宝马320i轿车涉水无法着车的故障排除

水淹故障车辆是指车辆在涉水过程中,超出车辆标定的涉水深度所造成发动机机械部件、底盘机械部件、电器部件、车辆线路及各传感器损坏的统称。涉水车故障的分类可根据水淹位置来确定涉水类型。     

基于柔性演员-评论家算法的决策规划协同研究

为了解决基于常规深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的自动驾驶决策存在学习速度慢、安全性及合理性较差的问题,本文提出一种基于柔性演员-评论家(Soft Actor-Critic,SAC)算法的自动驾驶决策规划协同方法,并将SAC算法与基于规则的决策规划方法相结合设计自动驾驶决策规划协同智能体。结合自注意力机制(Self Attention Mechanism, SAM)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)构建预处理网络;根据规划模块的具体实现方式设计动作空间;运用信息反馈思想设计奖励函数,给智能体添加车辆行驶条件约束,并将轨迹信息传递给决策模块,实现决策规划的信息协同。在CARLA自动驾驶仿真平台中搭建交通场景对智能体进行训练,并在不同场景中将所提出的决策规划协同方法与常规的基于SAC算法的决策规划方法进行比较,结果表明,本文所设计的自动驾驶决策规划协同智能体学习速度提高了25.10%,由其决策结果生成的平均车速更高,车速变化率更小,更接近道路期望车速,路径长度与曲率变化率更小。     

承插式连接预制拼装桥墩抗震性能试验研究

为研究不同连接构造、轴压比和承插深度对承插式连接预制拼装桥墩(简称“承插式桥墩”)抗震性能的影响,制作1组现浇桥墩试件和3组承插式桥墩试件开展拟静力试验。对比试件破坏模式、滞回曲线、骨架曲线及特征值、耗能能力、刚度特性和残余位移、纵筋应变,分析承插式桥墩与现浇桥墩抗震性能差异以及增设钢榫进行结构优化后桥墩抗震性能改善效果。结果表明：承插式桥墩与现浇桥墩试件破坏模式、损伤范围、承载能力、耗能能力、残余位移和钢筋应变沿梁高分布相近;提高承插式桥墩轴压比,能提高桥墩承载能力,降低延性和累积耗能能力,破坏时残余位移远小于其它构件,具有可靠的自复位能力;提高承插深度,会增大桥墩承载能力和耗能能力;墩底增设钢榫能增强承插式桥墩与承台间的连接,承载能力、延性、耗能能力等与承插式和现浇桥墩保持一致,但各加载位移下的累积耗能较高,有助于提高承插式桥墩的耗能能力,具有良好的抗震性能。     

沥青路面的抗滑性能影响因素研究

为了对集料磨损度、路面构造深度进行准确评估,基于工程实践,针对沥青混合料材料特征、使用环境差异,在试验室内进行轮碾法成型车辙板试件抗滑值和构造深度检测,探究不同集料类型、环境温湿度、混合料级配因素变化情况下沥青路面抗滑性能的变化特点,以此与相关技术人员探讨。     

基于深度学习的交通信号灯实时决策研究

为有效缓解城市交通压力,提升交通信号控制的智慧化水平,提出一种基于图像识别并融合深度学习的多交叉口交通信号灯实时决策模型方法。采用图像识别的方法判别拥堵状态,搭建区域多交叉口交通信号灯实时决策模型,以总调度期内通行评分最高为目标函数构建深度学习网络;采用机器学习思想优化决策方案,通过预训练增加决策方案容量并缩短现场决策时间,达到实时决策的目的;将研究模型应用于湖北省武汉市武昌区中山路路段,并进行模型论证和结果分析。研究结果表明,所提出的模型方法能有效解决区域多交叉口交通信号灯联合调度问题,可为交通管理者提供更合理的决策方案。     

定常流中不同淹没深度下水平圆柱载荷分析

基于CFD方法的数值模拟对水平圆柱与定常流相互作用的问题进行研究,首先建立含有自由液面的定常流条件下固定与刚体运动圆柱体的二维数值计算模型,在建立的模型中分别对不同淹没深度、不同流速、不同圆柱尺寸、不同雷诺数下水平圆柱的载荷进行分析计算.结果表明：随着圆柱淹没深度的增加,圆柱受力先增加后减小;靠近自由液面时,淹没深度是影响受力的重要原因,其中水平系数对淹没深度的敏感程度比垂向系数小,主要是由自由液面波动引起的反射和阻塞所导致;S/D<-2.5(S为圆心到水平面的距离,D为圆柱直径)时可以忽略自由液面的影响,固定与刚体运动圆柱体均在S/D=-1时水平系数达到最大,S/D=-0.5时,垂向系数达到最大;随着雷诺数的增加,运动圆柱水平系数平均值先增再减,垂向系数平均值不断减小.     

基于雷视融合的车辆跟踪系统设计研究

目前的路侧感知系统采用毫米波雷达、高清相机等单一传感器,无法对车辆同时进行识别与跟踪,难以为高速公路的调控与预警提供有效的支持。针对这一问题,文章研究设计了一套基于雷视融合的车辆跟踪系统,通过融合毫米波雷达和高清相机数据对车辆进行精准识别与跟踪,为高速公路的快速、安全通行提供数据保障。     

人工智能高分遥感影像路网规模测算方法探讨

为准确测算出符合广西当前发展形势和客观需要的农村公路里程总规模,明确未来广西农村公路网发展的重点方向和发展路径,文章应用人工智能高分遥感影像路网规模测算方法,通过人工智能技术识别与提取高分辨率遥感影像数据,利用深度神经网络高分遥感影像路网识别提取与矢量化技术和GIS技术,对影像覆盖区域的地形地貌进行分类,通过对不同地形地貌下影像识别路网与实际公路里程间存在的潜在关联进行分析,提出了高分遥感影像路网规模测算模型,科学测算了广西公路网总量规模。     

基于深度学习的沥青路面使用性能预测研究

在高速公路的使用过程中,路面的使用性能会由于车辆的不断经过和碾压以及天气的变化而降低。目前,道路维护均是在道路出现裂缝和其他肉眼可见的损伤后,才进行养护和维修,这样不仅会增加路面养护和维修的费用,还会错过道路维护的最佳时机,因此早期养护和及时获取待检测信息尤为关键。本文的主要研究内容是在深度学习的基础上对高速公路技术指标路面性能指数（PQI）进行智能化预测。本文利用长短记忆（LSTM）神经网络模型对河北省某高速公路的路面状况指数PQI进行了预测。结果表明,预测的PQI指标与全年的实测数据具有显著的一致性,确定性系数达到了0.7,预测结果是可靠的。     

大深度载人潜水器耐压壳极限承载力分析

通过对钛合金材料的力学性能试验数据的研究拟合出钛合金材料曲线,同时对泰勒水池公式的计算结果和有限元计算结果进行比较,将泰勒水池公式的有关思想应用于有限元分析结果的处理,对有限元分析的结果进行改进,较好地评估大深度载人潜水器耐压壳体的极限承载力。据此提出在大深度载人潜水器的耐压壳体初步设计阶段可以用该方法对结构的承载力进行预测。