公交最佳出行线路的一个模型及算法

在分析影响最佳出行线路选择评价指标的基础上,建立的最佳出行线路选择模型,可很好地解决最佳出行线路的选择问题．对此类问题的研究具有一定的指导意义。     

基于智能信号的动态路径选择模型研究

出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的,为了研究出行车辆的动态路径选择行为,基于有交通信号控制的交叉口,利用有向图理论,建立城市交通网络路径的优化模型,用传统dijkstra算法进行优化,动态获得出行车辆的最优路径。最后引入简单实例说明研究的方法,计算机仿真结果表明该方法是可行、有效的。     

无人驾驶条件下共享停车匹配模型及算法

针对如何减少无人驾驶车辆在泊车过程中不必要的频繁移位和因此增高的事故风险,构建了在满足合理共享停车需求条件下最小化无人车移位成本的共享停车供需匹配优化模型,并利用解的结构特征设计了一种具有针对性的模拟退火求解算法.鉴于无人车灵活变换泊位的特征,将泊车需求与泊位供给在时间上加以分割,从而使得基于分割时段的匹配模型可以反映...     

加装减摇鳍船舶横摇运动的计算研究

船舶加装减摇鳍目的是减小船舶的横摇运动.鳍的运动通过由PID控制的液压装置驱动.文章考虑了船舶的粘性阻尼系数,结合减摇鳍运动特性,通过PID控制法对加装减摇鳍船舶横摇进行预报并通过实船验证.     

网联环境下基于速度引导的车辆能耗优化方法

传统的车速引导策略考虑交通信号的信号配时（signal phases and timing,SPAT）信息和到下游交叉口的距离,来对车辆进行速度建议和引导,以提高交叉口通行效率、减少能源消耗。但由于通信设备频率的限制,实时诱导效果欠佳。随着车载设备与路侧基础设施通信技术（vehicle to infrastructure,V2I）的发展,能实时、同步地获取交通流的多维信息,研究了1种符合真实驾驶场景的实时变速引导策略。以信号相位时间和道路通行限制条件为约束,构建三阶段变速诱导模型。提出将车辆通过连续路口的车速引导问题分解为车辆通过多个相邻路口的子问题进行求解。针对任意相邻2个交叉口,求解车辆到达下游交叉口的可通行时间区域,并将到达时间区域离散化,计算车辆到达时间区域内的每1个时间节点的能耗。将连续路口车速引导问题转换为速度轨迹寻优问题进行求解,以车辆能耗为权重,采用Dijkstra算法在所有可通行速度轨迹中寻找能耗最小的速度轨迹。利用交通仿真软件SUMO搭建仿真环境,并用Python对SUMO进行二次开发,以武汉市经济开发区东风大道的3个连续路口为研究对象进行仿真验证。实验结果表明：所提车速引导方法在过饱和,饱和、欠饱和流量下,与多级最优策略相比能耗分别减少0.68%,1.64%,3.97%,与匀速策略相比能耗分别减少0.7%,2.60%,9.80%。所提变速诱导方法在不同交通流量情况下均能诱导车辆节能地驶离交叉口,在欠饱和流量下效果最佳。     

土木工程结构损伤识别研究

结构损伤识别是近年来国际上的研究热点。阐述了实施土木工程结构损伤识别的必要性,在综述近几年国内外有关结构损伤诊断研究进展的基础上,讨论了结构损伤检测中的两类方法,重点对损伤识别中的动力指纹法、模型修正法、神经网络法、遗传算法、小波分析法进行了分析和比较,最后阐述了结构损伤识别领域目前存在的主要问题和未来的发展方向。     

基于网格分块索引的车辆高频活动区域算法

车辆的高频活动区域对于车辆的服务应用有较大的参考意义,而汽车高频活动区域的计算中会基于其采集模块提供的经纬度数据进行运算,而该采集模块的经纬度数据误差通常为10米左右,较大误差的引入会影响高频区域计算的复杂度,准确性,及时性。若要降低该误差通常可借助提高采集模块的采集精度,或第三方差分定位服务,但同时导致成本上升。本文将基于当前车辆采集模块的经纬度数据精度,采用地图网格化分块索引的方式改进了车辆高频活动区域的算法,提高了车辆高频活动区域的计算的速度和准确性。     

简易陀螺仪惯性制导系统设计

在设计陀螺仪的过程中,需要注意陀螺仪应用于飞机控制飞行惯性制导系统时需要搭建传感器、单片机、晶体放大驱动三大模块。随后需要综合积分算法,从而保证陀螺仪可以自行调整飞机航线,而这项技术一般应用于自动驾驶系统中,飞行员在飞机飞行的过程中使用自动驾驶技术就能够极大的降低工作量,从而提升飞行质量。本文主要针对于简易陀螺仪在制作的过程中惯性制导系统的设计进行分析,并且对于未来的简易陀螺仪惯性制导系统设计方案进行了阐述。     

铁路货车车地信息传输技术研究

阐述无线通讯在轨旁数据传输的几种实现方式以及技术特点.针对铁路货车主要设备车载无线无源传感与监测组件、轨旁数据基站和地面监测与诊断主机的组成方式,对采用UWB信息传输方式开展研究铁路货车车地信息传输技术.以DWM1000集成芯片为核心设计的轨旁数据基站的UWB发射模块和UWB基站模块,其采用LEACH协议算法,并具有的...     

超大型集装箱船绑扎桥数值模拟及结构优化

  目的  对超大型集装箱船绑扎桥结构而言,复杂的设计结构和恶劣的载荷环境对其可靠性提出了更高的要求。针对大型船舶结构可靠性分析时计算效率低、计算精度差等问题,提出基于改进梯度提升决策树—蒙特卡罗（GBDT-MC）方法。  方法  首先,通过Python库建立改进梯度提升决策树（GBDT）的近似模型,根据实验生成较少的样本点,并筛选位于失效面附近的样本点;接着,运用SMOTE算法合成新的样本点并参与有限元计算,进而结合原有的样本点形成训练集;然后,采用已训练的近似模型预测蒙特卡罗（MC）方法所产生的样本点信息,完成结构的可靠性分析;最后,运用算例验证改进GBDT-MC方法的可行性和准确性,并将其应用于超大型集装箱船绑扎桥结构的可靠性分析。  结果  计算结果表明：案例中超大型集装箱船绑扎桥在静态绑扎力作用下的失效概率误差为 3.5%,改进GBDT-MC方法的计算耗时为2.55 h,而MC方法则需要416.7 h,可见在允许的计算误差范围内,改进GBDT-MC方法可以大为缩减可靠性分析的计算时间。  结论  改进GBDT-MC方法能显著提高计算精度并缩短计算时间,可为结构可靠性的优化设计提供支持。