基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

引江济淮工程派河口船闸通航水流条件及改善措施

派河口船闸是引江济淮派河口枢纽重要组成部分,位于派河入巢湖口门段,建设条件复杂。综合已有工程、河道边界和相关规划,提出了复线船闸平面布置初拟方案。采用定床河工模型试验的技术手段对船闸下游引航道与口门区通航水流条件开展了详尽研究,探明了节制闸泄洪时下游通航水域纵向和横向表面流速、流态特征,分析了通航水流条件不满足规范要求的原因,指出可通过岸线平顺、新开泄洪分流通道和控制临界安全泄洪流量等措施进行改善。优化后的方案可满足设计要求,为工程设计和今后运行管理提供技术支撑。     

成都轨道交通环线客流特征分析及运营模式研究

针对轨道交通环线大多采用的"鱼刺图"客流断面表达形式及内外环对称开行的运营模式存在的问题,通过运用国内首创的环形客流断面图对环线客流特征进行直观表达,在此基础上对其运营组织模式进行研究并提出不同的运营模式供灵活选择,以期对后续其他城市环线的设计提供参考。研究结论:(1)环线有别于放射性线路具有明显的客流特征差异,运用环形客流断面图方式,可读性和直观性更强。(2)根据环线的不同客流特征提出内外环对称、内外环不对称、大小交路、单向收发车4种运营模式。4种运营模式各有自身的适应性,在具体项目应用时应结合实际线路沿线站点情况及客流特征进行进一步研究比选。     

基于地层损失的复合地层盾构隧道施工沉降研究

盾构隧道施工诱发地面沉降的影响因素较多,但主要因素可归结为地层损失引起的地层变形。基于现有地层损失的理论,对引起地层损失的注浆过程进行模拟,依此研究复合地层盾构隧道施工对地层沉降的影响。研究结果表明:隧道贯通时,土体最大沉降和隆起区域分别位于隧道拱顶和拱底;浆液的硬化会对地表和拱顶的沉降速率产生影响,当浆液弹性模量达到最终硬化的75%时,地表和拱顶的沉降速率达到最大值并开始逐步减小;地表和拱顶沉降随浆液的逐步硬化而趋于稳定,且拱顶沉降趋于稳定的速率更快。     

广州三条城际铁路线的客流特征分析

城际铁路是珠三角城市群内部互联互通的重要通道,实现了广州与周边城市的快速联系。通过对比研究了广深、广珠和广佛肇等3条城际铁路线的客运总量、空间分布、时间分布及客流成长等特征,为国内其他城市群发展城际铁路提供借鉴。     

基于信息流的城市轨道交通应急管理研究

为适应城市轨道交通网络化运营需求,针对当前轨道交通应急管理的不足,首先分析城市轨道交通突发事件的基本特性。在此基础上,从信息流的角度介绍构建以应急组织机构为主体,并由应急预案管理、应急资源管理、事件标准处置方法管理、历史事件案例管理和突发事件管理组成的应急管理体系框架。最后,以信息流为导向构建事前信息采集与筛选、事中信息分析与处理、事后信息总结与反馈的动态闭环式轨道交通应急管理流程,并分析应急管理各阶段的工作重点,为轨道交通应急管理提供新的思路和方法。     

城市轨道交通客流预测宏观指标统计分析这篇中文摘要写得很空泛，不太容易看出论文要点

城市轨道交通客流预测作为需求分析的有效技术手段,其预测结果的可信度和有效性将直接影响决策的精准度,重要性不言而喻。通过对北京、上海、广州、深圳、成都、南京等20余座城市的轨道交通现状运营数据进行全面整理与归纳,系统阐述网络客流、线路客流、车站客流的诸多特征,从负荷强度、网络平均乘距、线路平均运距、换乘系数、断面高峰小时系数、断面不均衡性、换乘客流量级分布、车站超高峰系数等客流预测关键技术指标进行特征探讨与规律总结,以期协助模型工作者更好地把握预测结果的合理性。     

铁路调度区域内货物列车出发计划动态全局优化

为实现调度区域内货物列车出发计划的全局最优,提出1种基于车流不确定性的动态优化方法。影响货物列车出发计划的不确定性因素主要有事故、晚点、扣修等,将其中不确定性因素进行量化处理,并当作随机变量。以调度区域内货车中转停留时间最小为目标函数,以网络车流平衡、节点车流守恒、满轴限制、运到期限作为基本约束条件,以计划兑现率要求作为动态约束条件,建立制定列车出发计划的动态优化模型。利用确定性等价类将模型转化为确定性线性规划模型,采用编制的线性规划软件求解。通过算例证明该方法可以得到优化结果。分析计算结果可知:车流的不确定性会导致中时增大;计划兑现率要求越高,计划最后的执行指标就越差;考虑运到期限要求,会导致中时增大。     

KZ1型控制阀仿真模型及列车制动性能仿真研究

根据空气流动理论和KZ1型控制阀(KZ1阀)的工作原理,建立使用KZ1阀的列车空气制动系统仿真模型,并开发相应的列车空气制动仿真系统,对KZ1阀置于快速及普通位时单车的制动、缓解和紧急制动进行仿真。与试验结果对比表明,仿真模型能够较好地模拟单车制动性能。对KZ1阀应用于时速160 km快速货车的列车制动特性进行仿真分析可知,KZ1阀在快速位时的列车制动性能与104型控制阀接近,在普通位时与120型控制阀接近;KZ1阀在制动、紧急制动时性能较好,但是在缓解时波速过低,初步分析是由于副风缸容积过大所致。因此,使用KZ1阀的车辆与使用其他型号控制阀的车辆混编时,可能会发生缓解传播不连续的问题。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。