海水密度对超长距离沉管浮运安全影响分析及应对措施

深中通道项目预制场距离隧址约50 km,浮运距离超长,且经过现场实测发现丰水期间两地海水密度变化大,严重影响干舷及船管连接安全.以深圳至中山跨江通道E1管节为例,对E1管节浮运过程中海水密度变化导致船管连接一系列参数变化进行动态分析,若存在安全隐患则提出相应的应急措施,以保证管节在浮运过程中绝对安全,同时对后续类似超长...     

扫路机自主智能驾驶技术研究与应用

随着经济社会不断发展,环卫行业经历了从人力化向机械化的变革,机械化清扫率逐年提升,但背后也一直伴随着若干个方面的行业难题和痛点.首先,劳动力短缺、人力老化问题.由于环卫工作环境恶劣,劳动强度较大,行业很难招到专业技术人才,从事人力清扫工作的普遍都是高龄人士,从事机械清扫工作的学历又普遍偏低.其次,人员设备安全问题十分突...     

有轨电车槽型轨反超高曲线通过动力性能研究

在某些特殊地段,工程上希望设置内轨高度大于外轨高度的反超高,而目前尚无对反超高曲线设置及其车辆通过安全性等问题的相关标准.通过建立有轨电车动力学模型和槽型轨轨顶外形模型,研究了列车以不同的速度通过槽型轨的不同反超高量曲线时,有轨电车系统的运行安全性和乘客的乘坐舒适性.研究结果表明,反超高量在0 ～50 mm范围内时,列...     

碳纤维格栅增强RC梁抗弯模型试验分析

以CFRP格栅网格为增强材料,通过变换CFRP格栅网格宽度、厚度及嵌入保护层厚度探究增强后RC梁(钢筋混凝土梁)的破坏模式、承载力与延性的变化,CFRP材料在增强RC梁中的作用机理.模型试验结果表明,增强后RC梁的破坏模式得到明显改善,损伤范围较为均匀,钢筋与混凝土各自发挥其材性优点且当格栅网格厚度增大此特性发挥更加明...     

基于功效系数法的城市公交线网优化模型

城市公共交通线网优化是城市客运交通规划的重要部分之一。对现有公交线网进行优化,可以更有效地利用现有资源,解决城市交通问题。通过对城市公交线网优化的主要内容、优化模式、优化目标以及约束条件的分析,同时兼顾乘客出行时间、线网平均满载率、公交线网密度和公交线网的布局,对整个城市交通系统的影响提出优化目标的函数表达式及相应约束条件的数学表达式,建立公交线网优化的多目标模型。通过对模型的分析,提出可用功效系数法对模型进行寻优和评价。     

自动驾驶中座椅旋转速度对乘员的影响

为提高自动驾驶车辆的安全性,提出用一种旋转速度曲线把座椅旋转至指定角度,研究此旋转速度下的乘员生物力学响应.首先,根据所建立的碰撞模型与假人试验数据进行对比验证;其次,改变座椅旋转方向和速度研究乘员旋转至指定位置乘员的生物力学响应.结果表明:在200 ms内采用等腰梯形旋转速度曲线旋转至±45°和±90°不会引起乘员额...     

电动汽车用双层永磁体IPMSM解析与优化设计

为准确快速地获取气隙磁密波形,采用等效磁路法对双层永磁体结构内置式永磁同步电机(IPMSM气隙磁场进行了解析计算。考虑到定子开槽效应的影响,利用改进的卡特系数修正气隙长度。为降低气隙磁通密度波形畸变率和转矩脉动,引入了一种Taguchi方法对电机铁心进行多目标快速优化设计分析。利用有限元仿真分析与数值计算,阐述了双层永磁体IPMSM多变量和多目标优化设计过程。分析表明,优化后的双层永磁体IPMSM输出转矩提升2%,转矩脉动减少2.77%,空载气隙磁密谐波畸变率降低4.28%。试制样机验证了有限元的可靠性和理论分析的有效性。     

气帘保压性能研究分析

保压气帘能在翻滚工况中提供持续的保护效果,有效缓冲头部运动并防止乘员经由车窗甩出车外。保压性能是气帘重要性能之一。目前对气帘保压性能提出明确检测方法的规程有FMVSS226和2021版C-NCAP。其中,CNCAP提出的6s保压测试方法能得出气帘压力随时间变化曲线。本文详细分析了气帘的工作过程。通过收集大量典型车型的数据,整理了22款车型在侧碰AE-MDB试验中假人头部与气帘的接触时长,总结了40款保压气帘的工作压力和保压效率。使用曲线和视频结合的方法,解析保压气帘和非保压气帘压力曲线各阶段特征和产生原理,对比两种气帘压力曲线异同。从实际需求出发,优秀气帘应包含覆盖区域全面、工作压力合理和保压效率高等特征。文末总结了行之有效的气帘保压性能改善方法供车企工程师参考。     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。     

基于RetinaNet及优化损失函数的夜间车辆检测方法

为解决智能驾驶系统中夜间车辆检测误检多、远处小目标检测效果差的问题,在RetinaNet的基础上对损失函数进行全面优化。在分类损失函数方面,分析了负样本与正样本交并比的产生机理和对训练的影响,构造了关联交并比的分类损失函数,利用负样本交并比使网络注重于训练难分类负样本,同时利用正样本交并比提高了检测框的定位精度;在定位损失函数方面,改进了传统L1损失的归一化方式,提高了小目标检测能力。此外,针对夜间场景中的车辆特征对网络结构进行了优化设计,并在夜间车辆数据集上进行了测试验证,结果表明模型优化后的平均检测精度提升了14.6%。