寒地城市快速路冰雪路面交通流特性研究

利用视频检测系统采集城市快速路冰雪路面上的交通数据,对城市快速路冰雪路面交通流特性进行了研究;分析了冰雪路面对道路交通安全影响,探讨了城市快速路冰雪路面上车速变化、车头时距分布特性,对比分析了冰雪路面与非冰雪路面上城市快速路交通流量与速度的关系,并建立了冰雪路面快速路交通流量与速度关系模型.研究成果将对寒地城市快速路的运营、管理和评价提供科学依据和数据支持.     

基于动态安全车距的车辆跟驰模型及稳定性分析

为了更好地模拟车辆的跟驰特性,在全速度差(full velocity difference, FVD)模型的基础上考虑前车与跟随车的车头间距、速度差、速度和加速度等因素,建立了一种基于动态安全车距的改进FVD跟驰模型。构建了可变车头时距模型量化前车加速度对跟驰车头间距的影响程度;应用小振幅扰动分析和长波展开进行了模型线性稳定性分析,推导了改进FVD模型的临界稳定性条件;设计环形道路上微扰动数值仿真实验,分析了扰动后的车辆跟驰行为特性,解析加速度参数对模型抗扰能力的影响。研究结果表明：考虑前车加速度信息可以降低扰动演化时的波动振幅,有助于提高车流的稳定性。     

考虑侧向车换道影响的理论和数据组合驱动的车辆跟驰模型

为分析受侧向车辆换道影响下的目标车辆跟驰行为，结合多速度差理论跟驰模型和深度学习方法，提出了一种理论-数据组合驱动跟驰模型。首先考虑了跟驰车辆对于前向车辆和侧向车辆保持安全车距和受车辆速度差影响的特性，提出了双车道多速度差跟驰模型（FS-MAVD模型），并利用差分进化算法进行模型参数标定。构建了CNN-Bi-LSTM-Attention数据驱动车辆跟驰模型，利用卷积神经网络层（CNN）充分提取前向和侧向车辆交通特征，双向长短期记忆网络层（Bi-LSTM）考虑驾驶员记忆效应，注意力机制层（Attention）用于分配模型权重，并基于数据进行驾驶员记忆时长、模型训练批次和训练轮数参数的训练。考虑理论模型广泛适用性和数据驱动模型接近真实值且平滑的特点，采用最优加权法将两种模型进行组合预测。利用无人机拍摄的快速路车辆轨迹数据，建立跟驰行为样本集，对所建模型进行训练和测试，并与LSTM模型、Bi-LSTM模型、CNN-Bi-LSTM-Attention模型、FS-MAVD理论模型的预测效果进行对比，并分别比对不同模型对不同车辆的预测精度和误差。结果表明，本研究构建的组合模型在加速度预测精度达到9...     

混合交通环境下降雨对车辆跟驰行为的影响分析与模型构建

针对混合交通环境下车辆跟驰分析时缺少对降雨环境考虑的问题,通过研究驾驶人在降雨环境下驾驶行为的改变,构建在不同降雨强度下适用的跟驰模型。首先,通过Python程序从云控平台数据库中提取车辆跟驰数据和降雨强度数据,分析了车辆在不同降雨强度和交通流状态下的跟驰速度、加速度和车头间距等变化特征以及其相互作用关系,进一步探索了降雨与正常天气下车辆跟驰行为的差异。其次,从优化速度跟驰模型出发,使用加速度衡量跟驰行为特性,综合考虑降雨对前后车相对距离和相对速度的影响,提出了适用于不同降雨强度下的安全间距和驾驶人期望速度确定方法,构建了不同降雨强度下的跟驰模型,并采用遗传算法对新模型进行了参数标定。最后,通过交叉验证方法对标定结果进行了评估,计算了模型输出值与实际值之间的误差。研究结果表明：降雨环境下车辆速度和加速度随着降雨强度的增加有不同幅度的降低,但是车辆加速度变化程度比车辆速度变化程度明显,这说明加速度对于降雨反应更加灵敏;降雨环境下,车头间距受前车速度影响,进而控制后车跟驰速度,不同降雨强度和不同前车速度区间都影响车头间距大小,后车跟驰速度随着车头间距的增大而增大;模型计算结果与实测值的均方...     

