激光堆焊工艺在修造领域的应用现状及发展趋势

本文详细阐述了激光堆焊工艺在工业修造领域的应用现状及发展趋势,介绍了激光束的能源、输送和聚焦系统、堆焊材料及激光设备。重点说明了其在修造领域的应用工艺。     

考虑支路路段双向车流相互影响的单向交通组织优化

考虑支路路段双向车流相互影响的因素,从道路负荷与公平性的角度出发,优化单向交通组织方案。建立一主多从的双层规划模型,上层规划是多目标规划,以单行交通组织方案为决策,以路段饱和度超限量最小化降低道路负荷、以车辆绕行系数最小化提高公平性。下层规划是考虑支路路段双向车流相互影响的均衡交通分配(每个点对之间的最短路各自由1个下层规划确定,但所有下层规划确定的最短路可一次性求解)。双层规划可用模拟退火算法求解,求解效果明显优于支路路段通行能力等量划分为双向分道行驶的传统优化方法。     

高速铁路与铁路信号 第六讲 关于安全距离与过走距离的考虑

防侧面冲突是信号系统最基本的安全功能之一,各国的防护方式不同,中国现行规定还需进一步探讨。安全距离与过走距离是侧面冲突防护中的两个重要概念和措施,高速铁路前期研究时着重对此进行了研究,提出了一个各方可以接受的方案。     

简谈过走防护

分析过走防护的概念,介绍若干过走防护的措施,并简单描述我国铁路过走防护的现状。     

基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取

从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明：所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地...     

城市复杂条件下过江通道桥隧方案比选研究——以宁波市四明路跨奉化江通道为例

随着城市化进程的加快,城市过江通道规划的数量越来越多。在城市建成区内,过江通道的建设条件越来越复杂,通常要处理好过江通道与交通路网、地块开发、地铁建设、河道通航等重要制约因素的之间的关系。过江通道在桥隧形式上各有利弊,以宁波市四明路跨奉化江通道为例,分别研究了桥梁、隧道过江方案的总体布置,桥隧方案与地铁的关系,通过对桥隧方案各自的优缺点进行对比分析,得出了采用桥梁方式过江为最优方案,为类似过江通道工程提供借鉴。     

基于混合A*算法的自动驾驶汽车轨迹生成

自动驾驶汽车混合A*算法运行迅速,但是难以保证曲率的连续性和汽车舒适度,并且不能保证优化后的结果无碰撞。针对以上问题,以提高汽车舒适性为目的,基于最小冲击度对A*算法进行优化,在MATLAB和栅格地图中进行了算法预研,解决了低速场景下自动驾驶汽车运动过程中舒适度不足的问题。然后,针对优化算法可能导致轨迹碰撞的问题,对优化算法进行了改进,保证了汽车的安全性,并给出了“走廊”自动调整的策略。仿真结果表明:优化后的轨迹无碰撞且曲率更小,加速度不超出正常范围,可以满足正常驾驶需求。     

基于小波免疫系统的车辆总成故障检测

匹配算法。根据小波分析和人工免疫系统的原理，提出了一种基于小波变换和免疫系统的故障诊断系统。针对小波分析的特点，将其用来对非稳定信号进行分析，获取信号特征向量作为原始数据，利用匹配算法对原始数据进行己-非己分析。将此系统应用到车辆总成故障诊断中，取得了良好的效果。     

基于尺寸工程的轿车行李箱盖总成与尾灯装配偏差分析

轿车车身尾灯区与周边零件的配合间隙和高度差体现了整车的设计水平和制造装配水平。分析了行李箱盖板总成和尾灯之间的装配偏差、与白车身之间的装配流程及相关的定位基准建立。介绍了如何利用均方根分析法RSS(Root Sum Square)分析装配偏差、总成偏差及进行零件误差分配，并进行了理论推导和实例分析。实践表明，通过分析零件的偏差来指导设计，可减少重复工作，提高设计合理性，尤其在结构方案设计初期更具有指导意义。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。