平面交叉口信号控制多目标优化研究

从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面平衡交通效益出发,建立在饱和度约束下以通行能力、出行者平均延误、尾气排放量作为性能指标的平面交叉口信号控制多目标优化模型;模型可根据交通流状态的不同对控制目标有所侧重;最后运用遗传算法对模型进行优化。算例分析表明,该模型能较好的适应交通流状态的变化,可获得更好的交通控制效果。     

基于NSGA-II算法的客运专线开行方案优化设计

旅客列车开行方案是客运专线旅客运输组织的核心和基础,是基于铁路企业运营成本和旅客出行费用,以铁路运行总成本最小化为优化目标,以路网运行线频率、路网总通过能力、路网载客能力需求为约束,运用NSGA-II方法求解双目标函数优化的"Pareto边界"问题,并在该边界上讨论所求目标函数的"最优解"。其算例结果分析表明:列车开行方案既能保证铁路企业的收益,又能够有效地提高旅客出行质量。     

单矢量水听器改进MUSIC算法的噪声抑制性能研究

针对MUSIC算法在相干噪声背景下估计目标方位性能下降的问题,利用酉变换的空时相关矩阵（unitary spatio-temporal correlation matrice—USTCM）,替代MUSIC算法中的数据协方差矩阵,设计了单矢量水听器的USTC-MUSIC算法,通过仿真验证了新方法不论噪声是不相干或相干,其噪声抑制能力和目标分辨能力均优于原方法.     

基于改进蚁群算法的应急救援路径规划

应急救援路径规划不同于普通的路径规划,其目标为用最短的时间对待救援目标实施救援,因此无须考虑返回时间。同时,不同于以往路径规划单个目标点的情况,待救援目标可以有一个或多个。提出一种基于改进蚁群算法的应急救援路径规划方法,设置夸张系数Qa,并定义“虚拟边”,解决当前点的邻接待访问点中有多个目标点的问题。为提高收敛性,对信息素蒸发系数进行改进。该方法能快速找到一条从待救援点到多个目标点的优化路径,实验结果表明算法的有效性。     

基于YOLOv5的铁路接触网异物检测模型初步研究

接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患,在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前,接触网异物检测主要依靠人工巡检,工作效率低,人力物力消耗大。文章通过建模实验,初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实现铁路接触网异物检测的可行性;构建了3种接触网异物检测模型：YOLO(YouOnlyLookOnce) v5模型、 YOLOv5+坐标注意力（CA,Coordinate Attention）改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型,利用包含鸟窝和轻质异物两种常见异物的接触网图像数据集,对这3种模型进行实验分析。实验结果表明,相比YOLOv5算法,对于检测鸟窝和轻质异物两种常见的接触网异物,YOLOv5+CA改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型具有更好的效果,且YOLOv5+ConvNext Block改进模型检测小尺寸目标的能力更强。     

高校目标管理面临的困惑与思考

以A大学为个案,对高校目标管理实施现状进行调查分析。通过问卷调查和个别访谈,对目前高校目标管理实施中面临的理论困惑与实践问题进行梳理和分析。提出优化高校实现目标管理效能,需要引导组织成员广泛参与,上下达成共识;“三方”准确定位,规范目标体系;优化管理过程,提高管理效能;实施科学考核,达到有效激励。     

基于磁性目标磁场模型的在线磁定位研究

在磁性目标运动参数未知、磁探头存在姿态角的情况下,使用单个三轴磁探头的在线测量数据,利用遗传算法良好的全局搜索能力,基于单旋转椭球体模型对磁性目标进行定位计算,以解的稳定性判断代替定位解正确与否的在线判断,完整实现了一种在线磁定位算法,计算结果表明定位准确、判断可靠.     

视觉监控中基于多摄像机协调的行驶车辆定位、跟踪技术初探

引言 ITS(Intelligent Transportation System)--智能交通系统,美国交通工程师学会(1991)在其出版的<交通工程手册>中将ITS定义为:把先进的检测、通信和计算机技术综合应用于汽车和道路而形成的道路交通运输系统.     

企业需要打造一支具有狼族精神的团队

狼是群动之族,攻击目标既定,群狼起而攻之。头狼号令之前,群狼各就其位,各施其职,嚎声起伏而互为呼应,默契配合,有序而不乱。头狼昂首一呼,则主攻者奋勇向前,佯攻者避实就虚而后动,后备者厉声而嚎以壮其威……。独狼并不强大,但当狼以集体力量出现在攻击目标之前,却表现出强大的攻击力。在狼成功捕猎过程的众多因素中,严密有序的集体组织和高效的团队协作,是其中最明显和最重要的因素。由此可见,团队合作精神是如此重要。     

纤维沥青混合料配合比组成设计研究

纤维沥青混合料在我国推广应用较晚,目前尚无完善的配合比设计方法,特别是与普通密级配沥青混合料相比,要考虑纤维加入对混合料性能的影响。纤维沥青混合料配合比设计过程一般包括以下几个阶段：纤维类型选择和纤维剂量确定、混合料目标配合比设计、生产配合比确定和生产配合比验证四个阶段。鉴于目前马歇尔法应用最为普遍,因此纤维沥青混合料配合比设计仍然采用该方法进行设计。