A macroscopic loading model for time-varying pedestrian flows in public walking areas

A macroscopic loading model applicable to time-dependent and congested pedestrian flows in public walking areas is proposed. Building on the continuum theory of pedestrian flows and the cell transmission model for car traffic, an isotropic framework is developed that can describe the simultaneous and potentially conflicting propagation of multiple pedestrian groups. The model is formulated at the aggregate level and thus computationally cheap, which is advantageous for studying large-scale problems. A detailed analysis of several basic flow patterns including counter- and cross flows, as well as two generic scenarios involving a corner- and a bottleneck flow is carried out. Various behavioral patterns ranging from disciplined queueing to impatient jostling can be realistically reproduced. Following a systematic model calibration, two case studies involving a Swiss railway station and a Dutch bottleneck flow experiment are presented. A comparison with the social force model and pedestrian tracking data shows a good performance of the proposed model with respect to predictions of travel time and density.     

粗集料间隙率VCRDRC影响因素灰熵法分析

粗集料间隙率VCRDRC是矿料结构稳定性及能否形成骨架的一个重要指标，当集料规格一定时，其与各粒径集料的比例有关，本文基于灰熵法，通过调整各粒径集料的含量，找出对VCRDRC影响显著性的粒径。分析结果表明，9．5～13．2mm集料影响显著，4．75～9．5mm的集料影响次之，13．2—16mm的集料影响最小，可以为骨架级配的优化设计提供科学依据。     

改进深度确定性策略梯度的决策算法研究

为解决无人驾驶路径规划过程中的决策控制问题,文章针对深度确定性策略梯度算法在未知环境中随着搜索空间的增大,出现训练效率低、收敛不稳定等缺点,提出了基于奖励指导的改进算法。首先在每回合内采用基于奖励的优先级经验回放,减少深度确定性策略梯度算法随机探索的盲目性,提高智能车学习效率。然后在回合间基于奖励筛选优秀轨迹,便于指导智能车对复杂空间的探索,得到稳定的控制策略。最后,在开源智能驾驶仿真环境进行仿真。实验结果表明改进后的深度确定性策略梯度算法性能优于原来的算法,训练效率和收敛稳定性均得到有效提升。     

水下加肋双层圆柱壳体的振—声传递路径分析

简要介绍了有限元声振耦合和结构振-声传递路径分析(TPA)的基本理论。基于CAE技术建立了TPA模型,通过ANSYS声振耦合的谐响应分析,获得水下双层圆柱壳体振动响应和声场中的声压响应,利用矩阵条件数曲线优选测点位置,并结合奇异值修正的方法改善频响函数矩阵病态问题,求得振源的耦合激励力和振—声频响函数。由自编TPA程序计算得到两个振源作用下目标点的合成噪声响应与ANSYS实际计算吻合很好。利用频谱贡献云图、矢量叠加图及数据对比的方式分析了传递路径对壳外目标点噪声的贡献,从传递路径的角度找出了对壳外噪声起主导作用的环节。可见,基于CAE方法的水下双层圆柱壳体结构振-声TPA方法具有精度高、易操作、成本低等优点,对潜艇的优化设计、运行管理、针对性的维修均具有十分重要的意义。     

基于γ界面捕捉模型的近场水下爆炸数值模拟

随着对水下爆炸现象研究的逐步深入,近场水下爆炸的数值模拟研究越来越受到重视。近场水下爆炸数值模拟当中的主要难点在于多相流运动以及界面捕捉方法的研究。文章提出一种较为稳定的近场水下爆炸数值模拟方法,其包含了五阶WENO重构以及HLLC近似黎曼求解器的格式,对于多相流界面的捕捉方法基于γ模型。文中的求解格式通过了一维激波管问题以及二维轴对称问题的验证,计算结果与理论解和实验结果吻合较好。在此基础上将该方法推广到近场水下爆炸过程中冲击波传播以及近水面爆炸现象的模拟,模拟结果较为满意。该文的研究方法能够为后续的近场水下爆炸过程中的空泡以及水射流的研究提供指导。     

