基于数字足迹的自驾旅游流时空分布及空间网络特征分析

自驾游正发展成为大众旅游时代的新模式,通过探索自驾旅游流的时空分布和空间网络特征,明确其时空格局的演化机制.以新疆地区为例,采用频次指数统计自驾旅游流跨时间年度、季节、节假日的游客数量,利用GIS空间分析方法阐明旅游流时空分布特征;根据实际需求基于社会网络分析方法中的多个指标建立综合评价体系,深入探究自驾旅游流的网络结构和相互关系.结果表明:新疆自驾游旅游流在时间分布特征方面具有多样性,受季节和节假日的影响,依然保持了持续吸引游客的稳定趋势;在空间分布特征方面,标准差椭圆的重心表明自驾旅游流在空间分布上更偏向新疆西北地区,标准差椭圆长短半轴差距显示旅游流在不同年份之间的分布相对稳定;在空间网络特征方面,新疆自驾旅游流整体网络间存在“涓滴效应”,自驾游客的移动路径和主要聚集区域呈现以乌鲁木齐市为核心,辐射向伊犁、阿勒泰、喀什等三个方向的趋势;旅游节点之间的关联不紧密,辐射牵动作用不明显,旅游流分布较为疏散且呈现明显的规模-序列表征.

基于卷积神经网络的不良驾驶行为辨识

为量化描述驾驶员驾驶行为的动态变化过程与不良程度,研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法,用于不良驾驶行为的实时辨识。首先,基于拉格朗日插值法对轨迹数据清洗处理后提取特征指标参数构建驾驶行为谱,采用风险度量法对急转向、急加速、急减速、超速4种不良驾驶行为进行量化表达。其次,使用大样本统计分布的IQR(interquartile range)与客观赋权的CRITIC(criteria importance though intercrieria correlation)方法确定不良驾驶行为特征指标参数阈值与权重,结合隶属度函数构造模糊综合评价模型对不良驾驶行为谱特征值进行确定以标定不良行驶车辆。最后,将不良驾驶行为谱特征值作为输入,基于人工智能卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)算法对不良驾驶行为进行辨识,并与SVM(support vector machine)、RF(random forest)、BP(back propagation)等传统机器学习算法在辨识误差上进行比较。结果表明:CNN算法对不良驾驶行为辨识的理论误差值MAE(mean absolute error)为0.059、RMSE(root mean squared error)为0.084、R 2高达0.911。可见,不良驾驶行为谱作为一种客观量化不良驾驶行为的方法与CNN算法相结合,能依据车辆运行轨迹对不良驾驶行为进行自动辨识,具有客观性、可靠性与适应性。

基于轨迹数据的营运车辆不良驾驶行为辨识

为精准识别不良驾驶行为驾驶员,基于粒子群(PSO)与支持向量机(SVM)提出一种组成模型PSO-SVM,用于辨识营运车辆的不良驾驶行为。首先,对预处理后的GPS轨迹数据利用大样本统计方法提取驾驶行为特征指标参数构建驾驶行为数据集;基于四分位差法与CRITIC赋权法确定驾驶行为特征指标参数阈值和权重,建立不良驾驶行为风险评估模型,并根据驾驶员风险评估等级划分对驾驶员的整体行驶状态是否危险进行区分。其次,通过粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)分别对模型的关键参数进行寻优,来确定模型的最优参数组合。最后,以驾驶行为特征指标参数作为输入指标,聚类标签作为模型的识别输出指标。结果表明:基于PSO优化后的参数C为6.402 4,γ为0.1;PSO-SVM模型对不良驾驶行为识别的精确率为91.17%、召回率为88.57%,且此模型的平衡分数F_(1)值最高为0.89。可见PSO-SVM模型相比于普通模型对营运车辆驾驶行为的识别具有良好的性能。研究结果可为道路交通安全、营运车辆驾驶员的管理提供技术支持。

环件径-轴双向轧制数值模拟及其多轧辊的联合控制

环件轧制过程是热力耦合作用下高度非线性、非稳态的热成形工艺,其工艺参数多,轧辊控制复杂,难变形材料的环件轧制技术还缺乏高效、便捷的数值研究手段。以轧制曲线为基本变量,建立了各轧辊之间的运动学和动力学关系,随后基于FORGE有限元软件平台,依据Φ3000 mm数控环轧机建立了环件轧制的有限元模型。模型采用力及力矩控制抱辊,通过多轧辊联合控制,能够成功实现对偏心、椭圆等弱刚度现象的预测。通过Inconel718合金全尺寸环件轧制实验,验证了所建有限元模型的可靠性。该模型预测结果的相对误差小于3%,并在机匣等典型薄壁件的研制中得到了工程化应用。

