柔性立管涡激振动响应轨迹特性研究

为了深入研究细长柔性立管的涡激振动响应特性,进行了柔性立管的拖曳水池试验。由拖车拖动立管产生相对来流,根据应变测试得到的应变数据,基于模态叠加法得到位移响应。试验分析前,通过数值方法先针对刚性立管的涡激振动响应轨迹特性进行了分析。紧接着,通过试验方法对柔性立管的单模态以及多模态涡激振动响应轨迹特性进行了深入的分析和讨论。通过分析发现:柔性立管在低速下具有与刚性立管类似的轨迹响应特性,均呈现经典的8字形状;柔性立管在高速下,其轨迹开始变得混乱,这主要是由位移的多模态响应特性所产生。     

基于注意力Seq2Seq网络的高速公路交织区车辆变道轨迹预测

针对交通状态复杂的高速公路交织区域,经验丰富的驾驶人能够通过正确地推断周围车辆的未来运动进行及时的车道变换,这对于实现安全高效的自动驾驶至关重要,然而目前的自动驾驶车辆往往缺乏这种预测能力。为此,基于深度学习理论,提出了一种结合注意力机制和编-解码器结构的交织区车辆强制性变道轨迹预测方法,利用Next Generation Simulation（NGSIM）数据集提取车辆变道过程中的关键特征,并引入碰撞时间（Time to Collision,TTC）和避免碰撞减速度（Deceleration Rate to Avoid a Crash,DRAC）2种风险指标,将变道车辆及其周围车辆视为一个整体状态单元,同时补全状态单元内部不同车辆在横向和纵向上的时空状态特征,从而更有效地刻画车辆间的动态交互行为;然后将不同观测车辆的连续窗口序列输入基于长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）的编-解码器,预测交织区车辆变道的未来运动轨迹,通过添加软注意力模块,使模型能够集中聚焦于影响车辆在不同时刻下位置变化的关键信息,再现了真实交通场景下车辆的变道行为。试验验证表明：基于注意力机制的编-解码器模型与当前流行的卷积长短期记忆网络、极限梯度提升树等模型相比具有更高的轨迹预测精度,在长时域的变道轨迹拟合上有显著的优越性,为辅助和自动驾驶领域的发展提供了新思路。     

基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模研究

轨迹建模对舰船航行安全具有重要的意义,为了解决当前的舰船航行轨迹建模准确性低,以及建模时间长的难题,以获得更加理想的舰船航行轨迹建模结果为目标,设计了基于统计数学理论的舰船航行轨迹建模方法。首先对舰船航行轨迹建模原理进行分析,建立舰船航行轨迹建模的数学模型,然后引入统计数学理论中的机器学习算法——BP神经网络对舰船航行轨迹进行建模,最后采用具体舰船航行轨迹数据进行了性能验证性测试。结果表明,相对于当前经典舰船航行轨迹建模方法,本文方法的舰船航行轨迹建模效果更优,获得了高精度的舰船航行轨迹建模结果,缩短了舰船航行轨迹建模时间,是一种高精度、高效率的舰船航行轨迹建模方法,具有一定的实际应用价值。     

人工智能技术在船舶轨迹规划中的应用

轨迹规划可以提高船舶航行的效率,并且保证船舶航行的安全。当前船舶轨迹规划方法存在生成轨迹效率低、船舶轨迹规划并非全局最优的缺陷,为了提高船舶轨迹规划的精度,设计基于人工智能技术的船舶轨迹规划方法。首先对当前船舶轨迹规划研究现状进行分析,指出各种船舶轨迹规划方法的不足,然后建立船舶轨迹规划的性能评价指标,引入计算机人工智能技术中的蚁群优化算法进行求解,根据求解结果得到最优船舶轨迹规划路径,最后进行船舶轨迹规划的验证性测试。结果表明,蚁群优化算法可以快速、准确找到最优船舶轨迹规划路径,克服了当前方法易找到局部最优的船舶轨迹规划路径难题,具有一定的实际推广价值。     

基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法研究

在车联网环境下,为满足精细化的车辆诱导需求,提出基于换道轨迹规划模型的车道级行程时间估计方法.建立路网基础道路拓扑模型,对所构建的路网模型进行Link划分,并利用改进的5次多项式模型对车辆行驶轨迹进行描述,构建车辆在不同路段Link间行驶的换道轨迹规划模型;整合车辆在路段各个Link单元的行车轨迹与行程时间,实现车道级...     

