载车状态对滚装船稳性的影响

对辽旅渡7号滚客船翻沉事故原因进行分析，认为滚装船的稳性与载车状态有着密切关系，并对船载车辆横摇及车辆停放时滚装船稳性问题进行核算，提出合理化建议。     

SOLAS有关客船与货船概率破损稳性要求新规则的研究

简单介绍了SOLAS有关客船、货船破损稳性规则的主要修改内容,对其中引进的新概念提出了计算的技术要点.通过对2艘实船的计算与分析,对SOLAS概率破损稳性要求的新标准提出了一些修改建议与评论意见.有关计算结果及结论在IMO SLF46次会议上备受瞩目,部分建议得到采纳.     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

动力电池管理系统及其应用分析

1 动力电池管理系统概述动力电池管理系统通过对无轨电车电池组中串联单体电池电压、电流等数据的采集、分析、决策,接口与充电器、PC机、指示仪表等外部设备实现功能联动,实时对电池组工作状态检测,无论车辆在运行过程中还是在充电过程中都能够可靠的完成电池状态的实时监控和故障诊断,并通过CAN总线告知车辆主控制器,以便采用更加合理的控制策略,从而安全高效地使用电池并延长电池组使用寿命.     

矮塔斜拉桥施工状态下结构损伤识别研究

以广东省江肇高速公路西江特大桥为工程背景,选取最大双悬臂施工状态,采用MIDAS软件获取损伤状态下的各阶模态,将模态信号导入MATLAB中进行了Hilbert-Huang变换和小波变换,对结构损伤状况进行了识别判断,并对比了两种识别方法的识别效果.研究结果表明:Hilbert-H uang变换方法损伤识别效果良好,抗噪性强,但存在端点效应问题;小波变换方法损伤识别效果与所选小波基有关,不利于基准的选取,且小波识别需要消噪,消噪可能会导致损伤漏检.     

内燃机车换热装置状态对机车性能的影响及应对措施

将内燃机车所装备的各类换热装置作为整体系统进行分析研究。介绍了各类换热装置的组成、功用、工作原理以及各类换热装置状态对机车性能、机车效率及机车运行经济性的影响;并对各类换热装置的检修、清洗、试验等应对措施作了论述。     

基于ETC门架数据的高速公路车辆行驶特征画像方法

为合理评估高速公路车辆驾驶行为风险和通行费稽查状态异常程度,进而对风险车辆进行提前预警,提出了一种基于ETC门架数据的车辆行驶特征画像方法。首先,通过分析车辆风险驾驶行为和通行费稽查状态,构建了以超速驾驶行为、疲劳驾驶行为、门架状态异常情况、收费状态异常情况、路径状态异常情况为指标的车辆行驶特征画像指标体系;然后,利用熵权-TOPSIS法和熵权-灰色关联分析建立综合熵权法确定各指标权重;最后,选取8辆车作为实验对象生成车辆行驶特征雷达图来验证该方法的有效性。研究结果表明：在4辆1类客车中,有3辆存在超速驾驶行为,其超速驾驶指数趋于0.8,其余的行驶特征指数均趋于0;在4辆6类货车中,有2辆在疲劳驾驶指数上表现异常,其疲劳驾驶指数趋于0.4,还有1辆的收费状态异常指数趋于0.4,可能存在偷逃费风险。可以看出,该方法能有效区分不同车型的风险类型,在高速公路管理中可用于有针对性的风险决策制定。     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

基于多源数据的城市群枢纽间多模式交通系统异常状态影响研究

为探究城市群多模式交通系统异常状态的影响范围,从需求端非常态客流变化和供给端运输能力下降两方面对多模式交通系统异常环境进行分类,提出了基于手机信令数据、意向出行调查及客票信息等多源数据的异常状态影响范围识别流程和分析方法;以京津冀城市群为例,确定强链接枢纽间通道客流动态安全阈值,提出了基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法;利用提升度、余弦相似度及其标准化值来区分枢纽关联规则的有效性,提出了基于强关联规则确定异常状态影响范围的方法。研究表明：基于贝叶斯预测的通道客流异常检测方法具有实时性,提高了客流安全阈值精度;基于实际手机数据和假定异常情况下的意向调查数据并结合关联规则确定枢纽影响范围,可为利用数据挖掘技术分析突发异常状态的影响和对策提供借鉴。     

浅析汽车电源管理系统研究及运用

本文从汽车电源管理系统功能出发,分别介绍电源管理系统组成部分,包括蓄电池电量传感器、智能发电机工作原理以及车辆电源管理系统运用。电源管理系统主要是为了保证车辆顺利的工作,根据蓄电池的SOC状态（电池传感器监测）定义不同的能量等级,在不同的能量等级下,通过能量提醒、降低用电负载或者限制关断用电负载,以降低车辆在低电量状态下的放电能量,来保证蓄电池有充足的电量用于车辆运行。另外车辆电源管理系统还具备远程监测功能,主要是车联网通信模块将车辆用电状态通过运营商网络平台以短信发送给用户手机或者用户可以自行登录手机APP账号进行查询。