信号交叉口左转车辆跟驰行为建模

跟驰模型是交通流理论的核心内容之一,但左转车辆在交叉口转弯过程中跟驰行为的特征表现,尚缺少基于实际数据的深入研究。针对这个问题,设计了信号交叉口左转车辆跟驰实验,基于高精度全球定位系统(global positioning system,GPS)和移动地理信息系统采集车辆跟驰行为相关数据,分析了信号交叉口不同转弯半径下左转车辆跟驰速度时变规律及分布本征。在全速度差(full velocity difference,FVD)跟驰模型的基础上,考虑跟驰车驾驶员对前导车加、减速反应的非对称性,构建了改进的全速度差模型,并采用遗传算法对模型进行了参数标定。最后,以跟驰车加速度为检验指标,利用实测数据对改进的全速度差模型加、减速度过程的准确性进行了分析与评价。结果表明:信号交叉口左转跟驰车辆的平均运行速度与转弯半径成正相关;在不同转弯半径下跟驰车速度出现频数最高的数值随着转弯半径的增大而增大;改进的全速度差模型,能更好地描述交叉口左转车辆跟驰过程,驾驶员对前导车减速行为的反应比对加速行为的更强烈。     

基于高逼真驾驶模拟器雾霾天气下跟驰行为分析

为研究雾霾天气下车辆跟驰行为,基于8自由度高逼真驾驶模拟器,设置晴天和雾霾天两个实验场景,采集不同交通状态下跟驰驾驶行为数据,分析车头时距、车头间距、车头延迟时距、加速度、减速度等跟驰行为关键变量.实验结果表明,雾霾天气显著影响了跟驰行为,最大车头间距在自由流、拥挤流和阻塞流跟驰状态下分别增加了8.7%、19.4%和25.6%;自由流跟驰状态下最小车头间距减小了13.0%;阻塞流跟驰状态下最小车头时距减小了47.9%,但延迟时距及其离散性增加了15.5%和28.2%;雾霾天气下后车的加速行为更为谨慎.不同交通状态下的跟驰行为存在显著差异.随着跟驰车速增加,最大、最小车头间距及其离散性显著增加;最大、最小车头时距及其离散性则呈先增加后减小趋势,延迟时距显著增加.     

GPS数据驱动的车辆跟驰行为建模与分析

为研究道路交通流特性,基于车载高精度GPS跟驰试验数据进行车辆跟驰建模研究,结合深度学习理论和数据驱动方法,构建了基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的长短期记忆(long short term memory, LSTM)车辆跟驰模型。首先,清洗和平滑车辆轨迹数据,并对驾驶特征行为参数及相关关系进行研究,如加速度、车头时距以及速度与跟驰距离特性关系等。在此基础上,制定跟驰状态筛选规则;其次,构建考虑时间序列的PSO-LSTM模型,识别跟驰数据样本集,将当前时刻的前车速度、车头间距和上一时刻的车头时距作为模型输入,预测当前时刻的跟驰车速度;接着,选用25辆车跟驰试验的高精度GPS数据验证PSO-LSTM模型性能;最后,为验证该模型的优越性,选用传统机器学习SVR(support vector regression)模型以及深度学习LSTM模型作为对比。结果表明,基于粒子群优化的长短期记忆模型预测精度高达0.993,整体预测效果高于SVR模型和LSTM模型,其中预测误差指标MAPE(mean absolute percentage error)较SVR和LSTM分别降低了60.02%、1.52%。PSO算法进行超参数优化后的PSO-LSTM模型,能更好地模拟车辆的跟驰行为。     

