大型陆地口岸交通组织设计研究

口岸是国家对外贸易往来的门户和通道,当前陆地口岸已从贸易通商通道升级为集商业、办公、休闲娱乐为一体的复合区域。以港珠澳大桥珠海口岸交通组织设计为例,分析大型陆地口岸交通特性,并对口岸动态交通组织、静态交通设施进行初步探讨和研究,从而为大型陆地口岸的综合交通组织设计提供理论指导。     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

高速公路动态交通流Elman神经网络模型

为了提高高速公路交通流建模的精度, 分析了离散的高速公路动态交通流数学模型, 基于Elman网络原理, 建立了回归神经网络交通流模型。回归神经网络的输入层、上下文层、隐含层和输出层的节点数目分别选为8、30、30和2, 采用Levenberg-Marquardt算法对回归神经网络进行训练, 并对一条5路段的高速公路进行仿真。结果表明: 回归神经网络平均相对误差为8.683 7×10^-5, 最大相对误差为4.237 1×10^-4, 与BP神经网络和RBF神经网络相比较, Elman回归神经网络能更好地逼近交通流数学模型, 真实地描述交通流基本特性, 能准确地建立动态交通流模型, 适应交通状况的变化。     

低碳型集装箱港区港内道路规划方案优选

合理的港内道路路网结构及交通组织是集装箱港口作业效率提升以及节能减排的重要保证。提出利用集装箱港区生产作业智能体微观交通仿真模型模拟集装箱生产作业流程,并以集装箱港口服务水平和集卡日均碳排放成本作为指标,优选低碳型集装箱港区港内道路规划方案。应用实例表明,集装箱港区生产作业智能体微观交通仿真模型可有效模拟港内作业过程,通过对比分析不同道路规划方案下的评价指标,得到最优的港内道路规划方案,为港区道路规划与设计提供参考。     

陆港大桥总体设计与技术创新

陆港大桥为102 m+208 m+102 m半漂浮体系斜拉桥.主梁采用正交异性板流线型扁平整幅钢箱梁.斜拉索采用平行钢绞线拉索体系.主塔采用格构柱式钢-混组合结构“门”式塔.详细介绍了该塔型以及针对该特殊塔型设计的斜拉索锚固系统,对类似斜拉桥设计具有重要参考价值.     

基于利用率和跑道占用时间的军用机场快速出口滑行道位置优化模型

现行快速出口滑行道位置确定模型常以最小跑道占用时间为唯一目标,主要应用对象为民用机场,未能有效解决多机种、多运行模式下的军用机场快速出口滑行道位置确定问题。针对这个缺陷,基于综合利用率和综合跑道占用时间这2个指标,建立了综合考虑双指标的军用机场快速出口滑行道位置优化模型。以某军用机场飞行区构型为背景,以4种飞机为对象,结合该机场2种年架次比,在不同飞机着陆滑跑距离分布概率密度函数基础上,计算了不同位置快速滑行道出口对应的利用率,在此基础上得到了快速出口滑行道综合利用率。针对利用率大于90%的快速出口滑行道,应用贪心算法迭代不同快速出口滑行道的跑道占用时间,并通过加权计算得到综合跑道占用时间。基于综合利用率和综合跑道占用时间,确定出了快速出口滑行道数量和位置,给出了建议的方案,并进一步分析了年架次比改变对快速出口滑行道位置的影响。结果表明：与仅以利用率或最小跑道占用时间为优化目标的2种传统模型相比,应用优化模型提出的快速出口滑行道设计方案,在2种年架次比下使跑道占用时间分别缩短18.42,34.82 s,效率分别提高34.2%,40.6%。     

基于物联网技术的地铁机电设备全寿命周期管理系统

地铁运营设备种类繁多,其中机电设备在设备管理中占据重要的地位。而物联网技术的发展实现了多领域、多模块、多方向的信息互联共享,面对各个维度数据交融建立合理的分析管理平台是今后智慧城市智慧地铁的发展趋势。基于郑州地铁运营的设备管理体系,拓展全景信息支撑平台、状态监视、在线预警、智能诊断、状态评价、风险预测、检修决策以及绩效评估等方向。搭建地铁机电设备的大数据管理系统框架,通过现有的数据构成利用机器学习算法有效地进行数据挖掘。同时针对全生命周期成本分析、运维检修决策、风险量化评估3个方向进行算法模型分析,从而获取地铁机电设备的相关潜在规律,为决策层提供更多有价值的信息。     

