微米木纤维发动机空气滤芯过滤机理与试验

介绍了微米木纤维过滤体材料及其过滤机理,分析了微米木纤维空气滤芯的特性.对微米木纤维空气滤清器在稳态和非稳态工况下的过滤效率和过滤阻力进行了数值模拟,并结合空气滤清器模拟试验台进行了试验研究.结果表明,数值模拟与试验结果吻合较好;微米木纤维发动机空气滤清器过滤效率高,过滤阻力小,可满足汽车行业和机械行业标准要求.     

1种基于车辆时空图的车辆异常行为检测方法

对快速路车辆异常行为的检测有助于防止或及时处理交通事故,缓解交通拥堵,保障出行的安全和效率。采用多高斯背景模型提取前景运动车辆及其中心点并利用Kalman滤波算法跟踪运动车辆。在此基础上,得到各个车道上车辆的行驶时空图,通过车辆时空图对车辆行为进行轨迹分析,根据时间序列上车辆位置的变化检测车辆逆行,通过车间距和车辆位置状态信息检测车辆碰撞。实验表明,该方法能较好地识别出车辆异常行为。     

一种利用骨架提取和SVM分类的颗粒表征方法

集料级配是影响沥青路面抗滑和减噪性能的最主要因素,基于机器视觉技术,提出一种集料粒径高精度无损检测方法,结合骨架提取和支持向量机（SVM）算法来实现集料颗粒粒度分布的精确估计,为保证集料级配质量提供了有效手段。集料颗粒图像由数字相机获取,图像标定基于NI视觉助手Vision Assistant软件完成。颗粒骨架图像采用Skeleton-M骨架提取算法提取,针对所出现的骨架断裂情况,使用形态学膨胀和细化算法完成骨架修复;然后基于颗粒骨架图像提出颗粒粒径表征算法,基于骨架端点个数提出颗粒棱角表征方法;最后,通过提取颗粒图像特征参数,使用SVM算法对颗粒粒径分布进行精确估计。在颗粒棱角性表征方面,将所提出的颗粒骨架棱角性表征法与AIMS系统的梯度棱角法、未压实空隙率集料颗粒棱角法进行了比较。结果表明：与目前常见的粒径表征方法相比,所提出的方法可以较好地实现颗粒粒径表征和颗粒棱角性表征,所采用的基于多特征的SVM颗粒分档算法可以有效实现颗粒粒径分档,筛分档间的分档精度最高可达95%以上。     

沥青搅拌设备蜗壳除尘器流场仿真与试验

为研究导流板位置对蜗壳除尘器内流场和粉尘粒径的影响,以指导回收粉在沥青搅拌设备中的实际使用,在导流板3种不同位置工况下,对蜗壳除尘器内部气相和气固两相流动状态进行了数值模拟和试验验证。数值模拟基于FLUENT软件,其中气相流场模拟选用雷诺应力模型,气固两相流场模拟选择相间耦合的随机轨道模型模拟粉尘的运动轨迹,分别追踪了16 400个粒径在50~1 000 μm的粉尘,计算了除尘效率。在沥青搅拌设备工地分别采集了导流板3种位置工况下的回收粉,结合筛分和电镜扫描试验,分析粉尘粒径分布,并对数值模拟结果的吻合性进行验证。结果表明：导流板处于O位时,除尘器内部气流的径向速度、轴向速度和静压分布轴对称性较W位和M位好,可有效抑制非对称性扰流及夹带涡流,并削弱涡核摆动现象;导流板处于不同位置时,通过与粉尘颗粒的碰撞反弹来改变粉尘的运动轨迹,进而影响除尘器对不同粒径粉尘的除尘效率,且当导流板处于O位时更有利于对粒径大于100 μm的粉尘的回收。导流板处于O位时,试验测量的粉尘平均粒径为117.6 μm,筛底平均粒径为49.9 μm,均大于W位和M位的粒径,且与数值模拟的结论相吻合。沥青搅拌设备在实际生产过程中,应优先选择导流板O位布置,并根据回收粉粒径的需要进行实时调整。     

