沃尔沃XC60

测试地点:中国·北京2022款沃尔沃XC60在各个方面都让人比较满意,如果价格优惠力度进一步增大,相信会带来更多购买者上月刚驾驶过2022款沃尔沃S60 B4,今天坐上2022款沃尔沃XC60B5四驱智雅豪华版驾驶位一踩油门踏板就感受到了动力上有了很大提升,毕竟发动机从B4提升到了B5。     

中长运距城际旅客出行方式选择行为模型 ——以高铁、民航为例

针对中长距离城际旅客对高铁,民航,空铁联运与民航中转等出行方式的选择行为.应用意向调查(SP)方法选择3个典型OD开展客流调查,构建多项式logit(mnl)模型与混合logit(ml)模型拟合数据,分析影响旅客选择行为的关键因素,说明旅客选择行为的异质特征.研究结果表明:相比MN L模型,ML模型显著提升了模型预测能力,更好描述了旅客选择行为的异质性,更适于出行方式选择行为建模;行程前时间,在途时间,中转时间是影响旅客选择的主要因素;出行目的,公费出行等对出行方式选择也有重要影响;在1400～2000 km运距范围,减少中转时间可以有效提高空铁联运与民航中转出行方式市场分担率;1400 km运距范围内,如果中转时间在1.5 h以内,则民航中转与空铁联运2类出行方式的替代特征明显,2000 km运距范围民航中转市场分担率显著高于空铁联运.     

基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术

常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

表面选区强化对钢轨波磨处轮轨滚动接触行为的影响

层流等离子体表面强化技术可大幅提高钢轨表面的硬度和耐磨性。为了揭示强化处理对轮轨滚动接触行为的影响,建立同时考虑钢轨表面选区强化和短波波磨的三维轮轨瞬态滚动接触有限元模型,数值计算了车轮高速滚过一个波磨周期的轮轨力、接触斑黏滑分布和残余应力应变。对比发现:表面选区强化对轮轨力和接触斑黏滑分布的影响较小,不影响钢轨承载性能;对钢轨表面残余应力应变分布的影响明显,残余应力主要集中在屈服强度较高的强化斑内而残余应变主要集中在韧性较好的基体材料上,表面选区强化有效结合了强化斑和基体材料的力学性能,形成了一种强韧的良好匹配。结果可为现场生产服务提供一定的理论指导和应用参考。     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

货车自动驾驶技术及标准法规发展分析

目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。