基于模糊PID控制的船用胎架高度联控方法研究

胎架作为船舶分段建造变形控制的重要工装,但不具有联合调控与自适应控制能力,无法快速响应分段建造质量问题,为此本文提出基于模糊PID控制的船用胎架高度联控方法.首先,基于船舶分段拟合曲面建立胎架高度补偿模型,为胎架的自适应调控提供依据;其次,基于分段变形范围和受压载荷构建胎架间关联机制,达到胎架系统的动态联调;然后,利用...     

智能网联汽车创新发展的探索与实践

当前,新一代信息通信及人工智能技术高速发展,汽车作为这些新技术应用的重要载体,正在加速向智能化和网联化转型,而智能网联汽车将成为新一轮产业转型升级的重要标志和依托. 世界各国加速推进智能网联汽车的创新发展,但汽车主要制造国家尚未对产业和技术发展道路形成统一认识,中国也没有成功经验和既定道路可以借鉴.因此,有必要立足高新...     

面向公路超限审批的智能数据治理与关键技术研究及应用示范

随着社会的进步和发展,交通运输管理的难度也在不断增加.从目前各地的交通数据统计情况来看,其中存在各种各样的问题,由此给人们的数据分析和决策带来了阻碍.而传统的人工核验方式已经无法满足当前的需要,本文将重点阐述面向公路超限审批的智能数据治理技术,进而为相关部门提供更准确的数据服务,提升办事效率.     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

基于ADASYN-XGBoost的交通事故自动检测方法

基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法（ADASYN-XGBoost）。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法（adaptive synthetic oversampling method,ADASYN）来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明：与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)...     

面向航班高峰期的机场地勤车辆多阶段优化调度方法

在航班运行高峰时段内,地面服务需求更加集中,机场可调度的地勤车辆数量有限,可能引发航班延误,导致机场多方面损失。针对该问题,研究了地勤车辆多阶段优化调度方法,重点考虑摆渡车和加油车2种地勤保障车路由与时间窗口限制,以航班准点率及延误时间为评价指标进行优化调度。构建了具有4类节点和5类弧的容量-费用网络G1,通过设置合适弧容量及费用参数,确定最小费用流规划模型;采用拉格朗日松弛启发式算法对模型求解,通过不断寻优,设置对偶间隙初值、容许误差,最大迭代次数,输出预测结果;深入分析高峰时段的航班运行状态,构建基于时空网络的整数线性规划模型,优化第一阶段未服务航班的总延误时间;结合最小化最大值定理,构建单航班服务延误模型,将单个航班延误造成的损失降到最低。最后,基于实际航班数据,结合机坪平面布局开展仿真实验和验证,结果表明：利用优化调度得到加油车和摆渡车准时服务的最大航班数分别为30,131架·次,待服务航班的最小总延误时间分别为223,542 min,航班总延误下降21.56%,显著缩短航班延误时间,提升了机场场面的整体运行效率。     

基于深度强化学习的自动驾驶车辆跟驰行为建模

为提高自动驾驶车辆的跟驰性能,减轻交通震荡干扰的负面影响,研究了1种基于深度强化学习的自动驾驶跟驰模型。在现有奖励函数设计基础上融入对能源消耗的考虑,基于VT-Micro模型构建能耗相关项;同时对使用跟车时距构建行驶效率因素相关项的方法进行优化,添加虚拟速度来避免在交通震荡场景中出现计算溢出和车间距过近的问题。为克服过往抑制震荡研究中仅用闭合环状模拟道路和仿真车辆轨迹开展训练的局限性,选用NGSIM轨迹数据中交通震荡阶段的驾驶员行为特征搭建训练环境,应用双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm,TD3）训练形成多目标优化的跟驰模型。进一步构建模型性能测试评价体系,对比分析TD3模型与其他传统模型在跟车与交通震荡2类测试场景中的表现。跟车测试场景实验结果表明：在舒适度与行驶效率上,TD3模型和传统自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）模型表现相近,二者均优于人类驾驶员;在安全性上,TD3模型相较于传统ACC模型安全隐患降低53.65%,相较于人类驾驶...     

基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法

针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频...     

64000载重吨智能散货船总体设计研究

基于船舶绿色节能、智能化、安全化的发展要求,以64000载重吨智能散货船为研究对象,优化总布置方案,采用型线、桨、节能装置一体化的节能装置设计方法优化船舶水动力性能,配置船舶智能系统.实船应用表明:合理的总体方案布置、优化的节能装置设计和船舶智能系统的配置可以使船舶的营运更经济、更安全.     

超速行为干预措施研究现状及发展趋势

为了提出能够有效遏制超速行为的干预措施,明确已有超速行为干预措施的实际效果、适用条件、优缺点及结合措施效果,对该领域内相关文献进行了系统性综述。根据系统性综述和元分析首选报告准则（PRISMA）,将超速行为及其干预措施作为关键词,分别从11个电子数据库中搜索与超速抓拍系统、反超速宣传、超速警告标志和智能超速干预系统相关文献,通过构建文献质量评价指标体系对这些文献进行评估,筛选出101篇相关文献,并对其研究结果进行了叙述性地综合分析。研究结果表明：超速抓拍系统、反超速宣传、超速警告标志及智能超速干预系统具有不同程度的超速干预效果,且受一些道路交通环境条件及人为因素的影响。具体地,对于超速抓拍系统,区间式超速抓拍系统的干预效果最好,而移动式超速抓拍系统最差;对于反超速宣传,户外广告的超速干预效果最好,但印刷类广告作用不大;对于超速警告标志,超速张贴标志具有较显著的干预效果;警告型动态速度显示标志的超速干预效果优于标准型动态速度显示标志;对于智能超速干预系统,强制型智能超速干预系统的超速干预效果最佳,自愿型智能超速干预系统效果最差;对于结合措施,多数结合措施较单个措施的超速干预效果更好。总体而言,超速抓拍系统和智能超速干预系统的超速干预效果最好,超速警告标志次之,反超速宣传效果较差,结合措施可增强干预效果。上述结果可为超速行为干预措施的选择或提出奠定理论基础。针对已有超速干预措施的局限性及影响因素尚不明朗的问题,后续研究需优化试验或调查方案,进一步探究超速干预措施的效果及影响因素,并基于大数据（如车辆轨迹、视频数据）提出新的干预措施。