基于模型预测控制的智能车轨迹跟踪控制研究

为了完成智能车的轨迹跟踪,提出一种基于模型预测控制的轨迹跟踪方法,利用将运动学模型这个非线性系统线性化的方案,来获得必须的线性时变系统,采取模型预测控制的三要素来设计控制器。并且基于MPC在控制过程中能增加多种约束的优点,建立基于车辆运动学模型的约束做轨迹跟踪仿真实验,最后,基于山东理工大学智能车平台上GPS提供的定位信息,在校园中采集路线并对前提规划好的的轨迹进行实车验证。实验结果表明:基于MPC算法所设计的控制器能快速且稳定地跟踪期望轨迹。     

基于偏最小二乘回归的疏浚产量预测方法

针对绞吸式挖泥船产量预测困难的问题,对挖泥船作业实时反馈的数据进行研究。利用Relief权重算法提取出影响挖泥船产量的主要工艺参量,并在此基础上采用偏最小二乘回归,建立主要工艺参量与产量之间的数学模型,实现对挖泥船产量的预测。结果表明,利用偏最小二乘回归建立的数学模型能够很好地对挖泥船的产量进行预测,可为预测挖泥船的产量提供一种有效的方法。     

基于ANFIS的环境激励下桥梁结构应变响应预测分析

为准确预测复杂环境荷载作用下混凝土连续梁桥结构应变响应,基于结构健康监测系统长期实测数据,分析桥梁结构温度场变化规律,进而基于主成分分析及自适应神经网络模糊推理系统,建立桥梁结构温度场与桥梁结构应变响应的复杂非线性关系。首先,利用小波分解技术分离环境荷载及车辆荷载作用下的桥梁结构实测应变响应;然后利用平行坐标轴,分析混凝土连续梁桥结构温度场变化规律,并利用主成分分析提取结构温度场实测温度数据主成分;最后基于自适应神经网络模糊推理系统,以应变测点处温度数据、桥梁结构温度场实测温度数据主成分和采样时间点数据为输入数据,分别建立不同输入变量组合与应变响应的复杂非线性关系,并对比分析不同工况下结构应变响应的预测精度。结果表明：桥梁结构各测点处实测温度数据变化趋势基本一致,同侧测点实测温度数据高度相关,但桥梁结构上、下表面测点温度变化存在明显差异,仅考虑应变测点处温度变化,难以准确预测桥梁结构应变响应;当考虑桥梁结构温度场变化时,能更精确地建立温度与应变响应之间的关系模型,进而基于实测温度数据准确预测桥梁结构应变响应;当缺乏结构温度场实测温度数据时,将采样时间点作为反映桥梁结构温度场变化规律的参数,可取得较好效果。     

岩爆灾害研究与进展

为阐明岩爆机理,减少岩爆灾害,对岩爆的定义、分类、研究方法、特征、形成条件、预测方法及防治措施进行了系统的阐述。在前人工作的基础上,结合国内外已有的工程实例,对岩爆的时空特征和发生部位的岩性特征进行了剖析,对已有的岩爆研究方法和预测方法进行了合理分类和简要介绍,指出了部分研究方法的不足之处和预测工作的发展趋势。综合现有研究表明:岩爆分类采用的标准各有不同,其研究方法还具有改进的空间;适用于大部分工程的岩爆预测方法仍在探索和完善中;有效的岩爆防治措施有待进一步研究和优化。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

四平市紫气大路立交工程总体设计

为加快东北重要工业基地四平市基础设施建设,紫气大路与东盛大街交叉口需进行总体规划设计。通过对紫气大路立交工程的项目定位、工程现状及规划要求等进行分析和论证,提出3种可行性枢纽立交方案。经过方案对比,确定最佳方案为组合式造型,并对立交工程进行总体设计。     

路基沉降预测及其工程应用

根据某公路软土路段的实测沉降资料,采用双曲线法预测各施工阶段测点的沉降和工后沉降量,为路面结构层的铺设及间歇期的确定提供了依据。     

基于桥梁挠度长期监测值的动态预测

文章针对重庆高家花园嘉陵江大桥实时健康监测系统的挠度长期监测数据,根据监测信息的时间序列呈季节、循环等非平稳状态特点,介绍采用ARMA时间序列预测模型,对挠度监测数据中所包含的外荷载的变化趋势及结构抗力的衰变信息进行动态预测,同时建立了结构外效应的预测函数。结果表明,采用低阶模型能对挠度监测值进行较好的动态预测。     

基于BP人工神经网络的滑坡预测分析

文章以汶川地震引发的滑坡为研究对象,以震中距、地震烈度、坡度、前缘高程、坡高和岩性等影响坡体稳定性的因素为切入点,利用BP人工神经网络对实际坡体的稳定性进行了预测分析。结果表明,BP人工神经网络方法能有效预测坡体的稳定情况。     

基于遗传算法的BP神经网络短时交通流预测

对BP神经网络模型、方法及遗传算法的基本原理进行了分析,将遗传算法与标准BP神经网络算法相结合构建了基于遗传算法的神经网络算法;建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型,对BP神经网络算法及基于遗传算法的BP神经网络算法进行设计,并将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,仿真结果表明基于遗传算法的BP神经网络算法具有更快的计算速度及更好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。