一个改进的宏观交通流模型及数值计算

基于考虑多前车信息的微观多车跟车模型,按照交通流研究中采用的微观一宏观参量关联关系,提出一个改进的宏观交通流动力学模型.获得了该改进模型线性稳定的判别条件.数值仿真和一阶波传播速度分析表明该模型能够模拟交通流的堵塞和疏导等实际交通流现象,多前车信息对宏观交通流波动性存在不可忽视的影响.     

交通流双车动力学模型与数值仿真

考虑双前车信息对跟驰车辆的影响,建立了改进的新的微观双车跟车模型。在此基础上,按照交通流研究中采用的微观-宏观参量关联关系,推导出改进的宏观交通流双车动力学模型。通过模型稳定性分析得到了该模型线性稳定的判别条件。数值仿真表明该模型能够模拟交通流的堵塞和疏导等实际交通流现象,以及次邻近前车对交通流波动性存在不可忽视的影响。     

基于系统动力学的车辆追尾事故仿真分析模型

利用系统动力学理论构建了车辆追尾事故的仿真分析模型.该模型充分考虑了驾驶员的信息处理过程,反映了从感知信息到反应动作的时间延迟,跟驰车辆可以根据前车车速变化、自身的期望车距对自身车速和车距进行调整,利用前后两车车速比、实际车距与安全车距比计算追尾事故发生风险.最后以驾驶员感知反应时间为例,对不同感知反应时间下的追尾事故风险进行了仿真分析.该模型提供了一种道路交通事故致因的机理分析方法.     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

基于鲁棒模型预测的智能汽车轨迹跟踪控制研究

针对传统的基于跟踪误差模型轨迹跟踪控制器在复杂行驶环境下控制精度不高,鲁棒性差等问题,设计一种鲁棒模型预测轨迹跟踪控制策略.采用车辆凸多胞体动力学模型显式描述车辆动态特性,结合轨迹跟踪多目标约束设计鲁棒性目标函数,通过线性矩阵不等式优化方式求解状态反馈控制律;引入前馈控制消除稳态误差,提高跟踪精度.结果 表明:在不同行...     

基于车辆驱动的交通灯控制策略及仿真研究

针对传统交通信号灯控制方法灵活性、时效性较低的缺点,提出一种车辆驱动的路口交通信号灯控制策略。建立批到达的门限服务轮询模型对控制策略进行性能分析,利用马尔科夫链和概率母函数的分析方法推导出路口平均排队车辆长度以及信号灯平均切换循环周期的闭式解析表达式,并进行了仿真验证,与传统固定时间控制策略相比,该方法有效提高了时效性与控制有效性。     

并联混合动力汽车扭矩协调控制策略仿真研究

对于使用机械式自动变速器(AMT)的并联式混合动力汽车(PHEV),能量管理策略的实现需要对发动机、电机以及离合器和变速箱进行协调控制,为此,建立一个分层控制系统来管理整车的能量分配和实现整车的能量分配策略。能量管理策略的实现层以改善车辆行驶平顺性和减小离合器磨损为目标,协调控制动力和传动系统,实现能量管理层需要的扭矩分配、工作模式切换以及换档等要求。在Matlab/Simulink环境下建立了并联式混合动力汽车动力传动系统的仿真模型,通过仿真进行控制策略的辅助设计并验证了控制策略。当前开发的控制策略已经应用于实车,试验结果表明了控制系统和控制策略的适用性。     

向前看多车跟驰模型稳定性分析

考虑多辆前导车信息对跟驰车的影响,提出了一种改进的交通流跟驰模型.通过线性稳定性分析,得到了改进模型的稳定性条件,改进模型通过调节多前导车信息,使交通流的稳定区域明显扩大.通过非线性分析获得不稳定区域下的扭结-反扭结密度波.数值模拟表明多前车信息对交通流存在不可忽视的影响.     

车辆换道控制策略及其灵敏度分析

本文研究了多车道交通系统中车辆换道行驶的微观模型;结合我国的高速公路分为快速车道与慢速车道的特点,建立了引导车辆行驶的控制策略,该策略由一系列规则构成;通过计算机仿真,验证了模型及规则的有效性;并对规则中的参数进行了灵敏度分析.     

