基于贝叶斯概率估计的智能电动车动态目标避障算法

为了实现智能电动车在中汽中心智能网联示范基地内的动态避障,首先将直角坐标系与曲线坐标系进行转换,构建以参考路径的弧长s为横坐标,横向偏移距离q为纵坐标的曲线坐标系;其次,在曲线坐标系中利用三次多项式生成满足初始位姿与子目标点位姿的候选路径,同时对标准化常量的似然函数进行定义,在此基础上利用贝叶斯定理对每条候选路径的危险等级进行概率估计;在动态避障过程中,借鉴速度障碍法对碰撞威胁进行实时检测,并建立最短避障时间和安全距离的数学模型来实现高效的动态避障,最后对行人占用车道行走与横穿马路2种典型场景进行动态避障试验。研究结果表明：在曲线坐标系中,通过横向偏移距离能够便捷地建立起一系列候选路径,克服在直角坐标系中寻找移动子目标点这个难题;在寻找安全路径方面,由于智能电动车工作环境的不确定性,利用贝叶斯定理对候选路径危险等级进行概率计算的方法可靠性更高,速度障碍法与避障数学模型的结合满足碰撞危险检测的实时性和动态避障的高效性要求。试验结果表明：采用曲线坐标系中的动态避障算法对行人占用车道和横穿马路2种场景进行了有效的避障,在路径选择上符合实际驾驶习惯,达到了智能网联示范基地动态避障的要求。     

ANSYS在冲击(撞击)荷载作用下桥墩应力可靠度分析中的应用

基于大型通用有限元软件ANSYS概率设计系统,提出利用ANSYS概率分析功能对桥墩在冲击荷载作用下最大应力进行可靠性分析的方法。采用ANSYS的中心复合设计法,对桥墩在冲击荷载、荷载位置、弹性模量以及密度等随机变量作用下的结构可靠度进行计算,获得桥墩应力响应的可靠度指标和桥墩的失效概率,以及最大应力与各个随机变量的相关灵敏度等一系列具有重要价值的结论。     

蒙特卡洛概率分析法在高边坡稳定计算中的应用

以某高边坡为研究对象,确定边坡坡率进行放坡处理和加固设计,采用蒙特卡洛概率分析法对边坡放坡后和治理后的稳定性进行分析,并与传统的极限平衡法计算结果进行了对比,两种计算方法具有相当的一致性。蒙特卡洛概率分析法能较为准确、全面评价边坡的稳定性,同时也是对传统极限平衡分析的进一步验证。     

高地应力千枚岩隧道二次衬砌施作时机研究

二次衬砌施作时机一直是高地应力软岩隧道工程设计与施工过程中面临的关键技术难题之一。为此,依托在建成都-兰州铁路典型千枚岩隧道工程,基于隧道变形长期监测结果,分析高地应力软岩隧道变形时程特点,考虑软岩隧道荷载特点,确定了二次衬砌施作时机原则;考虑隧道测量丢失变形,提出软岩隧道第1稳定阶段变形量确定方法;通过现场实测变形数据统计回归,基于一定保证率确定不同大变形等级和不同断面下的软岩隧道二次衬砌施作时机,并进行现场试验验证。研究结果表明:适当刚度的初期支护可以实现高地应力软岩隧道前期变形稳定,但无法保持围岩长期稳定,二次衬砌应该在初期支护变形达到第1稳定阶段后施作,既可以减少二次衬砌荷载,又可以控制围岩变形;采用指数函数拟合软岩隧道变形具有较好的相关性,但参数差异性较大,同时在确定隧道第1稳定阶段变形量时应考虑测量丢失变形;轻微、中等大变形段拱顶下沉变形速率小于0.1~0.2mm·d^-1,边墙收敛速率小于0.5mm·d^-1,严重、极严重大变形段拱顶下沉变形速率小于0.4mm·d^-1,边墙收敛小于0.6mm·d^-1,即可进行二次衬砌施作;轻微大变形段、中等大变形段和严重大变形段分别在隧道开挖45~55 d,55~60 d和80~90 d后达到二次衬砌施作标准。     

网联车辆并线预测与巡航控制的研究

为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。     

装配式梁桥横向协同工作性能度量指标的研究

为了表征运营期间装配式梁桥的横向协同工作性能,提出了一种间接度量指标——相邻预制梁间的应变相关系数;同时建立了装配式梁桥的简化力学模型,通过推导建立了该指标的解析表达式。理论分析和数值仿真研究表明,在保证足够的样本长度条件下,交通流荷载趋向统计稳定,此时结构特性成为该度量指标的唯一影响因素,证明了该指标具备表征装配式梁桥横向协同工作性能的条件。     

多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法

轨迹聚类在船舶行为分析与海事监管等领域发挥着重要作用。船舶轨迹存在长度与采样率不一致、结构差异明显等特点,在大范围水域难以实现大量船舶轨迹的高精度与快速聚类。针对该问题,在利用船舶自动识别系统获取海量船舶历史航行数据的基础上,提取与船舶航行行为、船舶交通密度相关的位置特征点,进而提出了多特征点驱动的船舶轨迹聚类方法。针对船舶航行时在大多数情形下具有保向、保速的特点,采用数据压缩的方法捕获船舶航行状态以及船舶航向发生显著变化的轨迹点,作为船舶轨迹结构特征点;针对目标水域中某些特定区域常存在船舶交叉会遇的情形,利用概率密度估计法分析船舶交通流的空间分布特点,并提取船舶会遇局面下的轨迹点,作为船舶交通流特征点;为剔除2类特征点中的异常值,采用密度聚类算法对特征点进行聚类,进一步提高特征点提取的可靠性,并将聚类结果中每类特征点的中心作为代表性特征点;统计途经代表性特征点的船舶轨迹分布情况,将具有相似分布的船舶轨迹视为同一类。实验结果表明：相比于常用的K-medoids聚类、层次聚类、谱聚类和DBSCAN等方法,提出的轨迹聚类方法在成山头水域、长江口南槽水域及舟山水域等典型区域均可获得优异的聚类结果;在上述典型水域,平均轮廓系数分别提升约53%,71%,63%和41%,戴维森堡丁指数分别降低约57%,67%,63%和45%;同时,此方法可平均降低约56%的聚类时间,显著提升了船舶轨迹数据聚类分析的效率。     

基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

反潜巡逻机空投鱼雷发现概率仿真研究(英文)

由于反潜巡逻机具有速度快、范围大、效率高、能力强等特点,从而使得反潜巡逻机投放的空投鱼雷成为现代反潜力量的最重要的组成部分.为了提高作战效能,有必要对反潜巡逻机投放空投鱼雷发现概率进行深入的研究,该文分析研究了反潜巡逻机投放空投鱼雷的作战使用方式,并建立了仿真数学模型,对其三种攻击方式下的发现概率进行了计算分析,对向潜艇人概位置点攻击方法造成的发现概率偏低的问题提出了改进措施,可为反潜巡逻机空投鱼雷作战使用提供重要的参考依据.     

主动声纳的低截获性数字仿真研究

在现代海战中,舰艇面临着越来越严峻的敌方侦察声纳的威胁.低截获是一项非常诱人的技术.低截获声纳通过选择合适的发射信号,在保持探测能力的同时,降低被敌方侦察声纳截获的概率.采用数字仿真的形式,分析浅海侦察声纳信号能量的变化,研究主动声纳的低截获性.仿真结果表明在高斯噪声背景下,主动声纳实现低截获性相当困难.