基于神经网络预报的实时专家控制器设计

该文提出一种在保证控制系统稳定的前提下,能实时跟踪船舶航行环境变化和船舶操纵动态特性变化,以逐步提高自动操纵系统控制性能的实时专家控制器。仿真结果表明了此实时专家控制器的有效性,且算法简单,易在线实现。     

Large-scale evacuation network optimization: a bi-level control method with uncertain arterial demand

To improve the efficiency of large-scale evacuations, a network aggregation method and a bi-level optimization control method are proposed in this paper. The network aggregation method indicates the uncertain evacuation demand on the arterial sub-network and balances accuracy and efficiency by refining local road sub-networks. The bi-level optimization control method is developed to reconfigure the aggregated network from both supply and demand sides with contraflow and conflict elimination. The main purpose of this control method is to make the arterial sub-network to be served without congestion and interruption. Then, a corresponding bi-objective network flow model is presented in a static manner for an oversaturated network, and a Genetic Algorithm-based solution method is used to solve the evacuation problem. The numerical results from optimizing a city-scale evacuation network for a super typhoon justify the validity and usefulness of the network aggregation and optimization control methods.     

基于城市文化生态下的交通系统规划设计思考

本文主要是通过分析城市不同功能的模块的内在属性,探究城市交通系统如何在适应城市文化生态系统的情况下,通过合理的规划设计,实现自身功能的最大化,其次详细的阐述了为何要将城市的文化生态系统融合于如今城市快速发展建设中融合,最后针对城市不同功能模块提出了相应有效的交通规划设计思路。     

多传感器融合车载电池舱灭火方法研究

电动汽车属于汽车行业的支柱产业,越来越受到社会的重视,但随之产生的汽车安全问题也逐渐增多。电池舱属于复杂环境,易出现着火事件,本文开展多传感器融合车载电池舱灭火方法研究,运用温度、烟雾浓度传感器实现对火灾的实时监测。设计贝叶斯网络模型,并考虑到了传感器失效及误报,实验结果表明本系统具有良好的响应速度及稳定性,为相关领域研究提供了一种解决方法。     

车载网络安全的系统设计研究及关键技术开发

本文介绍了车载网络安全的系统设计研究及关键技术开发,以应对黑客通过网联攻击车辆,建立智能网联汽车车内网络信息安全交互模型;分析“外部网络环境”与“车内ECU群体”之间进行“信息资源”交互过程中的安全风险,研究其对车内网络信息安全的破坏机理;利用基于密码学理论研究车内网络安全通信协议的设计方法,解决车内网络在智能网联汽车环境下面临的信息安全问题。     

智能汽车换道轨迹规划曲线研究

目前随着信息化、数据化、自动化、智能化越来越深入,智能网联汽车也在飞速发展,在车辆换道的过程中,轨迹规划曲线就显得十分重要,直接决定换道的安全性、舒适性、效率等。随着轨迹规划曲线的发展,先后有人工势场法,曲线拟合法,搜索算法等方法,利用曲线拟合法进行轨迹规划也是当今智能车辆领域最常用的方法之一,通过给定的车辆的起始点和终点生成连续、舒适、满足动力性要求的曲线,并对曲线拟合的各个方法的优缺点进行比较分析。     

针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求。文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神经网络建立辨识模型对驾驶人风格进行辨识。结果表明;文章提出的方法可以较高的准确率对驾驶人风格进行分类,提高自适应巡航系统适应驾驶人的能力。     

散货港区的智慧港口规划

本文结合某港散货港区智慧港口规划项目,介绍了该港南作业区智能化项目的核心在于构建一套适应现代散杂货港口发展趋势、突破传统散货港口作业模式的全新港口智能化系统.本次规划将物联网、大数据技术、AI人工智能、5G等新型基础设施与生产业务融合,创新生产作业流程及资源配置,显著提高港口的作业运营能力、物流协同能力、口岸支持能力、...     

基于便携式排放测试系统与BP神经网络的大型客车排放预测

以大型客车为研究对象,在长沙市的不同道路工况下进行了车载排放测试,借助道路测试得到的数据,利用BP神经网络,以逐秒的速度、加速度、比功率和油耗数据为输入,建立CO2、CO和NOx的排放预测模型,并用部分试验数据进行了验证.结果表明,CO2、CO和NOx预测结果的总体相关系数R为0.9167,线性高度相关,在整体误差水平...     

基于神经网络的安全航速的计算

对安全航速影响因素进行量化,借助神经网络,预测在当时海上航行条件下,舰船应该采用的安全航速,给出基于神经网络的安全航速计算模型,对船舶海上航行安全有一定的指导作用.