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182.
183.
小门岛5万吨级煤码头工程潮流泥沙数模研究 总被引:1,自引:1,他引:0
使用TK-2D软件对小门岛5万吨级煤码头工程进行了研究,对港池开挖后的流速变化进行了分析,对泥沙回淤强度进行了预报。研究结果表明:(1)大、小门岛围垦工程及5万吨级煤码头港区开挖工程实施后,与现状情况相比,小门水道及开挖区涨、落潮流速普遍增加;(2)在大、小门岛围垦工程基础上5万吨级煤码头港区开挖后,与大、小门岛围垦工程情况相比,小门水道及开挖区涨、落潮流速减小;(3)港区开挖后,泥沙淤积不严重,开挖后水深能够维持住。 相似文献
184.
湛江东海岛近岸潮流场数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
将Smagorinsky亚网格模型引入ADCIRC潮流模型求解涡粘性系数,使模型在模拟近岸潮流方面更加合理。为进一步揭示中海油气开发利用公司广东沥青项目码头工程海域的潮流变化,利用改进的ADCIRC模型对湛江东海岛海域潮流场进行了合理地模拟和分析。结果表明该工程港池和进港支航道的开挖对湛江主航道影响很小。工程建设只改变了工程区海域的局部流态,并且新开挖航道的水动力条件有助于船舶顺流进港。 相似文献
185.
为了提高海外铁路项目风险评估和项目管理水平,解决"一带一路"倡议下铁路"走出去"的技术难题,建立了海外铁路项目风险评价指标体系和多级评价模型.首先,根据层次分析法的原理,按照项目风险来源性质的不同,建立了由5个1级指标和15个2级指标组成的海外铁路项目风险评价指标体系;其次,利用G1法对专家关于指标重要程度的排序意见进... 相似文献
186.
Development of an Autonomous Flight Control System for Small Size Unmanned Helicopter Based on Dynamical Model 总被引:1,自引:0,他引:1
WANG Geng Kondak Konstantin Marek Musial SHENG Huan-ye LU Tian-sheng Hommel Günter 《上海交通大学学报(英文版)》2007,12(6):744-752
It is devoted to the development of an autonomous flight control system for small size unmanned helicopter based on dynamical model. At first, the mathematical model of a small size helicopter is described. After that simple but effective MTCV control algorithm was proposed. The whole flight control algorithm is composed of two parts: orientation controller based on the model for rotation dynamics and a robust position controller for a double integrator. The MTCV block is also used to achieve translation velocity control. To demonstrate the performance of the presented algorithm, simulation results and results achieved in real flight experiments were presented. 相似文献
187.
188.
为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。 相似文献
189.
车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论
的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型
的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等
理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统
回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究
热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱
动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各
种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation
(NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输
入、输出的3个问题:如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出
是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测
试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期
望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快
速发展。 相似文献
190.
为研究点汇聚系统的环境效益及减排机理,采用考虑气象条件修正后的航空器性能、燃油
流量及污染物计算模型,设计了理想条件下非高峰时刻与实际运行的高峰时刻两种场景,对比分
析了航空器在点汇聚系统与标准进场程序中污染物(即HC、CO、NOX、SOX和PM)的排放情况,并
从飞行时间、燃油消耗与排放指数3个方面分析了点汇聚系统的减排机理、识别了减排关键因素。
研究发现:在非高峰时刻,点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为5.79 kg与7.17 kg,
点汇聚系统较标准进场程序共减少约19.25%污染物排放,对NOX、SOX和PM减排效果显著;在高
峰时刻,点汇聚系统与标准进场程序的污染物排放总量分别为290.01 kg与406.69 kg,点汇聚系
统较标准进场程序共减少28.69%污染物排放,其中NOX减排比例最高可达48.32%。结果表明:
无论是非高峰时刻还是高峰时刻,点汇聚系统都具有良好的环境效益,可有效减少污染物的排放
总量,且对NOX减排效果最佳;较短的飞行时间、较低的燃油流量是点汇聚系统体现减排优势的
关键驱动因素。 相似文献