智能电动车弯曲道路场景中的避障路径规划

为研究智能电动车在弯曲道路场景下进行避障规划的有效性, 提出了一种将笛卡尔坐标系转换为曲线坐标系的方法, 利用5次贝塞尔曲线对弯曲道路场景中的车道线进行逼近得到参考路径, 通过对参考路径进行弧长参数化, 以弧长为横坐标, 横向偏移为纵坐标的方法建立曲线坐标系, 根据车辆和子目标点在曲线坐标系中的位置关系, 采用3次多项式实时生成候选路径, 利用序列二次规划算法对候选路径进行优化; 为验证所提算法的有效性, 以某智能电动车为平台, 利用单目相机、64线激光雷达、工控机等设备搭建试验车, 通过Apollo平台对车辆在弯曲道路场景中的避障算法进行在线仿真, 在园区实车试验中对避障算法进行了GPS位置误差和航向角累计误差分析。研究结果表明: 在曲线坐标系中进行车辆弯曲道路场景下的避障路径规划, 能有效地描述规划路径曲率半径、车辆中心位置偏移车道线距离等信息, 容易确定自身车辆的可行驶区域、前方障碍物位置信息, 从而生成最优路径; 在园区场景的避障过程中, GPS位置误差发生在初始点、转弯点以及避障点, 最大误差为0.15 m, 航向角累计误差为12°, 突然增大的弯道位置误差主要由车辆姿态瞬时改变及障碍物匹配过程引起, 但是误差都能够很好地控制在一定范围之内, 利用曲线坐标系解决弯曲道路场景中的避障路径规划是可行的。     

公共电动自行车系统运营模式设计模型

当前对传统公共自行车系统运营模式的研究主要是定性分析,各种方法标准不一,且研究结论与实际差别较大,不能直接用于资金、设施等要求更高的公共电动自行车系统的运营模式设计问题.因此,提出了一种定量设计模型,利用0-1混合整数规划模型对系统的经营主体进行筛选,再利用动态规划模型分配资源.利用算例进行模拟分析,结果表明:①与以资金多和收益好为优的常规的定性分析法相比,定量模型能更合理配置系统构成要素,降低政府的财政负担,分别为政府节省18.68%和23.09%的资金.②在公共电动自行车系统建设和运营过程中,宜采用政企合作模式.③相对于系统运营而言,系统建设期间对政府投入的资金反应更灵敏,因此政府有必要加大建设期的资金投入.     

融合视角下市域轨道交通线路规划模型

市域存在小时达与沿线通勤等多样化客流需求,而轨道交通线路结构性供给却不足。为解决多样化线路整合规划(融合)问题,以线路站点选择、发车频率、速度配置、站间客流分配量为决策变量,构建线路区间容量空余时数目标函数,以衡量系统运营成本这一较难计算的指标。同时,构建乘客总在车时间目标函数,考虑客流需求、线路容量、站间距与速度等级之间的约束关系,基于目标函数最小化原则,提出融合视角下的市域轨道交通线路规划模型。采用带模拟退火机制的自适应大邻域搜索算法(SA-ALNS)对模型进行求解,并通过与数学求解方法对比证明了算法寻优的速度优势,与不含模拟退火机制的ALNS求解性能的对比证明了算法在求解全局最优解上的优势。研究结果表明：与既有方案相比,模型规划的线路方案区间容量空余时数降低了16.5%,乘客总在车时间降低了32%,总目标优化了26.8%,证明了模型的有效性。模型在目标1与2冲突的情况下,能够找到系统的帕累托均衡解,证明了模型的多目标优化能力。同时模型对其他通道的线路规划方案也显著优于既有方案,证明了模型的适用性。该模型为市域轨道交通线路规划提供理论支撑,有助于加快市域轨道交通建设。