先进制造技术在现代化企业的优化组合

该文首先阐述了先进制造技术的含义、功能目标和其主要内容,然后介绍其在现代企业中的优化组合和应用,以及对企业的作用与价值。     

斜拉桥成桥合理索力确定方法的研究

通过对几种确定斜拉桥成桥合理索力方法的分析比较,发现每一种方法都有优缺点.单独使用某一种方法难以得到合理的索力值.以彭溪河大桥为背景,介绍了一种确定成桥合理索力的综合方法,实例证明此法是有效的.     

柏林市亚历山大广场枢纽站剖析

剖析柏林市亚历山大广场交通枢纽,从中发现对我国城市交通枢纽建设有益的经验和启示.介绍了该枢纽形成的历史过程及背景,反映该枢纽在柏林城市交通网中的地位与作用;分析了该枢纽的布局结构,及其功能特点和换乘关系,并分析了枢纽运营管理的特点;综合分析结果,得出了改善我国城市交通枢纽规划设计的启示.     

基于综合交通枢纽的现代服务业集聚区建设的系统分析

现代服务业集聚区与综合交通枢纽共生共荣.介绍了综合交通枢纽对现代服务业集聚区发展的影响的相关理论,总结国内外依托综合交通枢纽合理规划现代服务业集聚区的一些成功经验,分析了综合枢纽的客流特点.从客流总量预测及客流组成特点,分析了基于上海虹桥综合交通枢纽的现代服务业集聚区建设.     

考虑驾驶人风格的跟车预警规则研究

为研究驾驶人的跟车特性及探究可适用于不同风格驾驶人的跟车预警规则,为自动驾驶车辆开发可满足不同用户驾驶需求和驾乘体验的主动安全预警系统,选取50名被试驾驶人开展实车试验,采集驾驶人跟车行为表征参数并基于雷达数据确定跟车事件提取规则。选取平均跟车时距和平均制动时距为二维向量,使用基于K-means聚类结果的高斯混合模型将驾驶人聚类为3种风格类型(冒进型、平稳型、保守型)。通过分析3组驾驶人的跟车及制动数据,将不同类型驾驶人的制动时距分位数作为跟车预警阈值,结合实际预警数据及不同制动时距分位数对应的预警正确率,对现有跟车预警规则进行调整,以适应不同类型驾驶人的驾驶需求。研究结果表明:3组驾驶人的平均跟车时距和平均制动时距差异显著,冒进型驾驶人倾向于选择较小的跟车时距和制动时距,保守型驾驶人的跟车时距和制动时距则普遍较大;3组驾驶人的实际跟车预警次数为215次,驾驶人采取制动操作而系统未予以预警的次数为329次,系统整体预警正确率为21.9%,漏警率为87.5%,通过分析信息熵等判定当前预警规则并不合理;将每类驾驶人制动时距的10%分位数作为阈值时的预警效果较好,调整后的跟车预警规则能在一定程度上适应不同的驾驶人类型。     

基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

为了评价公众交通安全意识,进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性,对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先,基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查;其次,对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验,得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子;最后,选取上述因子作为3个一级评价指标,因子所含条目作为17个二级评价指标,对公众交通安全意识进行评价,采用主成分分析法计算因子得分,并应用熵值法确定一级评价指标权重,再通过灰色关联分析计算灰色关联度,最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中,18~40岁群体交通安全意识水平最高（b=0.79）,41~65岁（b=0.44）和65岁以上（b=0.45）群体交通安全意识水平较低;不同受教育程度的公众中,专科学历群体的交通安全意识水平最高（b=1）,小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同职业的公众中,事业单位人员群体的交通安全意识水平最高（b=0.93）,农民群体的交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同出行方式的公众中,以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高（b=0.91）,而以三轮车（b=0.35）和自行车（b=0.36）为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量,并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。     

Assessment of factors associated with travel time reliability and prediction: an empirical analysis using probabilistic reasoning approach

Significant efforts have been made in modeling a travel time distribution and establishing measures of travel time reliability (TTR). However, the literature on evaluating the factors affecting TTR is not well established. Accordingly, this paper presents an empirical analysis to determine potential factors that are associated with TTR. This study mainly applies the Bayesian Networks model to assess the probabilistic association between road geometry, traffic data, and TTR. The results from this model reveal that land use characteristics, intersection factors, and posted speed limits are directly associated with TTR. Evaluating the strength of the association between TTR and the directly related variables, the log odds ratio analysis indicates that the land use factor has the highest impact (0.83) followed by the intersection factor (0.57). The findings from this study can provide valuable resources to planners and traffic operators in their decision-making to improve TTR with quantitative evidence.     

混凝土冻融破坏机理分析及寿命预测

为提高高寒地带混凝土的耐久性,对混凝土的冻融破坏机理进行了分析,并对受到冻融破坏后的混凝土寿命预测方法进行了简介。分析表明,目前混凝土冻融破坏应用比较成熟的理论为静水压理论和渗透压理论,静水压理论和渗透压理论的主要区别就在于未冻水的迁移方向。混凝土抗冻性影响因素主要有水胶比、含气量、粗集料和掺合料。每种影响因素作用的机理不同,但都共同影响着混凝上在冻融环境下的耐久性。既有研究建立的混凝土冻融寿命预测方面还仅停留于理论层面,能够指导工程实践应用的寿命预测模型仍有待进一步研究。     

上海市防汛能力建设调查及评价

上海位于长江入海口,低洼的地势使得上海遭受台风、暴雨、高潮、洪水(俗称“四碰头”)的袭击后易成灾,多年来上海已建设抵御灾害的防汛体系,且发挥了积极的作用。在对上海防汛能力建设体系开展调查的基础上,分析存在问题和不足。同时,结合科学的层次分析法理论构建评价指标体系,为后续防汛能力建设的进一步优化提供依据。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。