基于红外热成像技术的近岸船舶位姿获取和识别

为实现对港口船舶的实时监测,采用红外热成像技术对视野内所有运动船舶位姿进行实时获取和识别,考虑到海港与内河港水域背景复杂程度的不同,分别采用改进的Otsu阈值分割技术和混合高斯建模技术,对实时采集的红外图像进行前景提取,实现港口水域内所有运动船舶的图像区域提取和准确定位。该方法显著提高监测系统的精度与效率,为船舶靠泊辅助系统的优化提供可行方案。     

钢绞线非均匀锈蚀下混凝土胀裂细观数值模拟

针对捻制构造钢绞线非均匀锈蚀引起的混凝土胀裂问题,该文建立钢绞线锈蚀产物非均匀膨胀模型和钢绞线非均匀锈蚀下混凝土胀裂细观数值模型。混凝土材料被模拟为由砂浆基质、骨料、界面层所组成的三相复合材料,并通过嵌入黏聚单元模拟由钢绞线非均匀锈蚀导致的混凝土胀裂行为。通过与已有试验对比验证所建模型的合理性,并分析混凝土保护层厚度与骨料含量对锈胀裂缝宽度的影响。结果表明：所建立的非均匀细观数值模型能够合理地模拟钢绞线非均匀锈蚀导致的混凝土胀裂全过程。考虑钢绞线非均匀锈蚀特征可以有效地提高锈胀裂缝预测精度。锈胀裂缝宽度随混凝土保护层厚度减小而增大,随混凝土中骨料含量增大而减小。     

改进的道路交通安全灰色聚类评价方法

传统的灰色聚类评价方法在确定灰类白化值时,由于受到样本数据的约束,使得评价只是在样本范围内进行比较,没有真正达到评价的目的。针对这一不足,对传统的灰色聚类评价方法进行改进,通过确立合理有效的评价指标体系,并通过相关规范标准确定灰类白化值,改变传统方法确立灰类白化值的模式,以获得一个更加合理的评价标准,使评价结果更加准确、合理。改进的灰色聚类评价方法有理论依据、算法简单、可操作性强,评价结果能更好的反映道路交通安全状况。将该方法用于3个城市的道路交通安全评价,取得了良好的效果。     

前轮转角对车辆弯道行驶阻力的影响分析

在开展车辆弯道滑行实验时发现,前轮转角大小对车辆系统停止运动时间有显著的影响,而目前有关车辆行驶阻力的相关研究主要集中在高速时车辆系统的空气阻力和低速时轮胎的滚动阻力,无法揭示前轮转角对弯道车辆行驶阻力的影响.针对这一问题,本文在对单轨车辆模型进行受力分析的基础上,引入轮胎转弯阻力,并进一步分析前轮转角对轮胎转弯阻力的...     

既有350 km/h铁路运行更高速铁路线路平面参数适应性分析

通过采用车线动力学分析方法,基于建立的动力学仿真模型,对某既有设计速度目标值为350 km/h的铁路曲线段进行了400 km/h运行的线路平面参数适应性研究。结果表明：（1）当列车速度提升至400 km/h后,多项动力学指标较350 km/h时增加较为明显,安全性与舒适性均有所下降;（2）尽管列车的安全性可以得到保障,但乘坐舒适度下降,存在一定的舒适度隐患,适应性有待进一步提高;（3）建议在可能的情况下,适当增大曲线半径与夹直线的长度,以保证旅客乘坐的安全性与舒适度。     

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制（MPC）算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波（EKF）和递推最小二乘法（RLS）分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环（HIL）仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明：与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。     

基于深度学习的电力负荷短期预测

为做好电网供需平衡,进一步改善电网的社会效益和经济效益,根据负荷数据的时序性特征,利用卷积神经网络的特征提取能力和长短期记忆神经网络捕捉时间序列关系的能力,采用卷积-长短期记忆混合神经网络进行电力负荷短期预测.首先根据历史数据对该模型进行训练,然后使用已训练好的模型进行预测,最后将其预测结果与长短期记忆神经网络预测结果进行比对.两组不同采样间隔的负荷预测仿真结果表明,卷积-长短期记忆混合神经网络相对于长短期记忆神经网络,可以更好地从负荷数据中提取出时序性特征,预测误差较小,精度较高,能够在电力短期负荷预测问题中提供可靠的预测结果.     

基于HighD数据集的高速公路交通冲突预测方法

为改进高速公路交通冲突模型,基于High D数据集提取某路段交通冲突数据和交通流数据,依据TTC(time to collision,碰撞时间)的大小确定轻微冲突、一般冲突以及严重冲突的阈值。研究不同影响因素与冲突次数之间的关系,并对4种模型的效果进行比较,为冲突预测方法的研究提供思路。首先,针对不同严重程度的交通冲突数分别采用Poisson(泊松)模型、NB(Negative Binomial,负二项)模型、ZINB(Zero-inflated Negative Binomial,零膨胀负二项)模型及ZIP(Zero-inflated Poisson,零膨胀泊松)模型进行回归分析。其次,利用赤池信息量准则、贝叶斯信息准则对4种模型的拟合效果进行比较。结果表明:不同冲突次数预测模型中表现最佳的模型分别为NB模型、ZIP模型以及Poisson模型,3种模型中加速度标准差和平均速度都与冲突次数显著相关。     

基于联合调度优化模型的共享汽车分析

共享汽车行业曾在几年前广为繁荣,但由于其所具有的重模式、高成本、难以盈利等弊端,造成企业难以持续融资,行业难以持续繁荣的困境.如今,随着汽车车型更新换代日益迅速,加之疫情影响经济发展,消费者更倾向于轻便的用车模式,使得具有"分时租赁"特点的共享汽车获得很大发展机遇.本文综合利用Excel、Python软件,先以经纬度为...     

地铁车站中庭方案结构探讨

介绍某地铁车站因站位设置及管线原因采用特殊的中庭方案,以获得良好的空间感觉。与一般标准车站相比,结构侧墙及柱受力不利,因此将车站简化为平面框架模型计算。得到的结构内力表明,结构侧墙及柱受力在规范允许的范围内,证明这种新颖车站形式是可行的。