基于路侧毫米波雷达的车辆碰撞概率计算方法

为定量化得出高速公路同一车道中前后相邻车辆的碰撞概率,从制动减速度的角度出发,提出一种新的前后相邻车辆碰撞概率计算方法。分别考虑前后车发生碰撞的3种不同情况,推导出如果发生碰撞前车需要的最小制动减速度。基于路侧毫米波雷达获取海量车辆运行状态真实数据,包括轨迹、速度以及制动减速度的变化规律,采用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)建立制动减速度分布模型,进一步基于GPD模型计算出在不同场景下如果发生碰撞所需最小制动减速度的发生概率,将该概率值确定为碰撞概率。研究结果表明,在本研究路段,约99.10%的加速度在[-1, 1] m·s^-2的区间范围内波动,车辆制动减速度的分布具有“长尾”特征,较大的制动减速度占比非常小。内侧1车道、2车道加速分布比3车道的分布更为集中,大型货车的加速度分布比小客车的加速度分布更集中。最后,基于真实的危险场景数据以及模拟的典型危险场景数据进行验证,将该方法的计算结果与传统方法的计算结果相比较,表明该方法的计算结果连续,且可迅速、准确地识别各类危险场景。     

件杂货码头安全风险的帕累托图分析方法

件杂货码头货运量大,装卸作业复杂,其安全风险管理至关重要。采用某港口公司在安全管理过程中所统计的引发事故的风险数据,利用帕累托图方法,在分析结论的基础上提出了件杂货码头安全管理建议。     

基于多目标遗传算法的RITS物理结构优化设计

铁路智能运输系统(RITS)是涉及多学科、多专业领域,集底层控制、实时调度、运营管理于一体的多功能、多任务的复杂大型信息系统,系统结构优化设计方法研究对铁路信息化建设和现有信息化资源的整合具有重要意义。本文提出了RITS物理结构优化设计问题模型,即在一定资源条件约束下,综合考虑技术、经济等方面因素,实现功能单元在物理实体上的优化配置,并提出了基于多目标优化的解决思路。RITS结构优化设计待优化函数具有高维、多峰、非线性等特点,求解难度大。本文重点研究了一类基于Pareto机制的具有快速全局收敛能力的多目标遗传算法,并以紧急救援系统为例进行结构优化设计,验证了算法的有效性。     

农村公路网络设计多目标模型与算法分析

农村公路作为农村社会的重要基础设施,其规划布局对于推动农村公路建设、促进整个农村地区公路运输和社会经济的发展有着重要作用。通过最小化造价费用、最大化人口覆盖度、最小化出行成本,建立农村公路网络设计多目标决策模型,并用多目标自适应遗传算法计算得到Pareto最优解空间,作为决策者满意解。最后用一个例子验证该模型和算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在进行农村路网规划时选择最优的规划路径。