高速公路平纵曲线组合路段交通风险评估方法

高速公路平纵曲线组合路段常出现单一平曲线和竖曲线要素满足规范，但二者相结合后存在安全隐患的情况。为评估这类组合路段的交通风险、提升组合路段安全性，综合运用可拓云理论与理想点法，提出了基于可拓云模型的交通风险评估方法。基于已有事故数据和文献，从驾驶员、道路、交通环境以及其他因素的角度出发，构建了包含15个指标的交通风险评估指标体系，并将每个指标划分为5个风险等级；利用层次分析法和熵权法确定各评估指标主、客观权重后，再通过理想点法确定各评估指标组合权重；参照公路路线设计规范及相关文献，考虑定性指标的边界模糊性划分各评估指标的风险等级，并按照等比原则实现定性指标的定量化描述；构造可拓云模型云隶属度矩阵，计算综合评判向量，最后根据最大隶属度原则确定路段风险等级。以云南省3段高速公路路段作为分析案例，利用基于可拓云模型的交通风险评估方法计算了各路段风险等级，并识别了各路段的危险性指标。结果表明:该方法与传统基于模糊综合评价法相比，评估结果相同，但信息更丰富，其综合评判模糊等级特征值的期望E_xr反映了路段的安全程度；Y路段的E_xr高于C路段，表明Y路段比C路段更安全；3段路段的评估结果的置信度因子θ均小于0.05，表明结果可信度较高，验证了该方法在交通风险评估过程中的适用性。      

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

闭环增益成型算法在运动控制器中的应用

我国内河众多,海上疆域广大,蕴含着丰富的石油、天然气、可燃冰、有色金属等资源,因此,对海洋资源的开发以及海上航运业的发展成为国家的战略规划重点。舰船与海上作业平台作为主要的开发工具,其设计与制造质量具有重要意义,尤其对于高速化、大型化船舶的运动控制。船舶在海上受到的干扰力较多,本文针对船舶的运动过程建立模型,并结合闭环增益成型算法设计一种船舶运动控制器,并基于Matlab进行了船舶运动控制器的仿真试验。     

基于果蝇优化算法的轮廓误差控制研究

针对传统果蝇优化算法精度低、收敛慢、易陷入局部最优的问题,通过增加随机机制扩大其探测能力,并通过改变步长,提高其后期寻优精度。将改进后的算法应用于PID控制器的参数优化,并将复杂的时变信号作为优化模型的输入。对获得的PID参数的控制效果进行验证,结果表明:改进后的果蝇算法寻优速度快、精度高,其优化后的PID参数,轮廓运动控制精度高、鲁棒性好。     

云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。