基于混合控制策略的半主动悬架道路友好性

为提高重载车辆悬架系统的道路友好性,利用Matlab/Simulink建立基于混合控制策略的半主动悬架系统的道路友好性仿真模型,分析了阻尼力分配系数对车辆-路面动态载荷的影响。利用动态载荷系数、动态载荷应力因子道路友好性指标评价了具有混合控制策略的半主动悬架系统的道路友好性。研究结果表明,当阻尼力分配系数为0.2～0.6时可使基于混合控制策略的半主动悬架系统的具有较好的道路友好性。     

混入智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型

针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明：智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。     

仿真交通流混沌特性研究

基于非线性跟驰模型建立了由五辆机动车组成的动态仿真模型,利用Matlab软件产生了五辆机动车的仿真交通流,给出了在一定参数组合下前后车辆之间的车头间距、速度差随时间变化的过程曲线.并结合实际交通系统的特点,对仿真结果做了理论分析.基于混沌时间序列分析方法,提出了证明非线性跟驰模型产生的仿真交通流具有混沌特性的一种方法,并分析了模型参数对仿真交通流动态特性的影响.该研究结果有助于进一步理解实际交通流系统的动态特性,并为短时交通流预测、诱导方法和智能交通控制提供理论依据.     

基于跟驰理论的道路交通噪声预测模型研究

交通噪声预测在城市交通规划和建筑设计工作中具有重要意义。本文根据我国道路交通噪声的实际观测方法,通过引入微观交通流理论,建立了一种可用于多车道混合车流等效声级和统计声级预测的动态随机模型。其核心算法是基于车辆非线性跟驰模型,依靠计算机随机模拟技术,实现对单车行驶行为的构造和仿真。算例分析和实验观测表明本文建立的模型具有较高的交通噪声预测精度和稳定性。     

基于门控循环单元的车辆跟驰行为仿真模型

驾驶员记忆效应能有效提高车辆跟驰行为中的加速度预测准确率,结合General Motors (GM)跟驰模型与门控循环单元网络建立新的车辆跟驰模型。通过数据预处理获得有相似驾驶行为的小型车间车辆跟驰数据,校准新模型,从而确定模型的最优参数与结构,依据车辆跟驰特性通过仿真验证了模型有效性,与神经网络、支持向量回归进行对比,仿真结果证明,结合了L-BFGS优化的GRU车辆跟驰模型比仅考虑前导车与跟驰车间瞬时相互作用的车辆跟驰模型,能得到更高的仿真精度和稳定性。     

组织效力与权力分配—— 一种数理解释

以组织效力为原则，通过数理分析提出了组织权力的最佳配置结构，以及伴随组织规模扩充最佳权力配置的转移规律。     

信息融合技术在汽车安全行驶系统中的应用

系统地介绍了基于汽车制动防抱死，驱动防滑转(ABS／ASR)开发的汽车制动防抱死/驱动防滑转，自适应巡航(ABS／ASR／ACC)集成系统，并针对以往集成系统开发中将ACC控制程序直接嵌入到ABS／ASR控制程序中的不足，提出了基于信息融合技术的解决方案，给出了集成系统的信息融合控制模型和ACC理想安全距离控制的静态模型。通过把瘩传感器信号有机地融合起来，实现资源共享，协调三个系统间的相互关系，提高了控制系统的稳定性和可靠性。在：Matlab环境下对集成系统静态模型的仿真表明应用信息融合技术具有良好的控制效果。     

基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制

提出了一种新型的基于Hammerstein-Wiener模型的广义预测控制策略。采用基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型描述非线性系统动态特性,作为被控对象预测模型。同时,针对现有遗传算法和混沌粒子群优化算法收敛速度慢和精度低等缺点,给出一种拟牛顿信赖域混沌粒子群混合优化算法,作为预测控制的滚动优化策略,函数测试和非线性对象的广义预测控制的滚动优化表明该算法的优越性。最后,对设计的预测控制器进行实例仿真,结果表明它能满足系统实时稳定运行的需求,取得了良好的控制效果。     

基于Agent与模糊逻辑的车辆换道仿真模型

提出了基于Agent的多车道交通流协调控制系统的层次模型,该系统中各Agent之间的信息交流都是双向的.建立了车辆换道行驶、加速或减速等的模糊规则库.车辆的行为由一系列模糊规则来决定.在车辆的换道策略中使用Agent技术,可以克服传统模型中主要依靠车间距来决定换道,车辆之间没有相互作用的缺点.通过计算机仿真,验证了模型及规则的有效性.     

基于三次样条非参数拟合的驾驶行为仿真模型

现有车辆跟驰模型大多建立在控制论和运动学观点之上，以至于在仿真过程中连续运用单一模型控制规则来支配驾驶员的驾驶行为，忽略了对多源高负载信息感知变量的运用。文章直接运用信息挖掘技术最大限度地榨取实测数据所携带的有关驾驶行为的个体有用信息，通过多元非参数三次样条回归模型剔除了数据中由白噪声产生的干扰，构建了一种基于三次样条非参数拟合的驾驶行为仿真模型。仿真试验表明，此模型具有可移植、高精度的特性，能很好地反映和预测多源高负载信息感知变量刺激下跟驰过程中驾驶员的驾驶行为。