基于最小临近点迹和航迹关联的多源目标融合方法

针对智能车辆多传感器的目标融合问题,提出了一种改进的基于欧氏距离与余弦相似度的点迹和航迹数据关联的车用多传感器目标跟踪融合算法。该方法需获取由毫米波雷达系统和Mobileye视觉系统检测到的目标物数据列表,并对两个传感系统检测到的目标物数据进行匹配关联;然后对目标物进行匹配跟踪,更新目标物的生命周期状态;最后对上述两个传感系统输出的目标物的数据进行融合。该算法能够融合视觉系统和雷达系统两个传感系统的优点,以达到精确感知环境信息的目的,从而解决单一传感器难以满足感知系统精度及可靠性需求的问题。     

排阵式交叉口延误及最佳周期模型

为了提高排阵式交叉口这一非常规信号交叉口的运行效率，对其延误和最佳周期进行分析。首先针对先直行后左转、先左转后直行和直行左转交替通行3种信号相位相序，通过对排序区内车辆驶入、驶离、受信号控制阻滞等车流运行情况的分析，构建可反映排阵式交叉口车辆2次停车启动的车均延误计算模型。通过仿真对比可知，左转和直行延误估算误差均在10%范围内。在此基础上，以交叉口总延误最小为目标，考虑清空时长、主、预信号相位差、绿灯时长等约束条件，建立排阵式交叉口最佳周期理论模型。针对不同排阵式控制进口道数量设置的情况，通过对最佳周期的拟合分析，建立最佳周期简化模型。与理论模型相比，最佳周期简化模型的拟合优度在0.935~0.972范围内。通过模型对比和案例分析，对最佳周期简化模型的优化效益和稳定性进行检验。研究结果表明：在非饱和状态下，建立的最佳周期模型的平均误差和均方误差分别为2.13%和2.39%，均小于Webster模型和HCM2010模型的计算结果，具有较高的准确性和稳定性，案例中可降低车均延误36.46%；相较于传统信号控制交叉口，建议排阵式交叉口采用较小的周期时长，且当关键流量比大于0.6时尤为显著，分析中发现最佳周期减小14.53%~34.65%。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

基于达索3DE平台的组合梁拱桥BIM设计应用

随着桥梁技术的不断发展,拱桥的形式日新月异,使得设计工作难度大大增加.现以深汕大桥工程为案例,在深化设计阶段基于参数化、模板化设计思路应用达索3DE平台(2015X)建立包括主拱、主梁、吊杆、墩台基础、桥面附属工程等结构的一整套组合梁拱桥梁构件库,并完成了全线桥梁的BIM建模、基于BIM模型辅助设计校核、与结构计算分析...     

基于在线课程与MyET平台的高职英语混合式分层教学

随着招生日益呈现多元化新常态,为满足不同层次教育对象的需求,新时代职业院校必须因材施教,深化教学改革。本文探究高职英语混合式分层教学,尊重学生个体差异,依托在线精品课程与MyET专业听说训练平台,构筑教师团队化教学、学生自主学习的线上线下开放学习体系,线上有资源,线下有活动,过程有评估,有助于打造"金课",提升教学质量。     

北京某地铁站台空气颗粒物的数量浓度和质量浓度以及粒径分布和元素组成

为了解地铁站台空气颗粒物的污染状况,对北京某地铁站台空气颗粒物的数量浓度和质量浓度,以及粒径分布情况进行了1 d的实地监测,同时采集了站台内外的总悬浮颗粒物样品,研究了颗粒物元素组成特征。结果表明,监测粒径为0.0060~9.8900μm范围内,地铁站台空气中颗粒物总数量浓度与粒径为0.0060~0.0170μm的颗粒息息相关,总质量浓度主要取决于粒径为0.6120~6.6700μm的颗粒;早晚乘车高峰时段内站台空气中颗粒物的数量浓度和质量浓度都显著增大,晚高峰时段颗粒物质量浓度高于早高峰时段;监测期间,PM 2.39(粒径为0.0060~2.3900μm颗粒)和PM 9.89(粒径为0.0060~9.8900μm颗粒)平均质量浓度超过了环境空气中PM 2.5和PM 10的标准限值。站台空气颗粒物中Fe含量最高,Fe、Cu、Mn、Cr、Mo的含量显著高于站外。     

卫星通信在数据链系统中的应用研究及启示

在电子信息技术高速发展的今天,数据链正逐步向高速率、大容量等方向延伸拓展,引入覆盖面广、通信质量优的卫星通信手段解决数据链受距离限制的问题已成为一种趋势。本文对传统战术数据链系统结构和卫星通信在国外数据链系统中的应用进行研究,分析引入卫星通信手段后国外战术数据链在体系结构等方面做出的适应性改进及其对我国后续发展卫星数据链的启示。     

无模型自适应控制算法在ROV定深控制中的仿真

将无模型自适应控制方法应用于ROV(Remote Operated Vehicle)定深控制当中。该控制方案的设计仅利用ROV的垂向推力输入数据和深度输出数据，用动态线性化时变模型替代ROV非线性系统模型，算法中不包含ROV模型及水动力参数信息。因此，解决了ROV因系统复杂，水动力参数难以确定所导致的控制器设计复杂度高，控制效果不理想的问题。为了便于仿真，本文建立含有补偿参数的ROV简化模型，模型仅用于产生系统的I/O数据，不参与控制器的设计。仿真结果表明，在ROV定深控制当中，无模型自适应控制(Model-free adaptive control，MFAC)比PID控制具有更强的抗扰能力。此外，在欠阻尼ROV系统中，基于偏格式动态线性化的无模型自适应控制(partial form dynamic linearization based Model-free adaptive control，PFDL-MFAC)方案相比于基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制(compact form dynamic linearization based Model-free adaptive control，CFDL-MFAC)方案具有更好的控制效果。     

调度集中仿真实训平台开发研究

为增强调度集中指挥实训效能,在阐述列车调度实训工作现状和现行调度集中仿真系统功能的基础上,针对列车调度员分类分级、实物、实景、实作的培训工作需求,设定调度集中仿真实训平台的系统目标,构建基于不同设备工况的调度集中操作与指挥仿真实训框架,提出平台环境建设和功能实现的主要内容,指出实训平台"教、学、练、考、评"关键技术。依托实训平台,规范调度指挥作业流程,强化调度集中操作技能和应急处置指挥训练,健全管理手段,提升培训效能,提供持续可靠的人力保障。     

基于公交IC卡信息的城市公交满载率指标计算方法

为减少传统城市公交满载率指标测算过程的人力投入并提高指标计算结果的准确性，利用公交IC卡刷卡信息、公交GPS信息、公交站点信息和公交车辆信息，通过各类信息衔接分析，提出了基于公交IC卡的公交满载率指标计算思路。采用MYSQL搭建分析数据库，通过编程代码自动关联识别和快速分析大数据，计算出城市公交线路的满载率指标值。通过案例分析发现，相比传统公交满载率调查方法，基于公交IC卡信息的公交满载率指标计算能找到更精确的最大客流断面、得出更精确的计算结果，并且运算过程更高效，能有效节约人力，可为同类城市测算城市公交满载率指标、分析城市公交乘客的出行特征提供参考。