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随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展,网联自动驾驶车辆(CAV)、自动驾驶车辆(AV)和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在。建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型,考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素,并进行典型场景的数值仿真。刹车和起步过程的3种混流数值仿真结果显示,模型在几种典型混行场景下均具有可行性,车辆的加速度和速度变化更为平缓。不同CAV比例下的数值仿真结果显示,车队中CAV比例越高,车队整体恢复至平稳状态的时间越短,波动幅度越小。CAV均质流数值仿真结果表明,与MHVAD模型相比,该模型不稳定区域减小33.8%,所控制的车队速度波动幅度减小14%。CAV与AV混流的数值仿真结果显示,与PATH实验室模型相比,由该模型控制的车队加速度进入相对稳定状态提前5.5 s。该模型可用于不同车辆均质流及3种车辆混行的队列控制,在目前开展混行实车试验困难的情况下,也可应用该模型进行混行跟驰仿真,从而为混行交通流的道路交通管理及基础设施布设提供理论依据和模型支持。 相似文献
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研究了民航客改货飞机的载重平衡问题,分析了客改货飞机与客机和纯货机在载重平衡问题所存在的差异,建立了具备主货舱指派问题和下货舱背包问题组合优化特性的客改货载重平衡问题的线性整数规划模型,实现业载量最大和配载重心偏离指定目标重心最小的多目标函数,包含了实际操作中客改货机型的货舱及其位置约束、各种质量约束、上下舱联合约束与飞机重心包线约束等;设计了Benders分解算法对该模型求解,把原问题分为主问题和子问题两部分;设计了改进模拟退火算法求解主问题,改进了离散变量的编码、变异以及个体修正等策略;设计了基于逻辑检查的y-check算法,用于检查子问题的上下舱联合限重、重心包线等复杂约束,给出了Benders’Cut约束模型;设计了以B757-200客改货飞机为例的20组不同规模算例,基于Gurobi、Lingo、人工配载和本文提出的算法对模型进行验证。研究结果表明:Gurobi求解质量和速度最好,平均业载量为29 517.3 kg,重心偏差为0.02%,求解时间为0.13 s;人工配载方法最差,平均业载量为27 131.9 kg,重心偏差为5.26%,求解时间为581.75 s;本文提出的算... 相似文献
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544.
545.
合流制调蓄设计与优化是城市雨水面源污染控制的重要内容。考虑排水系统的排水能力和污染控制效果的同时,又需确保系统工程的经济效益,是当前合流制多目标优化亟待解决的现实问题之一。建立以工程造价和运行费用为目标函数,以不发生溢流、管网水力参数为约束条件的合流制多目标优化模型,利用遗传算法(GA)寻求最优工程设计方案,提高投资回报率。将所建模型应用于上海某区域的优化设计,获得了较佳的效果,且相对于手工计算提高了准确度,减少10%~20%的投资,减少了对环境的污染。其成果对截流式合流制排水系统评估与规划具有现实和推广意义。 相似文献
546.
<正>编辑同志:前不久的一天早晨,我村村民杨某在去村后自家塑料大棚的路上,被一辆快速驶来的农用三轮车撞伤,肇事车逃逸。杨某因车祸造成左下肢骨折及全身多处损伤,目前正在住院治疗,已经花费医疗费近万元。事故发 相似文献
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出租汽车作为城市流动的窗口、城市文明的名片,确实事关行业、城市乃至国家的形象。要使出租汽车真正成为城市中一道靓丽的风景线,尚须进行不断探索。有的认为,出租汽车应实行公司制管理;有的认为,出租汽车可实行个体制经营;有的认为出租汽车经营模式应该多样化。本期“多频道”栏目就“出租汽车经营模式”这一话题开展讨论。 相似文献
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以改善轮胎磨损和制动点头性能为目标,本文中引入灰色关联度TOPSIS法对多设计变量进行筛选,利用多体动力学仿真软件建立前悬架和转向系统的仿真模型,分析其KC特性,并结合试验验证其准确性。本文中基于对前悬架和转向系统的15个硬点坐标为变量的灵敏度分析,使用熵权法和主观赋权法确定各指标的权重,综合灰色关联度和TOPSIS法筛选出综合贡献度系数较大的6个硬点坐标为设计变量,从而构建优化设计模型。使用Isight软件结合NSGA-II算法,获得Pareto最优解集,最终确定悬架和转向系统硬点布置的优化方案。经过优化,性能相对于初始设计有着明显的改善,前束角、外倾角、车轮侧向和纵向位移随轮跳的变化率分别减小了48.9%、21.2%、26.6%和20.5%,阿克曼百分比增加了19.02%,且抗点头率由9.2%增加到30.4%,侧倾中心高度由136降为100.5 mm,在兼顾操稳性的同时,能有效改善轮胎磨损和提高制动点头性能。 相似文献
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为研究水上交通事故中事故严重程度的影响因素,减小水上交通事故发生时的人员伤亡及财产损失,对2015-2016年的水上交通事故统计数据的分析.选取了水上交通事故数据中的船舶类型、事故发生时间、地点、船舶吨位、能见度和风力等级等相关因素建立了事故信息库.根据水上交通事故造成的人员伤亡数量和财产损失的大小,将事故严重程度分为3个等级,并建立了基于支持向量机(SVM)的三分类模型.然后通过交叉验证以及网格搜索算法优化SVM分类模型的惩罚参数和核函数参数,得到最优的分类模型.模型建立后,利用SVM-RFE算法求解上述影响因素对事故严重程度的权重值并排序,筛选出对于事故严重程度影响最大的因素.结果表明,支持向量机三分类模型总体分类准确率可达70% 以上;同时自沉事故、渔船事故和秋季发生的事故易造成较大的人员伤亡;危化品船舶,内河发生的事故和渔船易造成较大的财产损失. 相似文献
550.