为正相关,相关系数为0.152;平均速度、总体横摆角均值、一秒内扫视时间可分别高度解释驾驶人接管自动驾驶车辆时纵向、横向及眼部的潜在行为。可见,此模型能有效揭示驾驶人接管自动驾驶车辆的整体行为与局部行为,有助于改进人机交互模式与自动驾驶接管请求提示。     

基于半监督极限学习机的隧道内车辆RSSI定位方法

为了提高公路隧道突发事件的判别效率,实现道路交通状态全天候监测,以智能公路上泛在无线传感网络为基础,研究了基于信号强度指示值(RSSI)的网联车辆定位问题;考虑到隧道内车辆的连续运动特性,提出了一种带有局部线性嵌入(LLE)算法的半监督极限学习机(SSELM)实现RSSI指纹定位;离线阶段利用LLE对少量已标记位置的RSSI样本和大量无标记样本进行降维处理,辨识表征目标位置信息的高维数据对应的低维流形,再基于改进的半监督学习拟合降维后的RSSI与位置的映射关系;在线阶段将实时采集的RSSI数据进行流形降维后,输入校准好的SSELM中估计目标位置;采用无迹卡尔曼滤波平滑估计位置。试验结果表明：相比于已有半监督学习算法,提出的方法在不同车辆行驶速度和部署间距下均能取得较优的定位性能;当已标记数据占比(减少了50%~90%)、未标记数据数量(0~1 000个)和检测器部署间距(10~25 m)等关键指标变化后,本文方法的定位性能仍然保持最佳,其平均误差最低为3.09 m;计算复杂度上,当已标记数据为30%,即仅采集96个参考点样本时,其平均定位误差为3.8 m,训练时间低至8.7 s。可见,带有局部线性嵌入算法的半监督极限学习机在稀疏或密集传感器部署环境中,对不同行驶速度的车辆均能提供理想的定位性能,且训练时间短、样本依赖性低,是进行隧道内网联车辆辅助定位的一种有效方法。     

基于ARCGIS动态分段技术的路段流量可视化分析

通过引入基于线性参照系统的动态分段技术,以广东省普通国道网为例,将里程桩号作为建立路线系统的量测M值的校正参考依据,并把广东省年度交调数据中路段交通流量观测值作为线事件导入到国道网的路线系统中,实现路段交通流量与空间矢量地图的匹配,使地理信息系统中的路线网络建立流量属性,为路网的进一步网络分析及研究决策提供科学的参考依据。     

短线法预制梁线性控制研究

短线法预制梁适用于多跨、有水平曲线的桥梁。结合某大桥施工实例,在短线法线性控制理论基础上,推导出了放样坐标值的计算方法和长度误差修正方法,为类似工程提供借鉴。     

无外界动力源主动悬架蓄能器参数匹配

为了合理匹配LQG控制无外界动力源主动悬架的蓄能器充气压力、最高工作压力与容积等参数, 以满足95.4%工作需求, 选取理想控制力标准差的2倍为主动悬架的最大输出力, 结合馈能/主动油缸参数确定蓄能器的理想工作压力; 以压力波动小于5%为目标, 确定蓄能器的充气压力和最高工作压力; 推导了悬架与蓄能器间的能量流动方程, 并在增加2kW负载条件下进行变容积参数的动态仿真, 确定蓄能器的容积。计算结果表明: 蓄能器理想工作压力为23.008MPa时, 悬架二次型性能指标仅较理想状态增大5.21%;蓄能器的充气压力、最高工作压力与容积分别为11.108、23.583MPa与2.5L, 此时LQG控制无外界动力源主动悬架稳定工作时蓄能器的最大压力波动为1.03%。可见蓄能器参数匹配结果同时满足无外界动力源主动悬架的低成本、高性能及高能量回收率的要求。