基于自组织规则的热力耦合解析

为解决平面微小结构设计问题中的可变边界条件、多物理场耦合效应等解析难题,利用平面微小结构连续性单元同桁架单元应变能相等的机理,提出了基于元胞自动机的热力耦合解析方法.以发光二极管(LED)基板热力耦合现象为研究对象,通过LED基板温度、位移及热应力耦合的数值结果与有限元解析结果的比较,证明了方法的有效性.适用于平面微小结构的热力耦合规则的提出,为复杂多物理场条件下的微结构工程设计提供了一个具有灵活性的性能解析途径.     

城市交通状态感知与信号控制一体化融合应用研究

为了有效缓解日益严重的城市交通拥堵,提升交通信号智能化、精细化控制水平,首先回顾了城市交通状态感知和信号控制技术的发展,分析了在应用上存在的问题,阐述了城市交通信号智能化控制所面临的挑战,从多维度交通状态感知、信号智能化控制两者的闭环控制关系角度进行了城市交通状态感知和信号控制一体化融合方案的分析研究。通过实地应用验证：交通状态感知与信号控制一体化融合应用能够真正做到交通流可见、交通状态可认知、智能化控制可实施、控制效果可评判的闭环信号智能化控制,有效提升了城市信号交叉口在实时优化、溢出控制、可变车道控制以及干线动态协调控制等智能化控制下的通行效率。     

一种控制规则自调整的模糊控制器

根据模糊控制理论和实际工程经验，设计了一个控制规则能够自调整的模糊控制器，详细介绍了该模糊控制器的控制原理和运行机制，并作出了仿真。该模糊控制器控制精度高，动态和稳态性能均优于传统的PID和基本模糊控制器，且具有较好的鲁棒性和抗扰动能力。仿真和工程实践证明，该模糊控制器具有简便、稳定的优点，且易于工程实现，具有较高的工程应用价值。     

自协调变周期的交通信号集散控制系统——论第三代城市交通信号控制系统

本文从进一步提高现有道路交通能力的有效利用率，增加系统的可靠性、可手动性、可扩展性等方面，认真分析了现存两代城市交通信号控制系统的主要特点和不足，重点提出并积极探讨了研究设计“自协调变周期的交通信号集散控制系统”的优特点及必要性和可能性。本文提出的“自协调变周期的交通信号集散控制系统”，以“向高科技要警力”为出发点，将执行“各路口停等的车辆最少”的原则，突破了所有路口必须执行相同信号周期的限制，有可能使现有道路网络的通行能力和交通工具的性能得到更充分、更合理、更有效的利用，从而为改善城市交通系统，解决日趋严重的城市交通问题做出较大贡献。     

城市交通信号整体优化理论的概念与方法

城市交通拥挤和堵塞导致道路的容量和管理效率降低，也是交通污染和事故的间接因素。尽管造成这种现象的原因很多，但各交叉口交通信号的不协调、不优化是主要的技术原因。给出了城市交通信号优化理论的新概念，介绍了实现交通信号整体优化的基本方法。随后，给出了城市交通信号整体优化的方法，即把区域系统分解成线控系统，把复杂系统分解成简单系统，分别建立各系统的线性方程，并归纳成线性规划问题。最后理想子区为例进行了相关分解，并建立了列写线性方程的相关概念。     

基于自组织拟合的曲面重构与数控加工方法

提出了一种以型值点集合描述自由曲面的数字化模型,据此设计了从密集数据点群重构曲面数字化模型的自组织拟合及重构算法.该算法利用局部规则对测量点群进行自组织拟合,形成型值点集合及局部规则的表达形式,每一个局部区域的型值点集合满足特定的拟合规则,造型和加工时根据局部规则进行插值和刀具轨迹计算.通过仿真对基于二次多项式局部规则的高次曲面的迭代拟合算法进行了分析,以一个实际的人脸模型数据为例,实现了从测量点群到自组织模型的重构和加工,并将其与SDSCAD1.0曲面重构系统进行对比,结果表明:计算简单且稳定性好,编程效率高.     

自重构机器人系统自修复的拓扑空间及运动规则描述

针对一种新颖的同构式模块化自重构机器人系统,研究了一种基于图论的数学描述方法,以表示每个模块的空间位置及连接状态,进而表达全局拓扑结构;受有限状态机的启发,分析了自重构机器人系统模块的基本运动,提出了该网格型自重构模块化机器人的模块运动规则,为研究自修复算法提供了理论基础.     

用自组织模糊逻辑控制器设计飞行器控制系统

提出了模型参考自组织模糊逻辑控制器的设计方法，并建立其模糊逻辑控制规则。此法根据参考模型输出误差及微分来修正控制规则，从而使学习算法进行的更为合理。通过对某战斗机控制系统的仿真，证明其具有良好的精度和鲁棒性。     

融合自组织映射与Wang-Mendel方法的模糊规则提取

为解决经典Wang-Mendel方法提取模糊规则时得到的规则数目较多的问题,该文提出一个融合自组织映射(SOM)网络和Wang-Mendel方法的规则提取方案.利用SOM对原始样本进行学习,再使用Wang-Mendel方法从SOM的原型向量中提取规则.因为SOM的原型向量学习得到了原始样本的模式分布规律,并且原型向量的数量远小于原始学习样本的数量,所以该方法降低了提取的规则数目及耗费时间.有关混沌时间序列预测的实验结果表明了该文方法的有效性.     

基于最小规则自组织映射的入侵检测算法

为了解决入侵检测模型中海量数据处理问题,降低计算复杂度,提高检测精度,提出基于最小规则自组织映射的入侵检测算法;通过在真实的入侵检测数据集上进行仿真实验,将该算法与普通椭圆补丁算法、简单矩形补丁算法以及决策树算法进行对比.结果表明,该算法在检测精度、稳定性和计算时间方面优于对比算法,验证了该算法的有效性.     