互通立交合流区驾驶人视觉特性以及加速车道形式影响研究

为研究驾驶人在互通立交合流区域的视觉特性及其影响因素,开展了47位被试的实车驾驶试验,利用k-means动态聚类算法划分了驾驶人经过立交合流区时的视窗区域,并选择注视时间、扫视幅度和注视目标占比等作为评价驾驶人视觉特性的指标,分析加速车道形式对驾驶人视觉特性的影响。结果表明:驾驶人的注视视窗主要集中在6个区域。在加速车道段,驾驶人对前方道路近处的注视需求最高,加速车道长度不足时,会增加驾驶人对左侧车辆的关注,其水平扫视幅度更为广泛;在直接式加速车道时,驾驶人对前方道路及车辆目标的注视需求较高;在平行式加速车道时更关注道路左侧和设施信息,即护栏和交通标志信息。

高速公路互通立交小半径匝道车辆行驶轨迹特征分析

为明确高速公路互通立交小半径匝道的车辆行驶轨迹特征和驾驶模式,使用无人机在四川省2处高速公路互通立交上空进行高空拍摄,利用视频分析方法采集了小半径匝道上汽车行驶的轨迹数据、速度及行驶轨迹坐标等。通过分析行驶轨迹与车道线的占用关系,得到了不同车型轨迹与不同行驶阶段之间的关系,明确了不同小半径匝道下的行驶轨迹偏好,并分析了运行速度对不同类型车辆行驶轨迹的影响。采用三点定位法计算得到轨迹曲率,分析了小半径匝道的曲率特征,确定了轨迹曲率与匝道曲率之间的差异及其轨迹横摆特点。结果表明:匝道行驶的车辆中,小客车在小半径匝道缓和曲线段的轨迹线束宽幅宽于重型汽车,在圆曲线段对车道线的侵占较为明显;将行驶过程中车辆的驾驶偏好分为3类,A型喇叭口外环匝道上外侧压弯的小客车和重型汽车运行速度较高,对角象限双环式匝道上内侧切弯的小客车和正常行驶的重型汽车运行速度较高;小客车和重型货车在2种小半径匝道上的轨迹曲率整体大于道路设计曲率,对角象限双环式匝道上车辆轨迹改变的幅度和频率较高。

改进的YOLOv8的路面裂缝识别算法

路面裂缝是影响道路正常使用和交通安全的关键隐患之一。针对现阶段算法在路面裂缝识别中存在的成本高、效率低及准确率不足等问题,提出一种以YOLOv8框架为基础的改进的路面裂缝识别算法。首先,引入小目标层及额外的检测分割头,提升局部细小特征信息的检测和融合能力。其次,借鉴Transformer处理序列数据的上下文关联能力,融入了PET模块以获取全局自注意力机制,进一步优化对细小且长的裂缝的识别性能。此外,引入SPPF复用以增强特征信息表征,提升目标物体的识别和定位能力。结果表明,改进模型在路面裂缝识别有较显著提升,其mAP50达到73.1%,较原始提升8.3%,同时,与SSD、Mask R-CNN、YOLOv5、YOLOv6等4种算法进行对比分析,在均衡时空资源消耗和准确率下,改进算法具有更高的识别精度及环境适应性。

基于改进YOLOv5的矿用输送带纵向撕裂检测方法

带式输送机输送带纵向撕裂可能引发重大安全事故。针对现有输送带撕裂检测方法精度低、抗干扰能力差的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的纵向撕裂检测系统。该系统通过线性激光和高速相机实时捕获输送机胶带表面图像,使用LoG算法对图像进行预处理,提取图像关键区域、减少数据冗余,并通过多尺度特征融合神经网络进行撕裂检测。在检测算法方面,在神经网络主干网络中引入ConvNeXt特征增强模块,提高模型对细小撕裂纹理的特征提取能力,在Neck部分使用双向特征金字塔网络(BiFPN)融合浅层细节纹理特征,减少下采样过程中深层网络细节信息的丢失。实验结果表明,改进后的算法对输送带纵向撕裂故障的检测精度P和平均精度均值(mAP)分别达到了96.34%、94.36%,优于其他主流的检测方法。

基于回火P参数的低碳贝氏体钢回火性能预测

以低碳贝氏体钢为研究对象,讨论了回火参数对材料硬度的影响,基于回火P参数理论建立了钢的回火性能预测模型,绘制了回火参数转换算图。硬度误差分析结果显示,误差在15%以内,此模型可以用于回火工艺参数的优化和回火性能的预测。