基于图像熵的火灾烟雾识别

提出了一种基于图像熵的烟雾运动模式识别方法,用来实现对火灾烟雾的探测.通过对烟雾自由扩散模型的理论分析,得出了烟雾扩散熵增运动的特征.通过引入信号学中"图像熵"的理论,用来捕捉烟雾运动造成的熵变特征,进而实现火灾烟雾的检测.经过实验的验证和分析,并对图像熵值的变化进行傅立叶变换,得出了干扰运动和烟雾运动具有不同特征信号的结论,从而实现了烟雾的识别.与以往研究者通过研究视频烟雾的图像特征出发不同,文中从烟雾的热力学的性质和它在流体力学方面的运动特征,得出它与一般的刚体具有截然不同的运动模式的理论,以图像熵作为核心参量,得出一种实用高效的火灾烟雾检测算法.实验表明:这种检测算法受到环境的干扰较小,特别适合复杂环境的烟雾检测,并可以用于对火灾环境的评估.     

基于传递路径分析的乘用车车内噪声数值模拟

本文利用传递路释分析(TPA)方法对某一新型轿车进行轮胎引起的车内噪声分析,首先运用TPA方法拟合测试数据以求出路面对轮胎的轮心激励值,再将该值加载到CAE模型内进行数值模拟,计算车内噪声。数值模拟计算中发现乘用车后轴对整车噪声的贡献大于前轴,说明需要对乘用车的后轴进行改进;比较数值模拟结果与路面噪声的实际测试数据,发现分析误差可接受,完全可以反映出车辆车内噪声特性,验证了传递路径分析方法在车内噪声分析中的适用性和准确性。     

基于信息熵的交通标志信息认知计算模型

交通标志信息认知的有效性直接影响交通行为的安全和舒适程度,在交通标志设计时应当 重点关注。以信息论为基础,从研究交通标志传递的交通信息入手,引入满足需求程度、易于理 解程度和预先学习程度作为计算指标,建立信息熵模型。选取中国、美国、日本和英国的城市主 干路交叉口交通指路标志进行案例分析,应用信息熵模型计算交通标志传递的交通信息认知的有 效性。研究发现：信息熵模型可有效量化交通标志信息认知水平,进而科学地反映交通标志版面 的优劣;由于传递了需求程度较高且易于理解的信息,中国组实验标志信息认知程度较高。     

基于博弈论的高速公路网络关键路段识别方法

高速公路网络的关键路段识别对于网络的正常运营及潜在危险的评估具有重要意义。作为交通管理者,需要帮助出行者进行路径的选择策略以尽可能的规避风险并实现出行;而各种潜在威胁,以基于路段失效的策略尽可能地使网络服务能力降低,达到攻击网络的目的。将影响高速公路网络性能的潜在威胁看作网络的攻击者,与交通管理者构成攻防博弈的关系,构建了高速公路网络关键路段识别的攻防博弈模型,实现网络关键路段识别与交通流量分配的同步改善。引入加权熵函数,以表征网络攻击者发出攻击网络的信息的不确定性,结合用户均衡分配方法,提出了该博弈模型的求解算法。黑龙江省高速公路网络的算例结果表明,加权熵函数中的参数θ对关键路段排序结果影响不大,在θ=5时,该方法识别出关键路段排序结果均为路网中的问题路段(事故多发、多雨雪、高流量等),与经验情况及实际情况一致。同时,该方法还能够给出相应的路段流量分配比例,为交通规划与管理提供参考。     

Renyi信息熵指导下的聚合层次化聚类

聚合层次化聚类是聚类分析中发现数据集潜在结构的一类重要方法．在这类方法中,影响聚类质量的一个关键问题是如何度量子类之间的距离．作为子类间的相似性度量,不但可以通过非参数估计的方式进行计算,还可有效地利用子类数据集中所有样本提供的信息,对子类中数据分布的描述更加充分．实验结果显示,在两种具有代表性的人造数据集上,基于Renyi熵的类间距离度量比3种传统度量方法有更好的层次化聚类效果．并且,在图像过分割的情况下,通过Renyi熵距离对子分割区域进行合并可以找到合理的分割目标．