直线与高精度细分曲面交点快速计算方法

为解决直线与高精度细分曲面求交效率低和稳定性差的问题,利用细分曲面网格拓扑结构特性,研究直线与Catmull-Clark细分曲面求交的高效方法.首先,构造一个新的数据结构,实现Catmull-Clark细分曲面的分片表示.然后,对每个细分曲面面片创建轴对称包围盒,结合包围盒干涉检测技术,快速排除不与直线相交的细分曲面面片,根据细分曲面面片网格拓扑结构特性,提出细分曲面面片多级分割技术.最后,通过一定级别的分割并结合轴对称包围盒干涉检测技术,快速锁定与直线相交的四边形面片并获得交点.     

基于改进遗传算法的平面交叉口信号优化控制法

本文对城市交通中单交叉口信号动态优化控制技术进行了深入研究,在此基础上设计了一种应用于单交叉口的智能信号控制优化算法,并在遗传算法的选择算子中对竞争法进行了改进,加入了希尔排序策略,将基本遗传算法改进成了一种新的基于二进制编码的遗传算法. 且计算机模拟复杂度较高的四相位交通控制仿真对比实验取得了良好的效果. 实验结果证明,遗传算法可以较好地应用到交通控制领域,且改进式遗传算法在中、重度交通需求的情况下依然能在很短的计算时间内使控制周期内路口的总延误和排队车辆数明显减少.     

基于博弈论的信号配时方法研究

针对信号控制的交叉口,存在高饱和度的相位,且相位间饱和度不同的情况,提出了一种基于博弈论的信号配时方法,实时缓解了高饱和度进口车道的拥堵,降低了进口道延误。对于不同饱和度下的车道,通过解析流量与信号配时的博弈关系,建立了基于博弈论的信号配时模型,设定了新配时方案的迭代步骤以及相关参数的标定。通过算例分析出现状信号配时的效果以及现状车流的需求,饱和度较低的相位博弈分配到的有效绿灯时间降低,进口车道延误上升7.23%;而饱和度较高的相位博弈分配到的有效绿灯时间增加,进口车道延误降低了5.91%;该进口道的总延误降低1.03%,优于原来的信号配时方案     

交叉裂隙高速非达西偏流效应研究

目前针对交叉裂隙偏流现象的研究只局限于达西情况下,而实际工程中地下水渗流常常出现高速非达西现象。本文基于已有研究的基础,利用 Fluent 软件分别对不同隙宽比和不同粗糙度的交叉裂隙中的渗流进行数值模拟,以研究交叉裂隙在高流速下的非达西偏流效应特性。通过设置变量裂隙和参照裂隙,探讨两条支裂隙隙宽比以及节理粗糙度系数 JRC 对达西与非达西情况下偏流量的影响。同时对比了不同隙宽、不同粗糙度的单裂隙的渗流量与交叉裂隙分支裂隙的渗流量。结果表明相比于单裂隙,高流速下交叉裂隙各支裂隙的惯性项系数β减小,这种现象在宽裂隙及粗糙度较小的裂隙中尤为明显。并且在高速非达西条件下,交叉裂隙中的偏流现象更为显著。     

基于刀触点路径截面线法的不规则曲面锯切加工算法研究

为获得更高的不规则曲面加工效率,研究了一种基于刀触点路径截面线法的锯切加工算法.该算法在点云数据的基础上,通过截交面产生截交线;通过调整锯片直径、步长满足截面线最小曲率要求,拟合产生刀触点路径,计算刀位点路径.仿真实验表明,加工效率可提高4倍左右;而在实际加工实验中加工效率提高了5倍.3D-Z轴定向模型分析表明,实际加工模型最大偏差4.005mm,平均偏差0.929mm,模型中不存在过切区域,满足工业生产要求,但存在一定量的欠切区域.研究结果为后续研究奠定了良好基础.     

基于多源数据的交叉口分流向交通需求预测

对交通流进行科学预判是实施精细化智能管控的基础,为了解决目前方法对于过饱和状态下需求预测精度较低的问题,利用交叉口地磁和上游路段微波数据,结合Markov转移矩阵及加权移动平均法对交叉口内分方向的流向比例依照时间序列进行动态预测,由上游路段的车辆通过率获取交叉口内的交通需求,进而构建交叉口分方向流量动态预测模型。最后通过实测数据对模型进行验证,结果显示总平均误差为13.46%,比使用传统预测模型的预测误差减少了4.13%,尤其是过饱和状态下的预测误差减少5.81%,有效提升了过饱和状态下的交通需求预测精度,这对于城市交叉口过饱和状态下的分流向交通组织及控制具有重要意义。     

BRT交叉路口主动优先自适应通行控制方法

针对BRT交叉路口优先控制方法逻辑单一、只注重减少车辆的延误、忽视对普通社会车辆的影响问题,提出了BRT交叉路口主动优先自适应通行控制方法.通过预测BRT车辆到达交叉路口停车线内时间,判断交叉路口的信号状态,依据交叉路口垂直方向的拥堵状态动态地调整控制策略,以决定优先控制策略是否执行.该方法注重BRT车辆的优先通行,提高了交叉路口的整体通行效率.Matlab仿真结果表明,采用主动优先自适应控制方法的BRT车辆的停车率明显低于定时控制方法,延误时间低于感应控制方法.     

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。     

交通信号自适应遗传控制算法及其仿真研究

针对传统的交通信号控制方法时效性不强、运算量大等缺陷,提出了一种基于自适应遗传算法的单点交通信号控制策略。首先构建了多相位单交叉路口的数学模型,并推导出平均延误时间目标与绿灯配时之间的关系,在此模型的基础上采用自适应遗传算法进行优化,并对该方法的有效性以及相对于传统遗传算法的快速收敛性进行了仿真验证。结果表明,相对于固定配时方案和传统的遗传算法配时方案,该方法有效的提高了控制效果和时效性。     

L-拓扑空间的SR-F可数紧性

在L-拓扑空间中引入SR-F可数紧性,给出其α-有限交式、覆盖式等刻画.并证明了SR-F可数紧性具有有限可和、可乘、对半正则闭子集遗传、L-good extension等许多性质.