停站约束下多列车运力分配与定价联合决策模型

基于收益管理的思想将铁路货运市场分为合同市场和自由市场,针对铁路运输网 络中每个OD,合同市场的运力需求服从正态分布,自由市场的运力需求表现为价格的反应函 数并辅以随机变量来反映需求的波动性.同时考虑列车的停站约束条件,以列车的停站方案、2 个市场运力分配方案和自由市场的运价为决策变量,构建多列车运力分配和定价联合决策的 混合整数概率非线性规划模型,利用粒子群算法对模型求解,通过算例验证了模型和算法的 有效性.最后以双市场统一定价策略为对比方案,结果表明,本文所建立的模型可有效提高收 益,且自由市场需求波动越大,收益优化越显著.     

居住区共享停车泊位分配模型

为了提高停车泊位利用率,减少停车后步行距离,根据商业区和居住区停车需求时段的错峰特征,建立共享停车泊位利用率最大化和步行距离最小化的双目标泊位分配模型.模型考虑了停车泊位供需空间和时间冲突特征,界定了模型的边界约束条件,采用粒子群多目标搜索算法求解.以聊城市金鼎商圈为例,调研了商业区和居住区的停车泊位数量、高峰时段停车需求和平均步行距离等模型参数.通过算法仿真,实验结果验证了模型的可行性.研究结果表明,建立的停车共享分配模型可用于居住区共享停车泊位分配,有效地提高了泊位利用率,降低了停车后的平均步行距离.     

交通流预测的马尔科夫粒子滤波方法研究

智能交通系统中,短时交通流预测是实现先进的交通控制和交通诱导的关键技术之一.针对目前马尔科夫交通流量预测模型在精度方面的不足,以及交通流量随机性、波动性的特点,提出马尔科夫粒子滤波交通流预测模型.一方面,将对交通流量预处理后的样本数据应用于马尔科夫模型中预测未来交通流量,能够较好地描述交通流量的变化趋势;另一方面,针对该预测结果精度的不足及对非线性预测不稳定的缺点,引用粒子滤波算法,将预测结果及权值进行不断更新,以及样本重选样过程,经过多次迭代,使样本粒子更加逼近真实预测值,从而提高预测精度.最后,以北京昌平区某检测器检测到的交通量进行仿真,将预测结果与传统马尔科夫链进行误差对比分析.结果表明,本文提出的马尔科夫粒子滤波交通流预测模型 5 min间隔误差为6.14%、1 h间隔误差为6.04%,预测精度高,具有更好的适用性和稳定性.     

无迹卡尔曼滤波及其在三维水下目标跟踪系统中的应用

无迹卡尔曼滤波算法(UFK)以少量的采样点表示随机变量的分布,通过非线性系统传播,能以三阶精度获得非线性变换的均值和协方差的估计．文章将其应用于三维水下目标跟踪系统中．通过系统的Mome Carlo仿真,验证了该滤波算法比传统的扩展卡尔曼滤波具有更高的滤波精度．     

微粒捕集器再生技术的研究动态和发展趋势

微粒捕集器技术是满足未来车用柴油机严格排放法规的重要措施,再生技术是其中的关键环节。综述了柴油机微粒捕集器再生技术的研究现状,对各种再生技术进行了分析。阐述了这些再生技术存在的问题以及相关措施,并展望了微粒捕集器再生技术的发展趋势。     

柴油机排气微粒控制技术的发展

柴油机排放的大量微粒和NOx对环境的影响较为严重。回顾了柴油机排气微粒控制技术的发展历程，介绍了柴油机排气微粒控制的三种方法，指出虽然采用缸内措施及燃油质量的改善可大幅度降低微粒排放，但面对未来更为严格的排放法规，需要使用微粒后处理装置，对催化转换器和捕集氧化系统的技术发展进行了较为全面的评述。