车辆运动方程定位原理的研究及其应用

利用车辆运动方程获取车辆行驶距离,车辆当前位置点处的道路方向作为方向角,根据航位推算原理实时推算车辆位置。通过实地跑车试验分别分析了该定位技术在车载导航系统和监控中心的应用。试验结果显示,在车辆导航系统中该技术能实现GPS盲区内的车辆连续定位功能;在监控中心中,该技术从理论上可以大大减少单个车辆和监控中心之间的信息流量,其实际应用还有待智能交通系统的进一步完善。     

基于边界等效源的舰艇磁异常推算技术研究

用等效源法实现舰艇磁异常推算通常将等效源置于舰艇所占空间内,其位置分布参数常依赖人为经验确定,从而直接影响了等效源法在舰艇磁异常推算中的通用性。针对该问题,从边界积分理论及等效原理出发,分别建立了以边界单层源、双层源和混合源为未知量的边界等效源舰艇磁异常推算模型。与应用于舰艇磁场建模中传统等效源法相比,其等效源只需分布于边界面上,从而大大降低了人为因素的影响。基于磁场测量值来求解边界等效源磁性参数属磁场逆问题,磁场测量数据中信息量的不足通常使其表现出一定的病态性。为减小测量误差等因素对计算结果的影响,应用截断奇异值分解方法对模型进行了求解,并分析了所用磁场数据类型对建模的影响;采用数值算例和船模实验对边界等效源舰艇磁异常模型进行了分析比较。结果表明,基于截断奇异值分解方法求解的边界等效源舰艇磁异常模型,可有效克服传统等效源法在舰艇磁异常建模中的不足,推算结果令人满意。     

上海市公路网OD推算方法

本文介绍了在上海市公路OD大调查的基础上进行OD推算的过程。分别利用“最短路径剩余法”以及双层规划模型的OD反推方法解决了各单点OD调查中的“串并联”问题。最后对推算出的上海市公路网OD分布进行检验。     

基于车速推算的改进地图匹配算法研究

车载GPS/DR组合导航监控系统中,GPS/DR数据不可避免受到各种误差源的影响而产生较大的误差,为了降低各种误差源对车辆导航的影响,有机结合能改善GPS/DR数据误差对导航影响的地图匹配算法,从而构成了GPS/DR/MM智能导航系统.文中通过分析地图匹配算法的关键技术和影响地图匹配算法可靠性等因素,提出一种基于车速递推的地图匹配算法,该算法利用基本可信数据--车速,从而很大程度地提高了地图匹配算法的可靠性.通过跑车实际数据测试表明,该算法是行之有效的.     

基于模糊预测的高速铁路客流OD 表的推算方法

科学预测客流的变化趋势与波动及获取路网客流OD 表是制定旅客列车开行 方案的依据.结合高速铁路客运的运营实际,利用客流变化相对稳定特征,本文提出了客 流OD 表的反推方法和计算流程,该方法的计算工作量相对叠加法节省了（n2-2n）.考虑 实际客流日波动特征,依据模糊预测原理,建立了车站客运指标的时间序列模糊预测方 程和预测方法,该方法可获取预测期客运指标的变化区间.以南方一高速铁路线为背景, 对车站发送人数进行了预测,预测值与实际数据相比误差在1%以内.在车站发送人数预 测的基础上,给出了线路客流OD 表的反推演算.     

铁路货运OD模糊推算应用技术研究

结合我国区域铁路货运的特点,对可获取的多种来源的数据与信息进行了分析,并用于基年货运OD矩阵的推算。在对已有相关研究成果进行综述的基础上,建立了基于模糊规划理论的多源信息OD推算模型及相应的求解算法,提出了利用铁路枢纽货物交流表推算初始OD矩阵的计算方法,并通过江苏省铁路货运OD推算进行了实践验证。研究表明,模糊数学方法的引入有助于解决多源信息带来的两类不确定性问题,基于多源信息能够有效的进行OD初始阵的计算,与传统路段交通量反推OD技术相比,多源数据的各自权重显著影响OD矩阵的最终推算精度。     

地铁列车运行图编制的数学模型与方法

在介绍列车运行图基本知识的基础上,研究运行图绘制的总体方法,并对其中折返站运行图绘制处理、高峰与非高峰时间段过渡时间段处理、列车出入车库的处理进行系统主要部分和实现难点的详细阐述。并在此基础上建立数学模型,采用对列车运行图进行编制的方法。     

波流耦合模型在风暴潮波浪增水推算中的应用

文章通过收集威海海域附近引起严重影响的台风资料,并以历时台风资料为样本,采用montecarlo随机模型重新生成12组台风。建立波流耦合数值数学模型,以台风为驱动要素,对风暴潮引起的波浪增水进行了分析计算,得到台风过程影响下威海沿海海域的风暴潮增水与波浪要素,将研究结果进行了验证和与实测数据进行分析比较,并将研究结论应用于部分工程的实践。     

基于径向基神经网络的舰艇空间磁场延拓

针对目前线性化方法解决舰船空间磁场之间推算时存在的困难,论文从智能优化的角度出发,建立了舰艇空间磁场之间的径向基神经网络预报模型。该方法避免了利用线性化方法存在的诸多困难,即可实现舰艇空间磁场的换算,并利用船模实验验证了网络预测的准确性,换算精度较高,满足工程实际需求。     

一种基于机器视觉和Kalman滤波的水下电缆定位方法

为了有效检测水下电缆,利用机器视觉技术处理采集的水下电缆图像,根据水下系统坐标模型和相机内参数获取电缆相对位置信息,通过Kalman定位融合算法减小航迹推算后产生的偏差值以达到修正水下机器人(ROV)跟踪路径的目的。实验表明,所提方法适用于成像质量较低的水下检测环境,可识别弯曲度较小的水下电缆轨迹并进行准确定位,检测成本低且易于实现,为水下电缆巡检工作提供技术支持。