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1.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果. 相似文献
2.
为研究汽车行驶过程中减振器弹簧压并状态下翼子板内流场特性的变化,将该状态下的减振器简化为三维变截面圆柱模型,并建立变截面圆柱绕流三维流场模型,利用Transition SST四方程转捩模型模拟低、中、高3种车速对大、小圆柱绕流涡旋特性的影响.结果表明:绕流后尾涡的大小、形态、上升角均受圆柱直径、雷诺数及边界条件的影响,在变截面处验证“下洗”运动对N区边缘涡生长的直接作用及对L区涡旋分布的干扰作用;3种流速下适合绕流涡旋振动压电能量回收的最优夹角分别为±10°,±15°,±20°;在有界的高雷诺数流场下对变截面圆柱绕流涡旋重新分区,发现新的涡旋连接方式. 相似文献
3.
海水密度的人工跃变技术是通过人工方法形成足够规模海水密度跃变区,继而影响潜艇正常航行.技术应首先研究规模适度、气泡密度合理的跃变区形成方法.立足现有工业技术条件,完成了对基于气体射流法的跃变区生成设备的总体设计.详细对关键射流部件压力容器和气泡发生器作出设计说明:一是设定压力容器的结构和型式,考虑到球壳强度、射流结构、形成连续分布的跃变区,对其两相邻开孔所夹的最大球心角作出规定.二是选用喷嘴型微型气泡发生器,应设定其结构尺寸和容器开孔.最后气体射流成泡和设备拉伸运动两部分同时进行,形成海水跃变区.研究成果对于技术的工程应用提供重要的理论指导. 相似文献
4.
相比频率固定的脉冲多普勒体制, 频率捷变体制在抗干扰方面具有显著优势。但在该体制下, 基于匹配滤波的信号处理算法存在旁瓣平台问题, 难以与动目标检测兼容。压缩感知理论将目标参数估计建模作为欠定方程求解, 为该问题提供了解决思路。在相参频率捷变雷达中, 压缩感知能否准确重建目标是一个基础性问题。本文梳理了针对该问题的相关研究, 借助相变理论与相变曲线的解析表达式, 定量描述了捷变频雷达重建目标的成功概率与主要系统和目标参数之间的关系; 该理论性能边界与仿真实际所能达到的性能相接近。此外, 还探讨了现有成果在实际应用中的价值, 展望了未来研究方向。 相似文献
5.
针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化. 相似文献
6.
7.
8.
为了提高黏弹性约束阻尼结构模型仿真精度,提出一种考虑频变特性的约束阻尼结构建模方法,并开展了试验验证.首先,对ZN-3黏弹性材料进行动态试验测试,基于最小二乘法获取黏弹性材料模量和损耗因子表达式;其次,根据ZN-3黏弹性材料损耗因子关系表达式,基于考虑频变特性的修正模态应变能法,求解了约束阻尼结构的固有频率和模态损耗因子;最后,以贴敷黏弹性阻尼材料的悬臂约束阻尼薄板为例,从理论与试验两方面校验,结果表明,考虑频变特性的约束阻尼结构有限元模型具有较高精度,与试验测试结果比较误差在5%以内,验证了建模方法的准确性. 相似文献
9.
对风机参与电力系统调频的控制策略进行研究,提出一种基于模糊规则的风机超速区变参数综合惯性控制方法.首先,分析风机传统综合惯性控制方法,针对电网频率的二次跌落问题,对风机超速状态下的惯性响应特性进行研究,使风机具有更好的转速恢复能力;然后,针对风机实际运行状态与惯性控制系统参数间的动态匹配问题,以频率差值和频率变化率为考量标准,制定模糊规则,实现风机惯性控制更优的动态响应,并进一步减小电网频率的二次跌落.仿真实验表明:文中方法具有可行性和有效性. 相似文献
10.
网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型(Intelligent Driver Model, IDM)和经典的换道模型最小化换道总制动模型(Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL)进行改进,提出了一种扩展换道模型(Extended Lane-Changing model, ELC),来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。 相似文献