基于航空器自主运行的空中交通复杂性建模

针对航空器自主运行模式的空中交通运行态势评估问题，本文重构了基于分布式空中交通管理系统的空中交通复杂性评价方法，并仿真验证了该方法在航空器冲突探测和自主航迹规划中的应用。首先，基于自由航路空域和航空器自主运行模式定义了空中交通复杂性，在通过三维空域栅格模型量化航空器时空位置的基础上，构建复杂度计算模型以反映航空器位置、航向、 航速对空域各栅格的实时复杂性影响；其次，基于实际管制扇区(ZSSSAR01)及高度层，分别模拟自由航路与固定航路运行模式，对比两者空中交通复杂度时空分布差异；并结合自由航路运行模式，在空中交通复杂性与航空器冲突指标(冲突率、冲突比例)相关性分析的基础上，研究空域复杂度阈值确定方法；最后，初步探究基于空域复杂度阈值进行航空器自主航迹调整的方法，评估其运行效果。仿真实验结果表明：自由航路运行模式相对固定航路运行模式可显著降低空域最大复杂度值(平均降幅119%)；模型计算得到，空中交通复杂度与空域中航空器冲突指标有强相关性 (相关系数大于0.90)；基于复杂度和复杂度阈值的航迹调整策略具备一定可行性。     

交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

针对典型水上交通场景交汇水域，研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法。设计CNN+LSTM组合神经网络，通过学习交汇水域船舶的历史轨迹，以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征，LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择，从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型。同时，引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性，采用随机关闭CNN+ LSTM核心网络部分神经单元的方式，以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果，根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化。以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验，创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集，以输入时长60 min，采样频率3 min作为输入条件，Dropout值取0.5，实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile，航行意图识别准确率达87%，不确定性估计覆盖率达85.7%。与LSTM预测方法相比，当船舶操纵性发生改变时，所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6%，而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力，有利于智能航行与海事监管技术发展。      

扇区空中交通风险态势网络建模与演化特征

为了准确感知空域内空中交通运行态势,提升飞行运行效能,研究了扇区空中交通风险态势的网络建模方法和演化特征,基于实测数据验证了方法的可行性与有效性;在扇区内以活跃航空器为网络节点,依据航空器位置偏差下的冲突关系构建连边,建立空中交通风险态势网络,利用连通分量的概念定义并识别网络内的航空器集群;基于航空器集群特征构建状态向量,进一步划分空中交通风险态势模式;以分类后的态势等级时序为基础,针对各模式的样本进行持续时间分析及建模,讨论了单一态势模式的生存特性与多模式间转移行为的偏好水平;为了验证方法的有效性,以广州管制AR05号扇区的实际数据为样本展开分析。研究结果表明：低风险至高风险模式的生存特性差异明显,平均生存周期分别为82.49、118.11、75.77、90.51 s,中等风险模式是估计生命周期最长且生存率最高的模式;在模式迁移的过程中,集群数目与规模相对简单的风险模式主要表现为前向可达性较高,而回迁及跃迁概率低于0.05;复杂程度较高的风险模式则表现出了较为明显的回迁行为,且概率会随着时间步长的增加(30、60、90、120 s)逐渐趋于稳定。可见,建立的空中交通风险态势网络模型能...     

基于驾驶意图识别的HEV模糊控制策略研究

文章以并联式混合动力汽车为研究对象,针对混合动力汽车的燃油经济性及其控制策略进行研究,采用了驾驶意图识别的模糊控制策略,并通过MATLAB平台和CRUISE软件进行联合仿真实验。仿真结果表明,相比于逻辑门限控制策略,驾驶意图识别的模糊控制策略可以明显提升整车燃油经济性,验证了所提出控制策略的有效性和实用性。     

基于驾驶人转向意图的双电机驱动电动汽车稳定性控制策略

为了使双电机驱动电动车在车辆稳定性控制过程中能够精确解读驾驶意图,使车辆实际行驶状态与驾驶意图期望的车辆行驶状态尽可能相符合,提出一种基于驾驶人意图辨识的稳定性控制策略.利用基于支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)得到的特征参数构建基于长短期记忆(LSTM)模型的驾驶人转向意图辨识模型;基于转向意图识别结果,以方向...     

海事空中巡航工作制约因素及对策

目前海事部门进行的空中巡航执法工作由于各种因素的制约,整体效果不甚明显。文中总结分析国内海事空中巡航现状,并提出相关发展对策。     

基于驾驶人决策机制的换道意图识别模型

依据驾驶人换道决策的产生机制,提出速度期望满足度、危险感知系数和换道 可行性系数作为换道决策的识别指标并确定其量化方法.通过实车试验数据的分析表明： 量化指标与换道决策存在不同程度的相关性;同时在换道初期、车道保持及过渡状态阶 段存在显著差异.以速度期望满足度、危险感知系数和换道可行性系数为特征输入参数, 建立基于模糊神经网络的驾驶人换道意图识别模型,进行驾驶人换道意图的识别.结果表 明,该模型在换道初期的预测准确率达到89.93%,虚警率为9.52%,优于以碰撞时间TTC 为输入指标的BP神经网络模型,以及以RV、RP、RS为变量的Logistic 模型,说明模型具 有较好的预测准确性.     

乘用车驾驶员制动意图识别参数的选择

在良好路面条件下进行乘用车制动试验,获取不同制动强度下制动过程中的车速、制动踏板位移、制动踏板力和制动管路油压等信号并进行数据处理;分析采用不同参数及其组合进行驾驶员制动意图识别的优缺点,最终确定制动踏板位移是最适合于驾驶员制动意图识别的参数.     

图纸会审工作简介

图纸会审是指工程各参建单位（建设单位、监理单位、施工单位）在收到设计院施工图设计文件后,对图纸进行全面细致的熟悉,审查出施工图中存在的问题及不合理情况并提交设计院进行处理的一项重要活动。通过图纸会审可以使各参建单位特别是施工单位熟悉设计图纸、领会设计意图、掌握工程特点及难点．