浙江省高速公路交通事故特点及防治措施研究

随着经济的快速发展,高速公路通车里程得到快速增长,道路客、货运量及周转量不断高速发展,但高速公路的交通安全问题已经成为一个重要的研究课题。本文首先分析了浙江省高速公路交通事故的特点,然后运用轨迹交叉论进行交通事故的原因分析,识别浙江省高速公路危险源,最后有针对性地提出了浙江省高速公路交通事故防治措施。     

基于时空轨迹跟踪的交通流特性参数检测分析

基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义.本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法.首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting, 自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数.实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持.     

排水性路面内部排水系统设计方法

根据路表渗透系数设计、排水层渗流参数计算、排水性沥青混合料级配设计等结果,提出完整的排水性沥青路面内部排水系统设计方法,并给出算例．可用以指导实际工程的排水系统设计。     

准经典轨线法研究F＋HBr反应

利用准经典轨线方法在最新构造的扩展Lond-Eyring-Polanyi-Sato势能面上对放热反应F＋HBr→HF＋Br进行了动力学计算。在碰撞能为0．01-0．5eV的范围内,计算了反应几率、反应物HBr分子的转动激发对反应几率的影响、积分散射截面和产物HF分子的角度分布。在同样碰撞能范围内,碰撞能对产物HF转动取向参数的影响也得到了研究。最后结合F＋HBr反应体系的质量组合效应和势能面的性质对计算结果进行了讨论,给出了合理的动力学解释。     

基于ECDIS的舟山港溢油信息系统研制

随着舟山港油轮运输的不断增加,溢油风险事故的发生越来越大。为了避免污染带来的损失,溢油轨迹预报显得非常重要。本文利用舟山海域环境动力场的预报方法获取比较准确的环境条件,应用溢油模型,结合海区的环境场模拟溢油的运动轨迹,并在电子海图上实现了溢油信息的可视化。     

Interior sound field refinement of a passenger car using modified panel acoustic contribution analysis

Panel acoustic contribution analysis (PACA) is a practical engineering tool for the reduction of interior structure-borne noise in passenger cars. In this study, the current PACA method has been improved for sound field refinement of the entire interior. Two new parameters, the “acoustic contribution sum” and the “total sound field contribution”, are introduced to analyze the interior sound field characterized with multiple field points and sound pressure peaks, and to evaluate the integrated acoustic contributions of auto body panels. In addition, a systematic methodology for automotive interior sound field refinement is also proposed on the basis of the modified PACA method. An example of a passenger car model demonstrates the application of the sound-field-refinement methodology and shows the advantage of using damping layers at optimum locations on the auto body. The example also shows that the modified PACA method has practical significance for refining the interior sound field and decreasing added mass in accord with the trend towards lightweight auto bodies.     

F＋HI反应中矢量关联的理论研究

依据最新构造的扩展LEPS势能面,利用准经典轨线方法对放热反应F＋HI→HF＋I在碰撞能分别为0．1、0．3和0．5eV的条件下,对反应物与产物的矢量相关进行了计算,得到了描述k-j’两矢量相关的P（0,）分布,描述k—k’-j’三矢量相关的P（φr）分布．碰撞能以及反应物分子转动激发对矢量相关的影响都得到了计算,结果显示产物角动量j’不仅取向,而且沿垂直于散射平面方向定向．产物角动量取向和定向都随着碰撞能的增加和反应物分子的转动激发的增强而有所变化．     

基于CNN和LSTM融合特征提取的车内声品质评价模型研究

基于深度学习方法建立的车内声品质评价模型不需要高度依赖声学理论和经验知识,可以有效提取深层次特征,客观高效地获得符合主观感受的评价结果。为获取噪声中符合人耳对声音感受的频率信息,便于在深度学习中进行特征提取,采用对数梅尔频谱和时频遮掩相结合的方法对采集到的噪声样本进行预处理。为有效提取车内噪声深层次特征,融合卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory Network,LSTM）各自的优点,建立了融合特征提取层。使用全连接和Softmax输出单元组合构建了分类器模块。在合适的超参数下,模型通过充足的训练获得了96.88%的训练准确度。使用大量样本对模型进行验证,得到93.69%的验证准确度;采用混淆矩阵对模型进一步验证,总体的预测评价等级与真实评价等级偏差不大,证明模型的预测结果与主观评价结果具有很好的一致性。     

面向自动驾驶的车路协同感知点云融合模式时延影响分析

新一代通信技术的快速发展为车路协同感知提供了基础,可进一步提升自动驾驶车辆在复杂场景中的感知能力,现有研究对不同的协同感知信息融合模式进行了探索,但忽略了对感知精度与通信时延平衡性的分析。针对自动驾驶协同感知中点云融合模式的时延特征,本文以前融合、特征融合、后融合3种模式为研究对象,提出了基于模拟仿真的时延影响分析框架。考虑通信时延引起的协同感知结果时滞性,利用扩展卡尔曼滤波算法对存在时延的协同感知结果进行预测性补偿,创新提出了滞后补偿误差和等效时延评价指标,用以综合评价不同融合模式对协同感知结果的影响;针对不同点云融合模式的感知结果,构建了平均感知精度与平移误差分布关系模型,依据目标检测平移误差的分布特征生成带有感知误差的仿真轨迹,进而对协同感知效果进行评估。结合TrajNet++行人轨迹数据集,以不同时延参数及点云融合模式,对1 200条轨迹进行了180 000次数值仿真。结果显示,感知目标的已知轨迹长度越短、速度越高,时延对协同感知精度的影响越大,以100 ms时延下后融合为基准,当特征融合时延在500 ms以内、前融合时延在700 ms以内时,可以达到相同或更高的协同感知精度。针对目标易突然出现且速度快的复杂场景,宜采用低时延、低精度的后融合模式,反之,宜采用具有高时延、高精度的特征融合或前融合模式。本研究可为自动驾驶协同感知的点云融合模式选择提供依据。     

欠驱动船舶自适应迭代滑模轨迹跟踪控制

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题, 考虑系统存在未知参数和外界扰动, 提出了一种带强化学习的神经网络自适应迭代滑模控制方法; 利用轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造非线性迭代滑模面, 分别设计了船舶柴油机转速和舵角的神经网络迭代滑模控制器; 根据船舶柴油机转速和舵角的实时测量值, 计算了反映控制量抖振状态的强化学习信号, 在线优化了神经网络的结构和参数, 以抑制控制量的抖振, 进一步增强控制系统的自适应性; 建立了5446TEU集装箱船舶数学模型, 分别对圆轨迹和正弦轨迹进行了跟踪控制。仿真结果表明: 在风浪扰动下圆轨迹跟踪时, 与迭代滑模控制策略相比, 采用提出的控制策略250s左右能跟踪上目标轨迹, 速度提高约1倍, 最大跟踪偏航距离为250m, 误差减小约30%, 控制舵角在400s后基本平稳, 波动幅值约为2°, 舵角和柴油机转速的抖振变化幅值均减小了50%以上, 柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在38~45和3.3~3.9之间实现了自适应调节; 在正弦轨迹跟踪时, 与模糊迭代滑模控制策略相比, 采用提出的控制策略纵向跟踪平均误差小于20m, 减小了50%以上, 舵角抖振量平均幅值小于10°, 减小了60%以上, 柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在5.7~5.8和0.8~2.5之间实现了自适应调节。