基于PSO算法的公路养护决策优化

目前,我国公路养护在决策中会出现养护资金分配不合理,资源未充分利用等不同程度的问题。针对路面养护,基于粒子群优化算法建立养护决策模型,可有效平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度,并通过10组基准测试数据验证了PSO算法的寻优性能和收敛精度。研究结果表明:PSO算法可有效对不同路面条件下公路养护决策进行优化分析,保障养护效率。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

新型船舶螺旋桨静平衡检测装置及算法

针对大型船舶螺旋桨质量大和静平衡检测难度大等问题开展技术研究,设计一种新型检测装置.采用力矩平衡原理对该检测装置的结构和工作原理进行分析,提出一种新型螺旋桨不平衡量检测算法,并利用高精度传感器和数据采集软件计算出不平衡质量.同时,提出磨削分解算法,通过该算法能快速计算出待磨削桨叶的打磨量,提高检测的精度和效率,为船舶螺旋桨和大型盘状转子类构件的静平衡检测分析提供技术参考.     

基于启发式Q(λ)学习的铁路绝缘子定位研究

智能化冲洗是解决电气化铁路绝缘子人工冲洗弊端的有效途径,而智能化冲洗的关键在于绝缘子识别、定位。通过对现有智能冲洗设备的分析,提出一种铁路绝缘子定位、跟踪方法,该方法基于传感器信息,采用启发式Q(λ)学习算法,可快速、准确找到绝缘子。首先建立铁路绝缘子水冲洗环境模型,接着为解决传统Q(λ)学习算法盲目学习导致收敛速度慢的问题,通过搜索支柱特征调整奖赏函数,设计启发式策略函数并融入Q(λ)学习中,提高算法的学习和收敛速度。最后分别对传统Q(λ)学习算法和启发式Q(λ)学习算法进行Matlab仿真实验,确定最佳参数设置,仿真结果表明启发式Q(λ)算法的正确性和可行性。     

基于分离迭代和耦合时变的列车—轨道—桥梁耦合系统高效动力分析混合算法

为提高列车—轨道—桥梁耦合系统动力分析的计算效率,基于耦合时变法及分离迭代法,提出了1种混合算法。该算法将列车—轨道—桥梁耦合系统分解为车辆—轨道子系统和桥梁子系统。其中,车辆—轨道子系统在每一时间步需根据车辆位置对系统刚度系数矩阵进行更新,具有时变的特性;桥梁子系统的系统动力系数矩阵在整个动力分析过程中保持不变;车辆—轨道子系统与桥梁子系统通过钢轨与桥梁间作用力的平衡迭代实现耦合。利用朔黄重载铁路32m简支梁桥现场试验数据与由混合算法计算得到的分析结果进行对比,验证了混合算法的可行性。采用耦合时变法和混合算法分别计算列车通过蒙华重载铁路黄河龙门大桥的动力响应,结果表明:采用相同的时间积分步长时,2种方法拥有相同的计算精度,但混合算法比耦合时变法具有更高的计算效率,求解耗时降低了75%。     

基于移动实时位置信令数据的轨道交通换乘行为分析

介绍了上海轨道交通清分规则。在现有上海轨道交通K条最短路径的清分算法基础上,融合移动实时位置信令(OIDD)数据,对换乘行为中的主要换乘路径选择比例进行精细化设置,并对次要换乘路径的换乘比例算法作出补充。通过对乘客行为的分析和应用,实现了对现有上海轨道交通清分规则中换乘路径比例的精细化计算。     

基于Matlab融合回溯算法在光电缆配盘中的应用

结合南宁市轨道交通一号线信号系统光电缆配盘情况,介绍了通过Matlab模块化编程进行配盘算法优化。结果表明采取回溯算法进行深度优化搜索,可减少接头,节约成本,提高运营稳定性,降低维护难度,且通过Matlab进行模块化编程解决该一维装箱问题,操作性和移植性强、时间短、易优化。     

城市轨道交通接驳公共汽车线路规划 ——以武汉市为例

针对公共交通接驳网络优化问题,通过设计蚁群算法,构建城市轨道交通接驳公共汽车网络优化模型。该模型考虑公共汽车线路布局约束、乘客接驳需求以及公共汽车运能的相互约束,按照城市道路级别对公共汽车站进行分级,提高公共汽车线路规划的灵活性。同时,根据模型特点设计蚁群算法进行优化,提高模型收敛速度。以武汉市光谷广场地铁站周边接驳公共汽车网络为例,该模型对既有网络进行了优化。结果表明:蚁群算法对分级公共汽车站接驳网络有明显的优化效果,能够显著降低系统总成本。     

SA-BP神经网络在轨道电路故障诊断中的应用研究

针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。