Traffic Signals Control with Adaptive Fuzzy Controller in Urban Road Network

An adaptive fuzzy logic controller （AFC） is presented for the signal control of the urban traffic network. The AFC is composed of the signal control system-oriented control level and the signal controller-oriented fuzzy rules regulation level. The control level decides the signal timings in an intersection with a fuzzy logic controller. The regulation level optimizes the fuzzy rules by the Adaptive Rule Module in AFC according to both the system performance index in current control period and the traffic flows in the last one. Consequently the system performances are improved. A weight coefficient controller （WCC） is also developed to describe the interactions of traffic flow among the adjacent intersections. So the AFC combined with the WCC can be applied in a road network for signal timings. Simulations of the AFC on a real traffic scenario have been conducted. Simulation results indicate that the adaptive controller for traffic control shows better performance than the actuated one.     

城市交通信号的模糊控制研究

以城市主干道交叉口为研究对象,提出了一种实用的交通流模糊控制算法,该算法包括模糊控制算法和绿灯延时终止算法两部分。在现有的模糊控制算法的基础上,增加了绿灯延时终止算法,从而利用模糊逻辑对绿信比进行了优化。在SDCSTS仿真软件的基础上进行了仿真研究。仿真结果表明该方法的有效性。     

Urban Intersection Traffic Signal Control Based on Fuzzy Logic

IntroductionTraffic signals are essential in transportationnetwork management.A number of traffic signalcontrol methods have been developed in the past.Recently,a major research focus has been theapplication of artificial intelligence techniques,such as expert systems,fuzzy logic,neuralnetworks,and genetic algorithms for intersectionsignal control.　 Pappis and Mamdani[1] developed fuzzy rules toevaluate the suitability of extending a currentgreen phase by different time durations based on ac…     

基于C-FQL算法的城市干线交通信号控制

针对城市干线交通协调控制难于建立准确数学模型的问题,提出了混沌模糊Q学习（C-FQL）方法。即在模糊Q学习过程中添加混沌扰动以改变Agent选择动作的方式,并通过添加遗忘因子以平衡学习过程中扩张与利用之间的关系．城市干线交通协调控制中应用C-FQL方法以优化各交叉路口的周期、相位差和绿信比．借助TSIS交通仿真平台。建立了C-FQL方法在城市干线交通协调控制中的应用仿真,结果表明,C-FQL方法收敛速度快,在城市干线交通协调控制中效果良好．     

基于信号控制的城市道路环形交叉口通行能力分析研究

城市道路环形交叉口同一般平面交叉口相比,具有冲突点少、车流连续、行驶安全、便于管理等优点,在许多城市道路交叉口采用。然而,随着城市道路交通需求量的不断增加,原有许多环形交叉口的通行能力无法满足这种需求,交通问题日益尖锐。如何有效地利用环形交叉口的时空资源,最大限度提高交叉口通行能力,是从交通信号控制角度研究解决环形交叉口交通问题的有效途径。     

基于Paramics的城市道路复杂交叉口信号控制策略优化研究

基于微观交通仿真平台Paramics,提出了一种针对城市交通路网中复杂交叉口信号控制策略效率评价系统的理论框架与实现方法。作为应用实例,以广州市海珠区的某复杂交叉口为研究对象,通过建立其几何精确的CAD模型,进行现场交通调查获取真实OD的数据,进而建立其微观交通仿真模型。最后,通过加载不同的信号控制方案(包括现行的方案),并仿真分析各方案的运行效率,从理论上寻求最优的方案。实际应用结果表明,所建立的基于微观仿真的城市交叉口信号控制优化方法,能方便、有效、低成本地应用于实际交通工程中,为此类城市交通复杂问题的解决提供有益的理论参考。     

基于多智能体技术的城市交通控制系统的探讨

提出了一种新的基于多智能体技术的城市交通控制系统框架,并在该系统中的智能体模型中引入了学习机制,初步建立了一个具有专家系统的特点、可以不断进化的分布式城市交通智能控制系统.     

基于多智能体的城市交通集成控制系统设计

针对我国城市交通迫切需要解决的关键技术问题,采取传统方法与人工智能相互结合的智能方法与步骤,在引出我国城市交通控制系统结构与功能要求的基础上,阐述一种基于多智能体（multi-agent,MA）协作的城市交通智能控制系统的框架结构。根据该系统框架结构,建立一种面向城市交通实时、有效的控制系统设计思想,完成了基于多智能体的城市路口控制、区域控制的系统智能控制设计,完善我国城市交通控制与管理模式,以确保城市交通智能化控制目标的顺利实现,提高路网通行能力,改善城市环境质量,营造出舒适宜人的交通环境。     

城市干线信号控制策略综合评估体系

城市干线信号交叉口是路网交通流汇合和分离的节点,是保障城市交通顺畅通行的关键所在。面对信号控制策略评估方法单一的问题,构建了一种面向交通效率、交通安全和交通环境的综合指标体系,并利用组合赋权-模糊综合评价（fuzzy comprehensive evaluation,FCE）模型对城市干线信号控制方案展开综合评估。最后以太原市兴华街干线的三种信控方案为例,借助 VISSIM 软件和间接安全模型,获取所需的评价指标值,计算综合得分。结果可知,在城市干线中使用信号联控方案最优,能有效提高干线的综合水平,其评估结果与实际结果较为一致,验证了评估体系的有效性。本文的研究结果为城市干线信号系统的规划与管理提供了理论依据与技术支撑。