人机混驾环境下基于LSTM的无人驾驶车辆换道行为模型

道路系统中的人机混驾交通环境是指人工驾驶车辆与自动驾驶车辆混合运行的交通环境，其中换道行为建模是人机混驾环境下无人驾驶车辆行为研究的热点。基于深度学习理论，构建人机混驾环境下基于长短期记忆神经网络的无人驾驶车辆换道行为模型（Long-short-term-memory-based Autonomous Vehicles Lane Changing，LSTM-LC）。通过研究人工驾驶车辆在换道过程中与周边车辆的相互作用，对换道行为影响因素进行分析；同时，为了提升模型的迁移性，引入道路横向偏移量信息。结合LSTM神经网络的输入要求，使用美国公开交通数据集Next Generation SIMulation（NGSIM）构建换道行为样本库。针对LSTM-LC模型，以均方差MSE作为损失函数，使用RMSprop优化方法进行训练，对LSTM网络结构、历史序列长度N及训练样本量3个重要参数进行标定。最后，针对道路横向偏移量M对LSTM-LC模型性能的影响进行对比试验。研究结果表明：相比GRU-LC模型，LSTM-LC模型对换道行为的表征更准确，在模型的精度和迁移性上有着显著的提升；GRU-LC模型的均方差为4.64 m²，迁移性均方差为119.82 m²，而LSTM-LC模型的均方差为3.18 m²，迁移性均方差为79.58 m²，分别优化了31.5%和39.71%；通过引入道路横向偏移量M，可将LSTM-LC模型精度和迁移性提升约10%，且模型稳定性更强。     

光纤光栅隧道感温火灾报警系统设计

介绍了光纤光栅感温火灾探测技术．分析了该技术在隧道火灾报警系统应用中存在的技术难点．提出了光纤光栅隧道感温火灾报警系统的设计方案．即采用光纤光栅多区复用技术代替光纤光栅多点复用技术．并设计了适合应用领域特点的火灾报警系统。     

广州地铁网络化运营后的乘客信息发布水平提升措施

地铁步入网络化运营阶段后,客流量剧增,通达性增强,服务范围和运营信息量增大,对客运服务信息发布提出更高的要求。通过分析客运服务信息发布的现状及网络化运营后面临的风险和难点,提出优化应急信息发布渠道和范围、采用智能化手段提升信息发布水平、加强乘客多路径出行引导、新增快慢车宣传指引等提升措施,以满足乘客的知情权及出行需求,提高网络化运营服务质量。     

网联车辆并线预测与巡航控制的研究

为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。     

木寨岭公路隧道高弹模PVA合成纤维喷射混凝土抗裂技术研究与探讨

为提高初期支护混凝土的强度、密实性、韧性,保障施工安全,通过开展室内多组配合比的高弹模PVA 合成纤维混凝土硬化 收缩开裂性能试验测试进行试配,并成功应用于木寨岭公路隧道现场实际施工。在木寨岭公路隧道喷射混凝土施工中添加高弹模 PVA 合成纤维,使混凝土具有良好的抗裂、增韧性能,极限变形能力增大,混凝土的完整性提高,达到了减少初期支护混凝土产生裂 缝、控制开裂的效果。对高地应力大变形的隧道初期支护,在支护结构变形可控的条件下,抗裂性能显著,值得借鉴与推广。     

远程技术支援系统构建及其关键问题研究

通过综合通信网络,实现系统、全面、高效的远程知识共享和管理的装备维修远程技术支援系统,是实现一体化保障组织体系,加强一体化协同保障力量的重要组成部分.在不远的未来,随着通信技术和信号管理技术的发展,将构建安全、可靠、开放的远程技术支援通信网络平台一面向服务的软件架构(SOA,Service Oriented Achitecture).在此过程中,需研究更高效、通用的抽象知识表示,构建更科学的服务评价体系和全方位的通信网络安全体系.     

Full vehicle simulation using thermomechanically coupled hybrid neural network shock absorber model

In the case of full vehicle models, the technique of multi-body simulation (MBS) is frequently used to study their highly non-linear dynamic behaviour. Many non-linearities in vehicle models are induced by force elements like springs, shock absorbers, bushings and tires. Commonly, spline functions are used to represent the force responses of these components. If the non-linear relationships are more complicated, the spline approximations are no more accurate. An alternative approach is based on empirical neural networks which are based on the mathematical approximation of measured data. It is well known that neural networks are able to represent and predict complex component responses accurately. The aim of this paper is to perform a dynamic full vehicle simulation using a thermomechanically coupled hybrid neural network shock absorber model. In this shock absorber model, the spline approach is combined with a temperature-dependent neural network. Based on a displacement-controlled excitation on a four post test rig in the ADAMS/Car MBS software, a rugged test track is simulated. In this way, the front and rear shock absorbers are dynamically loaded with comfort-relevant frequencies in the range of 0.75-30 Hz and velocity amplitudes up to 2 m/s. By the simulation, stability of the hybrid neural network model is demonstrated. Furthermore, the damping force, the vertical acceleration of the chassis and the required simulation times are compared. The standard spline approach is used as a reference.     

汽车智能网联系统中的信息安全问题探究

汽车智能网联系统是当前智能化汽车发展的核心方向,对于汽车性能提升以及汽车使用安全都有非常重要的作用,本文笔者主要针对汽车智能网联系统进行了分析研究,文章中简要阐述了汽车智能网联系统及技术,并提出了汽车智能网联系统中存在的信息安全问题,并针对问题提出汽车智能网联系统的信息安全建设策略。     

PLC及网络技术在高速公路供电系统中的应用

高速公路供电系统的安全可靠是确保高速公路机电设备正常运转、维护高速公路安全畅通的重要基础。在现场调研的基础上，根据高速公路供电系统的特点和具体条件，提出建立高速公路供电监视控制与数据采集（supervisory control and data acquisition，缩写：SCADA）系统。将可编程控制器应用于高速公路沿线各变电站（所）供电系统的监控；计算机用于各重点路段监控站和中心的管理；采用网络技术，构成分层分布式自动化系统，以满足现代高速公路供电系统的自动化发展需要。     

铁道车辆油压减振器特性的神经网络识别方法

介绍了利用神经网络方法识别横向减振器和抗蛇行减振器6自由度特性的具体过程,并与线性识别方法进行了对比。