高速磁悬浮列车间隙信号数字滤波器设计与实现

分析了高速磁浮列车间隙信号噪声的特点,采用基于FPGA的FIR数字滤波器滤除噪声。应用基于位级联的多查找表分布式算法实现16阶低通FIR滤波器,由verilog-HDL语言完成设计文件,并在Simulink及ModelSim ISE 6.1平台上进行了试验仿真,结果均满足设计要求。     

基于超声波测距技术的盾构盾尾间隙测量系统研制

盾构施工环境恶劣,为解决人工测量存在安全隐患和采用视觉、激光等间接测量的准确率较低问题,采用超声波传感器设计非接触内嵌式测距模块,研究嵌入式超声波传感器的测距单元、信号处理的采集单元、盾尾间隙测量的显示单元及测量系统工作流程。试验验证和工业性测试结果证明该测量系统精准度较高,满足生产需要,可为K 块的选型提供依据,同时为智能调整盾构姿态提供数据支撑,且有助于盾构的管片自动选型和智能纠偏。     

客运专线列车轮对内侧距选择的研究

首先介绍了国内外关于轮对内侧距对机车车辆动力学性能和轮轨关系影响方面的部分试验研究结果，重点以我国既有线固定辙叉道岔为例，从是否计入测量位置对轮缘厚度的影响，分析不同轮对内侧距通过道岔有害空间的问题，并就轮对内侧距变化后对机车车辆运动稳定性的影响开展滚动台试验研究，对轮对内侧距的影响进行综合分析，为我国客运专线列车轮对内侧距的选择提供参考。     

城市建筑物出口与道路连接处通行能力研究

为了分析城市土地利用对道路的交通影响,需要准确地分析城市建筑物出口与道路连接处的通行能力.对建筑物出口车流插入的实际交通运行特征进行了深入分析,在参照主路优先的无信号交叉口的可插入间隙理论模型基础上,通过实际调查数据对模型的车辆长度、安全间距、加速度和主路可接受间隙等关键参数进行分类量化修正和标定,解决了原模型难于反应建筑出口可容纳排队车辆数及主路车流速度对建筑物出口可插入车流能力的影响的问题,能有效得出不同等级城市道路的建筑物出口所能承受的插入车流量.新的模型与实际交通情况具有更高的拟合度,为准确评估地块开发后对所在道路的交通影响提供了量化参考,提高了城市规划的科学性.      

环形交叉口通行能力研究综述及展望

通行能力是环形交叉口运行效率的重要组成部分,是分析延误、排队长度及系统服务水平的基础.首先对现有的环形交叉口通行能力模型进行分析总结,如经验回归模型、间隙接受模型,以及基于仿真的通行能力模型等;从研究方法和研究思路两个层面对问题现状进行探讨,并对关键技术方法进行分析.结合研究中易忽略的问题,提出了环形交叉口通行能力模型构建的一般思路：明晰各股车流相互作用机理,考虑出口车辆及大车等影响因素,从整体上构建通行能力模型.最后结合环形交叉口的控制目标,对环形交叉口通行能力的研究进行了展望.     

沥青混凝土断级配研究

通过大量的理论和试验分析,对断级配沥青混合料的力学性能和级配组成特点进行研究,同时。比较断级配和完全断级配沥青混凝土的力学性能的不同,由此可断定断级配沥青混合料是适合我国高等级公路沥青路面的混合料型式。     

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公交市场上运营者之间的自由竞争往往会走入“囚徒困境”,即所达到的Nash平衡不是Pareto最优。针对此,本文引入公交管理者进行宏观调控使运营者走出困境。本文首先建立了描述管理者与运营者之间的动态调整过程的Stackelberg博弈模型。鉴于该双层模型的复杂性,文中将下层广义Nash均衡博弈模型转化成变分不等式问题,并讨论了博弈均衡解的存在性,然后给出了增广Lagrange罚函数算法及其收敛性结论,最后给出具体算例。     

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车辆间隙定义为到达路段某特定点相邻车辆的间隔.本文研究了非双车道异质混合交通情形下的车辆间隙模型,此类交通流在诸如印度等一些发展中国家普遍存在.其特征是具有大量“零间隙”的情况,这主要由给定车道宽度下车辆同时到达的情形所致.其另一特征是较大车头时距带来的尾区数据量偏大.然而,一些学者运用轻尾分布对车辆间隙进行建模并得到了满意的结果.原因主要是：(1)尾区数据融入单个面元;(2)分布拟合时卡方检验等方法具有一定的局限性.此外,一些学者还建议对同一范围的交通流数据采用其他一些分布进行拟合,产生了分布选择的分歧.同时,可表征任何分布拟合状况的面元在间隙模型中的作用逐渐减小.因此,本文就以上问题对现有间隙模型的研究进行进一步和标准化的分析.本文还分析了两种具有较好尾模型特性的广义Pareto分布(GP)、广义极值分布(GEV)、其他几种传统分布对550 vph至4 100 vph流量范围内车辆间隙建模,且使用基于区域和基于距离检验的方法进行分布拟合检验.结果表明,无论使用哪种检验方法,广义Pareto分布对于大于1 500 vph流量的间隙数据在整体和尾区均能得到较好的拟合效果.广义极值分布在使用基于区域的检验方法时对于大于1 500 vph流量的间隙数据产生较好的拟合效果.     

基于深度学习的网约车供需缺口短时预测研究

城市不同区域网约车供需缺口预测可为车辆调度策略提供支持,从而提高车辆运行效率和乘客服务水平.为实现网约车供需缺口短时预测,提出一种基于时空数据挖掘的深度学习预测模型(Spatio-Temporal Deep Learning Model, S-TDL).该模型由时空变量模型、空间属性变量模型和环境变量模型 3个子模型融合而成,可捕捉时空关联性、区域差异性和环境变化对供需缺口的影响.同时,提出特征聚类-最大信息系数两阶段特征选择方法,筛选与供需缺口相关性强的特征变量,提高训练效率,减少过拟合.滴滴出行实例分析证明,特征选择后的 STDL模型预测精度显著优于BP神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络.     

无信号控制交叉口行人专用信号的设置标准研究

通过对城市道路无信号控制交叉口行人穿越特性的分析,总结出反映行人穿越效率的3个主要效率指标。对现有行人临界穿越间隙的计算公式进行合理、全面的修正,得出将总的行人平均延误30 s作为行人控制信号的1个设置标准。同时,采用行人可穿越机会数（CO）和当量行人流量（EAU）指标来建立模型,作出基于行人特性的信号设置依据图形,作为行人控制信号的另一个设置标准。最后对按钮式行人信号灯的基本原理和适用条件作了简要分析。