Toward the mobility-oriented heterogeneous transport system based on new ICT environments – Understanding from a viewpoint of the systems innovation theory

This paper describes various solutions of the traffic society from the viewpoint of the analogy in ICT field and mobility field and the systems innovation theory. The systems innovation theory creates systems by considering both aspects “lifestyle/value of sense” and “fundamentals of mathematical physics/science and technology,” including the platform theory. This paper describes the development of ICT, which may drastically change solutions, with emphasis on the real-world nature. Next, three effective solutions for the era of falling birthrate and aging population are described. In addition, Nakashima's innovative approach for enabling, for the first time, the creation of a new social system by bringing IoT and FinTech into the world of Mobility is described. Finally, Mobility as a Service, which can be realized by integrating traffic modes with ICT, is discussed from the viewpoint of the systems innovation theory including the platform theory. Here, the analogy of mobility field and ICT field is used.     

深圳地区复合地层盾构针对性设计与选型探讨

结合深圳地质普遍特点、难点及其对盾构设计选型的总体要求,重点介绍应用于深圳轨道交通11号线及9号线的复合式土压平衡盾构的设计和选型特点,从盾构设备的角度对刀盘结泥饼、刀盘及刀具异常损坏、刀盘或盾体被卡等问题提出了针对性的设计措施,并结合实际应用情况,得出了以下结论:深圳复杂地质条件下,盾构设计选型时应使设备具有良好的地质适应性,具有足够的驱动扭矩、破岩能力和良好的耐磨设计,需有防泥饼、防喷涌和带压换刀等功能。同时,对盾构施工管理和盾构设计改进也提出了建议,供业内参考。     

一种基于TCM-SVDD的样本类别标注方法

船舶机械噪声源的识别是一个小样本条件下的模式识别问题,采用增量学习是解决此问题的一条有效途径。但在进行增量学习以前,必须对新增样本的类别进行有效识别。为有效识别新增样本的类别,提出一种新的TCM-SVDD方法。首先,通过支持向量数据描述（SVDD）方法获得训练样本与新增样本的拉格朗日乘子;然后,将其作为该样本的奇异值代入直推置信机（TCM）中,估计新增样本属于不同类别的置信度,并将其与预设的置信水平进行比较;最后,剔除新增样本中的异类样本,实现增量学习。试验结果表明,该方法能快速、准确地识别异类模式样本,对训练样本集中混有少量异类模式样本的情况不敏感,而且可以控制对异类样本的检测准确率,自动化程度高。     

应力梯度作用下非均质岩体材料变形参数的研究

针对节理岩体非均质性特征,利用概化模型、变形等效及当量化处理等方法,研究了梯度应力作用下节理岩体的变形参数变化规律.研究表明:构成岩体的成分不均匀性越显著时,等效弹性模量变化越大,计算得到的最大等效弹性模量当量变化达136%;而当岩体均匀性较好时,等效弹模当量变化小于110%.     

基于Robertson 模型的异质交通流车队离散研究

为充分描述异质交通流条件下的车队离散规律,为信号协调控制提供理论基础,结 合异质交通流条件下的车流特征和Robertson 模型计算速度快的优点,对多股交通流分别建 模,并在此基础上构建异质交通流车队流量离散模型.通过实际调查数据,分析下游交叉口到 达流率分布与上游交叉口离去流率分布之间的关系,并将本文模型和Robertson 模型与实际 数据进行比较分析.结果表明,与Robertson 模型相比,本文模型能够更好地描述异质交通流条 件下的车队离散规律,平均预测均方误差减少了8.29%.     