基于模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制

针对智能驾驶汽车轨迹跟踪问题,本文验证在五次多项式工况下,模型预测控制的轨迹跟踪效果。本文建立车辆运动学模型,为了便于建立基于模型预测的轨迹跟踪控制器,将所建立的非线性车辆运动学模型线性化,再通过向前欧拉法将系统离散化,得到基于线性时变的预测模型。为了使汽车可以快速且平稳地跟踪目标轨迹,建立包含系统状态量和控制增量的目标函数。最后在Matlab/Simulink中对设计的轨迹跟踪器在五次多项式工况下进行测试,与前轮反馈控制（Stanley）对比,验证此工况下所建立的基于模型预测控制的轨迹跟踪器与Stanley控制相比,可以更准确地跟踪期望轨迹。     

一气呵成

怎样才能准确无误地预测中国摩托车行业的发展轨迹.是一件十分困难的事,犹如对目前处于空前商位的中国股市,看多和唱空各行其事,却很难真正把握住股市的发展变化,谁也料不到指数会一再蹿上新高,迈过4000点大关.与中国股市同样,一切预测虽有价值,却无多少意义,用事实说话,用数据说话才是真金白银--数据尽管很难让人想象.可不得不相信.     

轨迹数据驱动的自动驾驶公交运行评价方法

基于自动驾驶公交车车载传感器采集的车辆位置、速度、加速度等轨迹数据,建立多变量长短期记忆神经网络二分类器模型组,将轨迹数据识别转换为车辆运行稳定性、高效性、安全性指标,以追踪车辆运行状态;在开放交通流道路中,采集自动驾驶公交车的行驶轨迹数据进行模型训练和测试,结果表明该方法能有效识别超速、急加减速、进出站等事件,命中率、召回率、准确率高于0.8,识别准确度较好;分别采集自动驾驶模式与人工驾驶模式样本,应用轨迹检测评价方法进行运行质量评价对比,发现自动驾驶公交具有更高的控制稳定性、安全性,人工驾驶模式具有更高的效率。     

面向船舶避碰的异常轨迹点数据动态挖掘方法

船舶在避碰状态下开展异常轨迹点数据动态挖掘时,若不能及时了解避碰危险等级,会降低船舶异常轨迹点数据挖掘的挖掘性能。为提升异常轨迹点数据动态挖掘精度,提出面向船舶避碰的异常轨迹点数据动态挖掘方法。首先对船舶航行避碰危险程度展开具体分析,并根据分析结果采集船舶异常轨迹点数据,通过小波去噪算法完成船舶异常轨迹点数据的去噪处理。再进行数据去噪处理,提取轨迹点船舶的各项参数特征,结合长短期记忆网络构建船舶异常轨迹点的数据动态挖掘模型。最后将提取的特征向量实施变异赋值,将其赋值结果作为模型输入值输入模型中。根据模型输出实现船舶避碰情况下,异常轨迹点数据的动态挖掘。实验结果表明,使用该方法开展船舶异常轨迹点数据动态挖掘时,挖掘性能较高,挖掘效果好。     

基于弹复力调整的高速列车群动态运行轨迹优化方法

为提高列车控制过程的自主性和智能性,研究了列车群动态运行过程,采用多智能体和图论方法构建了列车群分布式信息交互模型;以节能和准点为优化目标,以安全和乘客舒适度为约束条件,建立了列车群运行轨迹多目标优化模型,利用基于模拟退火思想改进的差分进化算法获取了列车群静态最优运行轨迹;在此基础上,为避免或消解列车运行过程中随机干扰...