ZigBee技术在煤矿井下人员定位中的研究

近年来,我国煤矿事故频发,煤矿安全让人担忧。矿井中井下人员的管理非常困难,地面工作人员不能随时了解井下人员的分布情况及作业情况,很难进行人员定位,一旦事故发生,对井下人员的抢救非常困难。针对此问题,本文研究了一款基于Zig Bee的井下人员无线定位系统。该系统以CC2430/CC2431芯片为核心,利用RSSI定位算法,实现井下工作人员的实时定位,使地面人员随时了解井下作业人员的分布状态、作业情况等,使井下人员定位管理的有效性与可靠性大大提高,具有极大的市场经济价值。     

智能移动系统中大规模分布式车辆路径规划问题研究

本文针对智能交通和主动交通管理提出了一种适用于大规模交通分配和路径规划的分布式计算方法。讨论了通过信息传递接口(MPI)在多中央处理器(CPU)上并行计算实现的一系列研究需求和实现挑战;将基于时空事件的车辆路径规划模型应用于大规模的城市路网仿真;将原始车辆路径规划模型分解为一系列计算效率较高的子问题,大幅减少了仿真耗时和通信开销。通过将子问题分发到单独的分布式CPU上,使CPU可以同时执行其任务,并保证较好的负载平衡。重点分析了将所提出的方法应用于北京路网大规模路径规划,以及该方法在不同CPU核数下的计算效率。结果表明:所提出的并行计算方法可以显著减少计算耗时,并在512个计算节点上实现200倍以上的加速比。     

基于双护盾TBM的导向系统研究

为满足隧道施工中双护盾硬岩隧道掘进机位姿的测量需求，研发一种能够提高其数据准确度的双护盾位置检测装置，包括感光靶、激光靶、激光发射器、全站仪、棱镜等硬件，并研究双护盾导向系统设计、测量算法的实现、激光位置检测装置误差修正算法。为验证整个算法的正确性以及软件的稳定性，进行CAD模拟和软硬件联合调试，并利用全站仪进行模拟测量。结果显示： 采用该算法计算的坐标与全站仪测量的真实坐标相比，误差在5 mm以内，可满足隧道掘进机施工测量的需要。     

基于风险价值的危险品运输路径优化方法

考虑危险品事故发生概率和事故后果等主要因素,研究了危险品运输路径优化设计问题.通过分析不同危险值计算模型的性能特点,选用TR模型计算危险品运输的危险值,通过设定必要限制条件对KSP最短路径搜索算法进行改进,建立危险品运输最短路径集;考虑危险品运输事故发生概率受到多因素影响,具有一定的随机性和不确定性,引入金融领域用于风险管控制的风险价值理论,构建危险品运输路径风险价值模型,求解危险品运输网络在某置信水平下的最小风险值,从而提出了基于风险价值的危险品运输路径优化设计方法,并以长春市加油站为实例进行了模型检验和对比分析.结果表明:①随着置信水平的提高,对应的VaR值也在提高,最佳路径也会有所不同;②当置信水平在[0.9950,1.0000]时,最佳路径为路径6,此时不仅保证了路径最短,也保证了在可接受水平内的危险最小;③与传统最短路径模型相比,所建立危险价值模型能够不同置信水平下的危险路径选择方案,能有效降低运输危险.      

骨架密实型矿料级配设计方法探究

矿料级配决定了矿料颗粒间嵌挤力的大小及混合料密实程度,对路面的抗剪强度影响很大。目前的级配设计方法没有在设计过程中考虑矿料的性状,只考虑了矿料粒径的大小,矿料性状对级配及混合料性能的影响只能通过完成配比后进行试验验证。针对骨架密实型级配设计方法,提出了将骨架密实级配混合料的骨架及密实分开进行设计的思路。"骨架"设计思路是由粗到细,逐级填充逐级找出最强"骨架",直至倒数第二档;密实设计思路是骨架级配设计完成的矿质级配集料的间隙率应等于最后一档料(最细的一档料)的体积,通过体积法完成密实填充。两种方法合并在一起,简称强度体积法(CBR-V法)。     

基于模糊神经网络的动力定位系统

针对船舶动力定位系统，采用神经网络来实现模糊控制的模糊化、规则推理到反模糊化的整个过程，并且采用BP算法进行网络学习；同时针对船舶的纵向运动进行了仿真、比较与分析。仿真结果表明，这种模糊神经网络对船舶的动力定位实施的可行性及有效性。     

基于单轴地磁传感器的车辆参数检测算法研究

为了进一步探寻地磁传感器在车辆检测领域的应用,研究利用车辆通过时所引起的检测区域的磁场强度扰动,用自主研发的单轴地磁传感器获取和处理Z轴方向上抖动幅度大于指定阈值的地磁信号,研究了基于固定阈值的状态机车辆检测算法,对路段车辆进行检测,并获取车速、车长、车流量等信息,建立磁场能量与车长车速比值的关系模型.通过南京市江宁区某公路上的实验,并利用现场录制的视频作检验,结果表明,基于自主研发的单轴地磁传感器可以实现路段车辆98%的检测率,并有效获取车辆的车速、车长等信息.通过分析得到的磁场数据,验证了该模型可以用于多个地磁传感器进行车辆检测的数据融合.      

确定船型的顶点生成算法的开发研究

当众多输入数据沿弦长跨距方向不均匀分布或当给定的开头很复杂时，很难获得描述实始开头的光顺光顺双人Ｂ样条的逆矩阵。为了解决这个难题，笔都提出用于生成Ｂ样条曲线或曲面顶点的图像表面扩展法（ＩＳＥ）。论述了这一方法的基本要领、收敛性和对其的验证，同时也 用此方法得到了Ｂ样条件曲线和曲面，与由现有的以逆矩阵法、伪逆矩阵法和弦长相似法为基础的其他方法得到的结果作出了比较。变采用图像表面扩展法生成了具有折角线     

基于改进全局优化算法的轮毂液压动力系统能量管理策略

现有针对轮毂液压混合动力系统的能量管理策略均为结合研究人员经验与发动机最优工作区域的简单控制，暂未见优化控制策略的应用，导致实际控制值与最优控制值的偏差较大，无法充分发挥该系统的节油能力。基于此，针对该系统提出了一种基于改进全局优化算法的能量管理策略，探寻该系统的理论最大节油量，进一步挖掘该系统的节能潜力。首先，该策略建立了基于车速-蓄能器荷电状态（SOC）自适应调节等效油耗因子的方法计算目标函数中的罚函数，从而提高系统的制动回收能力，避免计算结果陷入局部最优；随后，根据轮毂液压混合动力系统各模式工作点相对固定的特性，实现了控制变量降维；最后以实测数据进行了仿真测验。结果显示：比起传统的全局最优策略，该方法可以进一步实现3.36%的节油效果；同时，在实现节油的基础上，经过控制变量降维后计算时间减少了35%，而计算精度基本不受影响。