车用天然气发动机技术与性能研究

把天然气发动机分为均质混合气预混合燃烧型和非均质扩散燃烧型 ,详细分析了前者的燃烧特点与排放性能 ,指出了采用天然气高压缸内直喷技术的必要性。高压缸内直喷天然气发动机的燃烧过程以非均质扩散燃烧为主 ,因而热效率高 ,最大平均有效压力达到甚至超过同型柴油机 ,NOx 排放低而且无可见烟度排放     

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研究印度城市道路上设置公交专用道后小汽车出行向公交转移的可能性. 借助新的混合交通流仿真模型测定设置公交专用道后公交服务水平改善状况. 基于陈述偏好入户调查的抽样数据,本文还引入其他影响出行方式转移的变量,标定出行方式选择二元Logit模型. 根据实际和预测数据,确定了公交服务水平改善条件下小汽车出行向公交转移的一系列主要影响因素. 基于两种方式出行时间差,绘制出行方式转换概率曲线,并为多变量宽值域条件下交通方式转移的预测提供一种易于操作的方法.     

双套冗余异构列车运行控制系统的可靠性及运营延误分析

在对比分析某市轨道交通列车5 min以上延误原因及特征的基础上,对不同列车运行控制制式的故障模式和可靠性进行了分析和建模计算.基于赋时Petri网建模方法,对CBTC(基于通信的列车控制)+BM(基于固定闭塞的点式列车自动防护模式)和CBTC+TBTC(基于数字轨道电路的列车控制)系统在降级模式切换时对列车运营延误的影...     

人机混驾环境下无信号交叉口自动驾驶汽车左转运动规划研究

为了使自动驾驶汽车在人机混驾环境下能安全、高效地左转通过无信号交叉口,在借鉴人类驾驶人左转时会对周围车辆驾驶意图进行提前预判的基础上,提出了一种基于周围车辆驾驶意图预测的自动驾驶汽车左转运动规划模型。首先将无信号交叉口处周围车辆的驾驶意图分为左转、右转、直行3种类型,利用相关向量机预测周围车辆驾驶意图,以概率形式输出意图预测结果并实时更新,进一步界定自动驾驶汽车与周围车辆的潜在冲突区域并判断是否存在时空冲突;接着,在充分考虑他车速度、航向及车辆到达冲突区域边界距离的基础上建立基于部分可观测马尔可夫决策过程的自动驾驶汽车左转运动规划模型,生成一系列期望加速度;最后,基于Prescan-Simulink联合仿真平台搭建无信号交叉口仿真场景,对所提左转运动规划方法进行仿真验证,将基于博弈论的运动规划方法、基于人工势场理论的运动规划方法与所提出的方法进行比较,并选取行进比例达到1所用的时间和碰撞次数作为评价指标。研究结果表明：基于相关向量机的驾驶意图预测方法可在自动驾驶汽车到达交叉口之前准确预测出他车驾驶意图;基于部分可观测马尔可夫决策过程的左转运动规划方法能够通过速度调整策略实现人机混驾环境下自动驾驶汽车与周围车辆在无信号交叉口处的交互;不同算法对比效果表明,所提左转运动规划方法在自动驾驶汽车与不同数量周围车辆交互的仿真场景下均可有效避免碰撞事故发生并提高自动驾驶汽车左转通过无信号交叉口的效率。     

智能网联环境下复杂异质交通流稳定性解析

针对网联车辆与普通车辆构成的异质交通流，考虑网联车辆车对车(V2V)、车对基础设施(V2I)不同通信技术，研究复杂异质交通流稳定性.基于李雅普诺夫理论，分析对比不同通信技术下网联车辆与普通车辆构成的异质交通流稳定性；基于V2V、V2V/V2I的网联车辆和普通车辆以不同比例混合时，进行异质交通流稳定性判别及稳定域解析.通过数值仿真，验证理论解析的正确性.研究结果表明，基于V2V/V2I的网联车辆比基于V2V的网联车辆混入对异质交通流稳定性改善效果更显著.基于V2V、V2V/V2I的网联车辆同时汇入普通车辆交通流的情况下，当基于V2V的网联车辆比例较低时，不会明显提高异质交通流稳定性；而基于 V2V/V2I的网联车辆即使在低比例时，也会显著改善交通流稳定性；且基于V2V网联车辆比例较低时，平衡态临界速度值随着基于V2V/V2I网联车辆的比例增加近似呈线性减小.