数控车削加工中宏程序运用初探

数控编程分为手工编程与自动编程两种．自动编程软件种类繁多、功能齐全，在数控编程领域应用很广泛．虽然如此，手工编程仍然占有很重要的地位，是编程的基础，要求从业人员必须掌握．用软件生成的程序往往很长，不易检查，用宏程序编程则可以避免这种现象，使程序变得简单，并且通过改动相关参数，能够适用于不同尺寸的工件．以椭圆为例，介绍宏程序的编写方法．     

无末姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航

Reeds-Shepp路径的计算受末姿态的影响,无法直接在无末姿态要求的导航场景中应用。文章对Reeds-Shepp路径的规划应用进行研究,提出在无姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航方法,以及对应控制方案的生成规则。仿真数据证明了其在各种情形下的最优特性。利用该路径对导航方案进行设计能够有效降低自动驾驶车辆的行驶时间与运行成本,可广泛应用于军事工业以及民用的无人车、无人机、无人船等自动驾驶交通工具的导航系统,以实现控制其按最优路径行驶的目的。     

基于遗传算法的清洗车机架机构铰点位置优化

鉴于清洗车工作装置机架连杆机构的铰点位置直接影响油缸的最大工作压力,文章在分析清洗车工作装置运动的基础上,以液压缸的最大作用力最小为目标函数,建立针对铰点位置的优化模型;采用遗传算法,利用Matlab优化工具箱,对铰点位置进行优化;根据优化结果,建立隧道壁面与声屏障清洗车工作装置的动力学模型,比较优化前、后液压缸的受力情况。优化结果表明,优化后的铰点位置大大降低了液压缸的工作压力。     

基于浮动车大数据与网格模型的城市交通拥堵识别和评价研究

随着机动车辆的迅猛增长,城市路网呈现出事件多发、通行状态多变的特征,大城市的交通问题日趋严重.借助大数据技术,通过对城市路网中海量浮动车轨迹数据的深入挖掘,能够实现对复杂交通状态的快速识别和准确分析.本文首先对北京市浮动车的海量数据进行校准和清洗.其次,针对不同的研究内容,构建不同尺度的网格模型.然后,根据网格内节点对行程时间的历史数据,识别常发拥堵区域;结合实时行程时间数据,识别偶发拥堵事件.最后,通过对网格交通运行指数进行密度聚类,从空间范围上将大城市拥堵区域的类型划分为"点-线-面"3个层级对交通拥堵进行评价研究.本研究不以道路矢量地图为基础,仅通过浮动车轨迹数据,便可以实现对交通拥堵的高效识别和宏观拥堵的评价.     

城轨牵引供电系统车-地配合参数优化方法

对于牵引供电系统车-地配合参数优化问题,建立了包含中压能馈装置的牵引供电系统等效电路模型,推导了采用电压下垂控制方式的直流潮流计算方法,并考虑了中压能馈装置的容量配制对潮流算法的影响.考虑直流电压对再生制动的约束,以列车再生制动能力最大发挥和系统能耗最小为目标,提出基于遗传算法的牵引供电系统车-地配合参数优化方法,得到最优逆变启动电压阈值和下垂控制斜率.最后以实际线路为例进行了仿真研究,结果表明:中压能馈装置开通牵引供电功能后系统节能效果更好,优化后系统能耗降低2%以上,达到了良好的节能效果.     

基于模糊自适应PID的无人驾驶车辆路径跟踪控制

在无人驾驶车辆路径跟踪控制过程中,针对控制对象发生变化时传统PID控制器难以对其控制参数进行实时调整的问题,提出一种以预瞄理论为基础的模糊自适应PID控制方法.以前轮转角作为控制系统的输入,设计基于横向偏差和航向偏差的模糊自适应PID路径跟踪控制器.分析量化因子和比例因子的选取原则,利用模糊理论对PID参数进行自适应调整;基于Carsim与Simulink对所提算法进行联合仿真实验.仿真结果表明:模糊自适应PID较传统PID改善了控制器的动态性能且具有较好的自适应能力.     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.