面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

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.     

基于贝叶斯网络的地铁牵引变电所可靠性分析

地铁牵引变电所作为城市轨道交通系统的关键环节,其可靠性研究对保障系统安全稳定运行有着重要意义。为了对地铁牵引变电所(简称:变电所)展开可靠性评估,利用GeNIE仿真软件,基于贝叶斯网络,构建了典型变电所静态下的可靠性模型,计算了变电所的初始故障概率;利用动态贝叶斯网络对典型变电所在时间维度上展开可靠性分析,精确地计算了变电所失效概率随时间变化的曲线;利用贝叶斯网络的双向推理功能找到变电所的薄弱环节,对变电所关键节点的识别、维护以及网络结构设计优化具有一定的意义。     

铁路信息网络IPv6地址规划研究

IP地址是信息化发展的重要基础资源。通过调研分析铁路信息网络现状、IP地址使用情况、IPv6地址结构类型,充分结合铁路未来信息化发展需求,研究确定了铁路信息网络适用的IPv6地址类型和所需地址空间大小,详细设计出IPv6地址层级结构、信息标识规则,完成铁路信息网络IPv6地址规划、提出地址的分配使用方法,为铁路信息网络向IPv6演进奠定基础。     

基于多轴准则的焊接构架疲劳强度分析方法

根据节点几何特征,提出焊缝坐标系的建立方法,计算节点在焊缝坐标系下的应力分量。参照DVS1612标准,提出基于多轴准则的结构疲劳强度分析方法。对地铁车辆转向架焊接构架典型焊缝的疲劳强度进行评估,指出所研究焊缝的疲劳强度主要受正应力分量的影响,剪应力对结构疲劳强度的影响较小。对比研究了不同分析方法下的节点材料利用度特征。结果表明,在压缩应力占主导的区域,基于多轴准则的分析方法将使评估结果偏于安全;对于抗疲劳能力较差的接头,基于多轴准则的分析方法,采用DVS 1612标准提供的疲劳曲线将获得偏于保守的计算结果。     

IP网络摄像机在高速公路收费领域中应用的设想

IP网络摄像机是具有网络接入功能的摄像机,通过分配IP地址,可直接接入到局域网和广域网中,在远程监控等领域有传统摄像机无法比拟的优点.它的出现使得图像在数字化传输方面有了突破性的进展,文章对IP摄像机在高速公路收费领域中的应用做了设想.     

一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。