CBTC系统在西安地铁2号线的应用探析

本文介绍了CBTC移动闭塞系统的控制原理和西安地铁2号线CBTC系统的组成,并着重从系统能力、系统实用性和系统运营维护3个方面进行了应用效果的分析.     

Use of a probabilistic particle tracking model to simulate the Prestige oil spill

A probabilistic particle tracking model is used to simulate the oil dispersion after the Prestige wreckage. This oil spill constitutes a suitable benchmark to analyze the capabilities of a probabilistic model, since the time elapsed from wreckage to oil landing (12 days) is much longer than the reliability time associated with forecast winds, usually on the order of 3–4 days. The particle model can be run in two different modes: real time mode (when existing reliable wind fields for the event under scope) and in probabilistic mode (in absence of reliable wind fields but with historical fields corresponding to a similar period). The validity of the particle model is first evaluated in a hindcast way, running the Prestige case with the wind fields corresponding to the period November 19 to November 30, 2002, which were not available at the moment of the wreckage. Calculations show the accuracy of the model to provide the right impact point and timing. The probabilistic model is then used to simulate the same event by means of historical data. The region where the oil landed is shown to be the area with the highest probability to be impacted.     

某型号武器系统跟踪机构装配过程研究

总结了某型号武器系统红外跟踪探测跟踪机构的装配过程控制技术和测试。扼要地叙述了跟踪机构的结构特点、性能指标、机械装配及装配过程中采取的一系列工艺措施。通过优化设计装配顺序和工装,为关键部件的装配和检测创造了条件,使产品的装配质量大大改观,保证了产品的一次装配成功。     

VISSIM在世博高强度客流设施服务水平分析中的应用

高强度客流设施的服务水平评价是2010年上海世博会需要解决的核心问题之一.目前在这方面缺乏相应的理论和技术支撑.提出通过动态模拟出入口广场人群流动的方法来评估入口设施的服务水平.利用VISSIM仿真技术具有的直观、准确、灵活、可重复试验的特点,进行集散设施抽象建模、进出闸机的关键参数校核和集散广场访客行为的模拟.以上南路入口广场客流集散为研究背景,对该入口未来高峰时段的客流进行了模拟,取得了较好的仿真效果.VISSIM仿真模型可满足客流集散仿真的需求.     

交叉口行人过街心理及交通行为分析

行人与机动车的冲突是影响交叉口运行效率的重要因素。研究交叉口行人过街心理及行为的意义,分析行人过街过程及心理特征,总结行人过街等待时间、穿行速度特征、可接受间隙、违章行为及道路交通环境对行人心理和行为的影响,对行人的违章心理进行论述,并提出减少行人违章的措施。     

基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型

为了克服单一的交通流预测模型性能不稳定的问题,提出了基于约束卡尔曼滤波的短时交通流量组合预测模型。约束卡尔曼滤波组合预测模型以各单一预测模型的权重为状态变量,交通流量为观测变量,预测结果是单一预测模型的加权和,加权系数由约束卡尔曼滤波方程递推动态确定,最后通过广深高速公路上采集的交通流量数据对算法进行了验证。结果表明,在不同预测步长情况下,约束卡尔曼滤波组合预测模型要优于最佳的单一预测模型或与其持平,并且不受某一较差的预测模型影响,具有较高的鲁棒性。     

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提出了一种应用于智能交通监控系统的运动目标识别和跟踪方法。针对帧间差分提取运动目标的缺陷与不足,提出了一种基于冗余小波变换的运动目标识别算法,即直接在冗余小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。对于检测出来的运动目标,本文对mean-shift算法进行了改进,采用自适应mean-shift算法,对目标进行跟踪。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地提取运动目标,即使目标与背景具有较高的相似度,也可以较准确的提取出前景运动信息,效果要好于传统的帧差法;跟踪目标准确度高,不受目标大小变化的影响。本算法具较高的实用价值和应用前景。     

基于模糊神经网络的智能车辆循迹控制

为提高智能车辆自主循迹控制的精度,提出了一种基于模糊神经网络控制( FNNC)和神经网络预测( NNP)的智能循迹控制策略。转向控制器的输入量有3个：预瞄点处的横向循迹误差、汽车横摆角速度和侧向加速度。车速控制器的输入量有4个：预瞄点处的面积误差、侧向加速度、汽车侧偏角和转向盘转角。网络训练采用误差反向传播法。仿真与试验结果表明,所设计的循迹控制器通过对驾驶员操作样本的训练,能实现对车辆的车速与转向控制,横向循迹误差和目标车速均比较理想。