基于自然驾驶数据的信号交叉口车辆跟驰行为特征分析

为明确城市信号交叉口的车辆跟驰行为特性,基于自然驾驶试验数据,对车辆在减速、加速跟驰状态的车头间距、车头时距和相对速度进行了分布特征分析以及与跟驰速度的相关性分析。结果表明：减速跟驰状态的相对速度主要集中于[-3m/s,1m/s],加速跟驰状态主要集中于[-1m/s,3m/s];减速跟驰状态和加速跟驰状态的车头时距随后车跟驰速度变化趋势相同,确定了跟驰速度小于20km/h的车头时距阈值;去掉跟驰速度小于6km/h的数据后得到的减速跟驰、加速跟驰状态车头时距和车头间距均呈正偏态分布,车头间距集中于5-30m,车头时距集中于1.5s-3.5s;两种跟驰状态车头间距、车头时距的5th、50th、95th特征值与跟驰速度具有较强的相关性。     

基于实测数据的城市快速路交通流加速度研究

为分析不同交通流密度下的车辆加速度变化规律,本文选取青岛市杭-鞍高架快速路为试验场地,利用视频检测技术采集试验路段不同点位的交通流样本,从视频中获取跟驰车队的车速、车头间距、速度差以及加速度等交通流数据。统计分析发现,加速度值域关于0点对称分布;不同交通流密度下加速度的分布具有各异性;车速、车头间距和速度差对加速度的影响程度随交通流密度的不同而不同。利用本文实测数据对加速度GM模型进行参数优化和拟合分析,结果验证了模型的合理性,样本平均拟合误差均小于5%。     

改进Newell跟驰模型与实证研究

为了克服Newell跟驰模型单一考虑跟驰车与前导车之间的车间距进行速度优化描述车辆跟驰行为的不足,在同时考虑车间距和速度差对车辆跟驰行为影响的基础上,提出了一种改进Newell跟驰模型。通过对模型进行稳定性分析,得到了模型的稳定性条件。并通过在西安市二环南路西段实地拍摄视频采集得到的数据,对模型的参数进行了标定;最后分别采用上述模型对未来交通流趋势进行仿真预测,通过预测结果与实测数据的对比分析,证实了改进Newell模型的有效性。     

动力锂离子电池建模及其动态特性研究

由于动力锂离子电池管理系统设计及电池剩余电量预测依赖于电池等效电路模型的建立,在几种常见的动力锂离子电池等效电路模型分析与比较的基础上,通过对动力锂离子电池进行多次充放电实验,分析了动力锂离子电池的动态特性,提出了基于Thevenin等效电路模型的双电源模型;并辨识了模型的相关参数。运用Matlab/Siumlink仿真工具建立仿真模型,对双电源模型进行仿真验证,结果表明双电源模型可准确模拟动力锂离子电池的工作特性,为动力锂离子电池的高效管理奠定基础。     

考虑温度变化的砂岩油藏应力敏感模型

在油藏储层保护和产能评价工作中,储层岩石应力敏感性评价是重要依据。稠油油藏的开采常伴随着储层温度的变化,从而影响储层渗透率特性。但目前的应力敏感模型并未考虑温度的影响,为了提高产能预测精度,本文推导出一个考虑温度因素的改进模型并进行了参数敏感性评价,在提出的新模型中,运用三种修改方法以更好地描述实际情况：（1）将热膨胀系数理解为非线性;（2）区分了岩石体积膨胀与骨架膨胀;（3）提出将热应力和围压相结合的调制系数R。通过实验验证,分别在25℃、40℃和80℃条件下进行实验,新模型与旧模型相比,拟合相关系数提升8%~10%。可以得出,新模型修正了旧模型高估或低估的偏差,达到较好的拟合效果,对油藏产能评价及建立油藏渗流模型具有积极意义。     

锂离子电池电化学建模及其简化方法

通用的锂离子电池精确电化学模型———准二维模型存在两个主要的数值问题: 状态量过多，计算复杂，导致难以实时应用。为此，搭建了电池的一维模型，用 Laplace 变换将模型转化到频域求解，将固相锂离子的径向扩散表示为无维度的导纳形式，通过降维解决了状态量过多的问题。针对超越方程，使用 Padé 近似做进一步化简以降低计算复杂度，设计了基于 Laplace 变换和 Padé 近似的锂离子电池简化一维模型。通过分析模型的复杂度，并采用不同放电电流工况验证该模型，比较了该模型与精确模型的浓度分布与端电压。实验结果验证了该模型的误差维持在 40 mV 以内，在降低计算复杂度的同时保持了较高的精度。     

