退化环境中全向移动机器人位姿鲁棒修正算法

全向移动机器人定位算法在退化环境中通常会产生较大的定位漂移或失效,为此提出一种鲁棒的全向移动机器人在退化环境中的位姿修正算法。首先,通过全向移动机器人的结构、动力学分析确定定位误差产生来源;其次,对机器人的各运动状态进行受力分析,结合机器人的运动环境和机器人的运动状态建立打滑误差模型;再次,通过预试验得到的位移与定位误差,运用非线性加权拟合方法计算得出加工装配误差模型;最后,在轮式里程计中插入误差补偿模块,提高机器人定位精度。试验表明：算法位置平均误差为1.36%,姿态平均误差为0.75%,较传统算法分别提高了3.14倍和5.15倍。算法在保证定位精度的前提下具有很强的鲁棒性。     

基于自然驾驶数据的车辆自适应巡航系统控制方法

在常规的基于模型预测控制自适应巡航系统的算法中,舒适性约束均是采用固定加速度的形式,没有深入考虑不同速度下的加速度极值范围问题,这会导致在追求安全性和速度跟随性情况下,系统加速度和冲击度变化过大,从而降低了驾乘的舒适性。根据NGSIM自然驾驶数据集所得到了车辆的速度-加速度关系,并以此作为加速度的约束目标,将常规模型预测控制的定约束改为随速度变化的变约束,从而达到根据自然驾驶数据提高跟车舒适性的目的,并通过仿真试验验证了该方法的合理性。研究结果表明：该方法可使ACC系统在保证安全跟车和速度跟随的同时,使得加速度和冲击度波动变小;最大冲击度相比定加速度约束的模型预测控制减小了14.96%,可有效改善ACC系统的舒适性。     

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)...     

基于分离矩阵的步长自适应EASI算法

首次提出将分离矩阵用于对在线盲分离算法中步长自适应控制,并在认真分析相关固定步长和变步长EASI算法的基础上,将其加以运用,提出了一种新的步长自适应EASI算法。该算法步长是基于分离矩阵的,其学习速率由信号的分离程度自适应地选取,因而能很好地解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。计算机仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法明显优于其他固定步长或变步长的EASI算法。     

船舶修正总吨计算方法

针对现有船舶吨位度量单位无法精准地体现造船产量和能力的问题,对船舶修正总吨计算机理进行分析,在基准船选择的基础上,提出一种基于质量的计算方法,并且对其机理进行分析。     

考虑船舶影响的超高扬程升船机地震响应研究

采用ANSYS有限元软件,建立了200 m扬程的升船机整体有限元模型,包含了卷筒、钢丝绳、平衡重、塔柱、承船厢、顶部联系梁、纵横导向机构、挡土墙以及地基。利用Housner模型和修正Housner模型简化了厢-水、厢-水-船动力耦合模型。通过有限元计算,对比分析了8度地震作用下,厢内有船和无船两种工况时,升船机塔柱以及承船厢的位移和加速度响应以及特征部位的应力响应。结果表明:升船机塔柱顶部的最大横向位移为36.61 cm,满足规范限值要求;地震作用下底板和塔柱筒体的交界面发生应力集中现象,需加强配筋;厢内船舶对升船机整体系统的动力响应影响不大,但是对承船厢有较为明显的影响,在研究地震作用下承船厢动力响应时,厢内船舶不能被忽略。     

基于ANFIS的环境激励下桥梁结构应变响应预测分析

为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应,基于结构健康监测系统长期实测数据,分析桥梁结构温度场变化规律,进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统,建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先,利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应;然后利用平行坐标轴,分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律,并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分;最后基于自适应神经网络模糊推理系统,以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据,分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系,并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明：桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致,同侧测点实测温度数据高度相关,但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异,仅考虑应变测点处温度变化,难以准确预测桥梁结构应变响应;当考虑桥梁结构温度场变化时,能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型,进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应;当缺乏结构温度场实测温度数据时,将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数,可取得较好效果。     

圆形盾构隧道衬砌管片的计算分析

盾构法以其安全、快速等优点在我国地铁隧道施工中得到了越来越广泛的应用,但其施工成本相对较高,其中管片造价占盾构隧道总施工费的30%以上.因此,合理地进行盾构隧道管片设计对于控制工程造价具有举足轻重的作用.文章结合工程实例,从荷载、土层参数等方面,采用当前地铁盾构隧道衬砌管片设计计算普遍采用的(修正)惯用法,对管片受力进行了分析研究,得出了一些有助于管片结构设计的结论.     

基于模型参考自适应的电动车用内置式永磁同步电机电感参数辨识技术研究

内置式永磁同步电机(IPMSM)由于其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛运用于电动汽车电驱系统。与表贴式永磁同步电机(SMPSM)不同,IPMSM转子具有强烈的凸极效应。因此其控制方式相较表贴式更为复杂,需要更加精确的电机数学模型。但是由于饱和效应和交叉耦合,电感参数会随运行工况变化而发生变化,从而影响系统控制精度,所以能够实时掌握内置式永磁同步电机电感参数是非常重要的。本文采用模型参考自适应算法(MRAS)实现IPMSM电感参数在线辨识,运用Runge Kutta离散化方法建立可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律。仿真结果表明,采用MRAS的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出IPMSM的交、直轴电感。