安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

水平对置柴油机曲轴动应力有限元分析

现代发动机设计对功率密度提出更严酷的要求.在水平对置柴油机设计过程中,针对曲柄连杆机构的特殊结构形式,采用计算机辅助工程设计技术,利用运动学和动力学分析结果,使用Abaqus软件进行有限元动应力计算,分析不同时刻发动机的应力分布状况,为曲轴优化设计提供重要依据.     

列车运行调整中三维运行图的实现

在制定列车运行调整决策时,调度员往往要对许多方案进行比选,从中选取优化解.然而目前运行调整的结果主要用二维运行图表达,不直观、包含的信息客量少且难于测潜在冲突.针对这神现状,作者首次提出了三维运行图的概念,并对采用虚拟现实技术实现运行图的三维可视化进行了研究.     

实船测试航速修正方法评述

介绍实船测试航速修正方法的研究进展,分析了几种常用修正方法的基本原理,及其修正因素和所需要的数据,对修正方法的应用提出了建议.     

基于交叉口双站台的BRT 优先控制研究

为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明：BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率.     

基于分区优化的高铁车站通过能力提高方法

车站通过能力是铁路能力的一个关键制约点,本文通过降低咽喉长度对车站作业间隔时间的影响,扩大高铁车站通过能力. 分析车站分区的划分原则及方法,研究车站进路关系模型及作业间隔时间的计算方法. 以通过列车数量最大化为目标,考虑车站作业间隔时间,不同作业类型列车比例等约束条件,建立基于分区划分的车站通过能力优化模型及算法. 案例分析表明,不同作业类型列车比例及组合方式对能力的影响较大,分区划分车站咽喉区可有效减少列车作业间隔时间,提高车站通过能力.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.     

基于行车控速效果分析的校园内减速带 优化研究

为了更好地维护校园交通安全,基于减速带减速原理,针对校园环境对校内减速带的优化 设计进行研究。选取南京林业大学校园内翠竹路为实验路段,使用雷达测速仪测得通过该路段减 速带的具体速度值,通过对调查数据的整理和分析,得知实验减速带的控速效果未能达到最优。 为了提高校园内减速带的控速效果,构建了车辆通过减速带时的车轮轴心运动轨迹方程模型,借 助MATLAB软件仿真,以纵向加速度为评价指标,进行了圆弧减速带在不同宽度和高度条件下 的振动分析。结果表明,在相同车速条件下,不同尺寸的减速带产生的纵向加速度与高度成正 比,与宽度成反比;适合校园内安装的减速带最优尺寸为高50mm、宽350mm。     

基于航速调整的班轮燃油补给优化

燃油成本在班轮运营总成本中占有很大比重,燃油补给是影响航运公司班轮运营成本和效益的一项重要决策.基于航速调整策略,以班轮运营总成本最小化为目标,建立燃油补给混合整数非线性规划模型,运用分段线性逼近法对燃油消耗函数进行线性化处理,并设计了求解算法步骤.实例分析验证了模型和求解方法的有效性.结果表明,在航运市场需求低迷的情况下,船舶更适宜采取较低的航速,采取灵活的加油港策略或放宽船舶到港时间窗限制,能更为有效地降低燃油成本.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.