基于OpenMI技术的新安江模型开发与集成研究

水领域的模型有很多,但模型开发各自为政、相互独立,模型软件缺乏统一标准,这让模型集成、耦合实现难度大且易重复劳动.开放式模型接口(Open Model Interface,OpenMI)是一种模型交换数据的标准接口,统一了模型交互模式,能实现时间步长内数据交换.对OpenMI技术及其优势和原理进行了深入分析,开发了符合OpenMI标准的新安江模型,并通过OpenMI集成工具进行了集成实践,证实了该技术进行模型耦合的有效性和先进性,对OpenMI的发展和推广具有借鉴意义.     

合金凝固过程枝晶生长的界面前沿跟踪法模拟

为预测铝合金铸件凝固时的微观组织演化,本文采用当量法对KGT模型进行扩展,建立了适应多元合金的界面前沿跟踪模型?应用该模型对Al-6Si-4Cu合金凝固过程的微观组织的演化过程进行了模拟?实验结果表明,所建立的模型能够再现凝固过程中自由枝晶生长形态?液相中的溶质分布以及多晶生长时枝晶的竞争生长过程?该模型可以实时地跟踪凝固界面前沿的位置,节省计算时间,提高效率?     

长爪沙鼠模型群体的培育

摘要: 长爪沙鼠是源于我国的一种“多功能”实验动物,在一些研究领域发挥着重要作用。根据长爪沙鼠生物学特性培育模型群体将大大推动相关领域的研究工作。自1987 年首都医科大学捕获野生长爪沙鼠并开始实验动物化以来,开展了人工驯化、生物学特性研究、遗传质量控制、模型资源培育等工作。本文仅对首都医科大学在长爪沙鼠的资源培育历程方面作简要概述。     

基于跨语种预训练语言模型XLM-R的神经机器翻译方法

探索将XLM-R跨语种预训练语言模型应用在神经机器翻译的源语言端、目标语言端和两端,提高机器翻译的质量.提出3种网络模型,分别在Transformer神经网络模型的编码器、解码器以及两端同时引入预训练的XLM-R多语种词语表示.在WMT英语-德语、IWSLT英语-葡萄牙语以及英语-越南语等翻译中的实验结果表明,对双语平...     

云雾天气下卫星信道两状态Markov模型研究与实现

为研究云雾天气下卫星信道的传播特性,建立了云雾天气下卫星信道两状态模型。首先分析多径效应、阴影效应及云雾天气对卫星信道链路的影响;然后分别建立表征云和雾天气下信道传输特性的Corazza信道模型和Nakagami信道模型,并利用两状态Markov模型实现云雾天气变化带来的信道转换;最后设计了信道模型的实现方法。仿真结果表明,所建模型模型的仿真数据与理论数据具有较好的吻合性。     

两种立方体构型的微泡超声造影剂的温度场

通过计算黏性耗散产生的能量, 研究了磷脂薄膜超声造影剂在外界声压激励下, 单一微泡在血液环境内的温度场. 结合实验观测, 构造了以一个红细胞为中心, 8 个微泡为顶点的正立方体模型, 计算了微泡引起的中心温度的增量. 对于微泡浓度较高或出现微泡团黏滞在组织机体表面上的情况, 提出了密排面心立方体模型, 计算了微泡团对矩形区域产生的温度场, 得到了在此范围内的最高温度. 最后对所提出模型的安全性进行分析, 证明了其可行性和有效性.     

基于弹性波理论的高铁线下结构病害快速检测方法

基于对高铁线下结构及其病害的调查与分析,将高铁线下结构简化为二维的多层层状结构,以此为基础建立高铁线下结构二维缺陷模型,采用有限元动力法分析弹性波的传播特性,特别是其波形能量、卓越频谱特性.研究不同缺陷类型时弹性波的传播特性的变化规律,建立两者间的定性关系.在此基础上,针对高铁线下结构常见的两种病害类型开展1∶1比例尺模型试验研究,探讨了数据采集、分析及成果可视化等研究方法,评价了预设缺陷的空间分布.