沥青混合料拌和生产技术管理中容易忽略的几个重要环节

以提高沥青混合料拌和生产质量为出发点,对沥青混合料拌和生产过程中容易忽略但又特别重要的几个技术管理环节进行阐述,提出＂加强目标配合比的现场控制、重视热料仓取样的代表性、做好油石比的对比和标定工作＂等细节控制措施,具有一定的理论和实际意义。     

交通事件持续时间预测及参数标定

有效的交通事件管理应基于精确的交通事件持续时间预测。交通事件持续时间包括4个部分:事件发现时间,事件响应时间,事件清除时间和交通恢复时间。提出了基于元胞传输模型的交通事件持续时间预测模型以及参数标定方法。实测数据和仿真数据对比结果表明,基于元胞传输模型的交通事件恢复时间预测方法具有较高的精度。     

发动机标定方法及性能预测的探讨

电控发动机性能开发是一项系统工程,包括性能设计、结构设计、标定数据优化以及整机性能优化。通过分析电控系统的标定方法、试验设计方法,认为标定方法不仅要做到优化电控系统与发动机的匹配,还应具备预测缺陷、性能和改进方向的功能。     

轨道几何状态检测数据里程校正算法研究

同一段铁路线路多次轨道几何状态检测数据间普遍存在一定的里程偏移,若直接使用存在里程偏差的数据参与计算或分析,结果有较大误差,无法保证现场养护维修的效果。文中提出了1种里程自动校正的优化模型,并结合轨道几何状态数据,按照数据预处理、建立校正基库、初步校正及精确校正4个步骤,编制软件实现了该优化方法,从而解决了轨道动态几何状态数据间的里程偏差问题。实例分析表明,该模型正确,效果良好。     

基于社会力的信号交叉口施工区交通流建模

由于施工区的存在,城市道路信号交叉口通行能力下降,车流运行混乱.本文为 了从微观层面研究信号交叉口施工区交通流运行特性,以初始社会力模型为基础,首次提 出一种新的适用于交叉口交通流的社会力模型;通过对影响岛式施工区通行能力的因素 进行分析,设计出一套数据采集方案;利用实测数据并结合遗传算法对提出的模型进行标 定,使用统计学指标对标定结果展开评价.结果表明,提出的新模型仿真得到的交通量与 实测值平均绝对相对误差仅为0.028,能为信号交叉口施工区交通流模拟提供参考.     

基于ASAM标准的汽车电控系统匹配标定系统设计

ASAM—MCD标准是一套得到工业界广泛认可的匹配标定规范。通过该规范的实施,可以对ECU开发过程中用到的数据交换方法和软硬件工具进行标准化,从而减少汽车电子领域的开发成本、缩短开发周期。本文论述了ASAM—MCD标准中的CAN标定协议和ASAP2数据接口规范的主要特点,并根据该标准开发了电动汽车用整车控制器匹配标定系统。通过该系统可以实现基于文件的参数监控、测量和标定。     

基于路面加速加载的沥青路面疲劳损伤预估模型标定方法

为提高工程应用中沥青路面疲劳损伤预估模型的可靠性,提出了一种结合小型试件试验与足尺路面加速加载试验的模型标定方法;基于路面疲劳损伤发展特征分析,提出采用非线性增量递归法的沥青路面累积疲劳损伤分析方法,适用于疲劳损伤预估模型由小尺寸试验向足尺试验条件的转移与外推;基于小尺寸试件试验疲劳寿命预估模型构建了足尺沥青混合料层疲劳损伤预估模型,利用疲劳寿命预估模型转移方程实现足尺路面加速加载条件下的疲劳损伤预估;为确定模型转移方程,提出了基于路面加速加载试验的疲劳损伤标定方程,推导了疲劳损伤预估模型待定系数标定方法;利用重型荷载模拟器实施了级配碎石组合式基层沥青路面足尺试验路段加速加载试验,结合路面钻芯试样动态模量与四点弯曲疲劳试验,标定和验证了沥青混合料层的疲劳损伤预估模型。研究结果表明：非线性增量递归法可考虑材料非线性、性能衰减和加载历史对结构层疲劳损伤累积的影响,符合实际路面疲劳损伤发展规律;利用标定确立的疲劳损伤预估模型可以预测试验路不同加载区间沥青混合料层的累积疲劳损伤,50%和90%的预测值相对实测结果的误差分别小于3.1%和20.0%,表明该预估模型具有一定可靠性;提出的模型标定方法,可为基于路面加速加载试验的沥青路面疲劳损伤预估模型建立提供参考,为路面设计和养护维修决策提供更加可靠的性能预估模型。     

武汉地铁第三轨受流器动态接触力测量模型及参数标定

为准确获得第三轨受流器的动态接触力,以武汉地铁某线列车使用的第三轨受流器结构为研究对象,采用有限元法确定了应变片的布置位置,建立了靴轨动态接触力与应变值/加速度值的理论关系式,通过静、动态标定试验获得关系式中的等效参数,并通过对比分析验证了模型和等效参数的精确性。     

高速公路相机自动标定及道路坐标系构建

为解决高速公路场景下利用视频监控系统正确描述车辆相对于道路的空间位置问题,通过引入Frenet坐标系概念,提出一种基于相机自动标定的道路坐标系模型。在相机自动标定阶段,利用线分段拟合方法从曲线车辆轨迹中提取平行于直线路段的轨迹点,并通过级联霍夫变换精确估计道路方向的消失点。然后,根据多车辆三维模型约束,对相机参数进行迭代优化。基于标定结果,将车辆轨迹映射到世界坐标系平面上,并用3次样条插值进行拟合。根据大量运动车辆在道路平面内形成的轨迹域分布特征,综合边界约束估计道路中心点。最后,结合道路中心线在各点处的法线向量与车道宽度信息确定平移量,并利用点平移运动拟合车道线,实现道路坐标系的自动建立。使用真实高速公路视频数据,在多种道路条件下进行试验。研究结果表明:在标定阶段,构建方法对不同高速公路场景的最大标定误差不超过11.55%;与最新的方法相比,直线道路平均标定误差分别降低6.68%和3.58%,弯曲道路平均标定误差分别降低7.43%和2.61%;在道路坐标系构建阶段,构建方法的平均投影距离为0.077 m,接近最新方法的0.069 5 m;而其平均精度为0.916,显著优于最新方法的0.663;所提道路坐标系能够自适应道路形态的变化,有效解决了从监控视频中描述车辆与道路之间相对位置关系的问题。     

卡尔曼滤波算法在空气质量数据校准中的应用

针对自建点实时监控存在的零点漂移和量程漂移导致空气质量数据测量精度受到制约的问题,提出一种基于卡尔曼滤波算法对空气质量数据进行校准的模型。以PM2.5数据为例,结合其他空气质量数据及气象参数经逐步回归得到调整的数据后,使用改进的卡尔曼滤波算法对自建点测量数据进行校准。经同一时间区间内的自建点、国控点测量及校准数据的对比分析表明:通过改进的卡尔曼滤波校准空气质量数据能够很好地跟踪实际数据的变化趋势,平均误差比较小;使用模型将2019年5月、2018年12月数据的均方根误差分别从11.367、27.188降低至修正后的7.555、10.759,精度得到了显著提高。