基于多目标算法的高速动车组车钩连接板加工参数优化

文章针对高速动车组车钩连接板的加工,以最小化加工时间和最大化刀具寿命为目标建立多目标优化数学模型,然后借助MATLAB遗传算法工具箱对车钩连接板加工参数进行求解。获得Pareto解集后,选取符合车间生产实际的加工参数编程验证,并与传统POCKET4加工时间与质量进行对比,以验证该方法的优越性。     

水中航行器控制分配技术应用现状

过驱动系统现如今已经广泛的存在于各个科学应用领域,控制分配是处理冗余控制的一种常用方法;同时,控制分配也是过驱动航行器运动控制中的一项关键技术。本文主要介绍控制分配技术在水中航行器的应用情况。详细描述了应用到的控制分配方法原理,指出各种方法的优缺点,重点阐述了控制分配技术在水下机器人方面的应用情况。最后对控制分配相关存在的问题进行总结,并且讨论了控制分配技术的发展方向。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

山地城市建成环境对居民小汽车拥有影响研究——以贵阳市为例

为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响，探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异，采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据，引入3个观测变量来评价居民的地形感知，将结构方程模型（SEM）计算出的潜变量适配值融入Logit模型中，构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明:坡度对小汽车拥有产生积极影响，但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中，当小区坡度小于8%，居民对地形感知并不强烈，并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此，地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响；在小区坡度为8%~15%时，地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民，尤其是收入相对偏低的居民，更喜欢选择电动自行车出行，削弱了小汽车拥有量；当小区坡度大于15%时，小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大，居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡，造成出行时间花费长，继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性，转而提升了小汽车拥有的概率。同时，在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外，家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。      

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

基于数据驱动的船舶油耗预测模型研究

以某客滚船为研究对象,将大量航行实际数据进行预处理,通过斯皮尔曼等级相关分析选择出船舶左右桨螺距、左右舷舵角、纵倾、船首风速、船舶对水和对地航速为油耗主要影响参数。建立基于LSTM神经网络的黑箱模型对数据进行学习并预测油耗,额外选取测试样本验证模型精度,优化模型内部结构以进一步提高预测精度。将最终得到的预测数据与实测数据对比,证明模型具有良好的准确性。该研究方法能为船舶运营人员优化运营方案提供参考,能够提高水路交通运输的经济性。