煤矿井下打钻视频管理系统研究与设计

针对煤矿井下打钻作业信息化程度低、监钻工作量大等问题,研究并设计了一套煤矿井下打钻视频管理系统。该系统由高清摄像仪、分析服务器及传输网络等部分组成,具有实时视频监控、双向语音对讲、打钻业务管理、基于视频分析的钻杆计数等功能,可协助煤矿企业实现远程监钻、验钻和打钻作业的信息化管理,有效杜绝虚假进尺,提高瓦斯抽采治理环节的安全管理水平。

FGH96合金包覆挤压过程数值模拟

采用有限元数值模拟与正交设计相结合的方法对热等静压态FGH96合金包覆挤压过程进行了数值模拟,系统分析了模具模角、工作带长度、入口圆角半径等模具关键结构参数对包覆层完整性、芯料挤压比和成形载荷的影响规律。确定了模具结构参数的最佳组合。结果表明:随着模角的减小、工作带长度的缩短和入口圆角半径的增大,有利于提高包覆层安全性,增大芯料挤压比。

基于RSM与FEM的环件径-轴向轧制的动力学参数联合优化

针对Inconel 718合金环件径-轴双向轧制过程,应用响应面法(RSM)和有限元法(FEM)对径-轴双向轧制的主要动力学参数进行了联合优化。为了综合考虑环件的成形质量,以环件热力参数的均匀性、体积损失系数及轧制力作为优化目标,建立了有限元模拟与响应面法相结合的二阶响应模型。基于模拟结果及响应模型,系统分析了各个变量对环件最终成形质量的影响规律,得到了最优双向轧制的动力学参数组合。

基于SSA-BP极端高温天气驾驶疲劳的检测

疲劳驾驶是引起道路交通事故的主要因素之一,提高驾驶疲劳检测精度是预防交通事故的有效措施。为研究驾驶员在极端高温天气下驾驶过程中疲劳程度情况,基于生理反馈仪和卡罗林斯卡嗜睡表(Karolinska sleepiness scale, KSS)主观疲劳调查方法,采集了本地和外地两类驾驶员在正常天气(35℃以下)、高温天气(35~39℃)及极端高温天气(40℃及以上)等3种气温环境下主观疲劳值和生理指标(心电信号与表皮温度)。通过应用皮尔逊相关性分析方法、非参数检验(曼-惠特尼U检验)及配对检验针对各项生理指标进行特征分析。结果表明,在极端高温天气下2类驾驶员主观疲劳值与各项生理指标之间存在相关性;两类驾驶员主观疲劳值和各项生理指标在3种天气下变化存在显著差异;相比于本地驾驶员,在极端天气下外地驾驶员疲劳程度的增加较快。在此基础上,选用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化了BP(back propagation)神经网络预测模型,建立基于SSA-BP驾驶疲劳检测模型,对样本数据进行预测与分类,验证了该模型的有效性。结果表明,标准BP神经网络和SSA-BP疲劳检测精度分别为88.5%、95%,建立的SSA-BP驾驶疲劳检测模型预测效果良好,可为极端高温道路交通安全提供参考与借鉴。

斜I截面异型环件轧制过程数值模拟

异型截面环件轧制过程中,截面轮廓成形难以控制。斜I型截面环件轧制过程中,环件截面轮廓形状与环件直径不能同时达到要求是亟待解决的问题。根据斜I型截面环件的结构特点,优化了模具型腔和坯料尺寸。使用有限元方法分析了环件外径变化规律及温度分布规律,并进行了试验验证。结果表明,较大外径的环坯有利于型腔的填充及环件的增大。环件的最终尺寸能满足技术要求。

GH4169合金、TC4合金环件残余应力的测试

采用X射线衍射法和盲孔法对相同成形工艺下相同尺寸GH4169合金、TC4合金环件的残余应力进行测试。结果表明,材料的属性对工件残余应力的分布及大小有显著影响;距离TC4合金环件表面2.5mm深处残余压应力数值范围为100~180 MPa,且无明显的周期性变化;在相同条件下,TC4合金环件的残余应力明显小于GH4169合金环件的残余应力。

减小电流脉动的直接转矩控制的研究

文章根据直接转矩控制的基本原理,使用Matlab 7.1软件建立了异步电动机直接转矩控制系统的仿真原理图,并针对传统直接转矩控制存在的过电流现象,采用易于编程实现的逻辑或门电流调节器抑制过电流。该控制策略不但能够抑制系统启动时的过电流,而且能够抑制系统稳定运行时出现的冲击电流,有效地保护了系统的安全运行。仿真结果表明,该控制策略具有一定的可行性,为以后的软、硬件设计提供了理论支持。

直驱型变速恒频风力发电系统建模及仿真分析

在PSCAD/EMTDC中建立了包含风速、风力机、直驱同步发电机、轴系扭振模块、变流器及其控制部分的并网直驱变速恒频风力发电系统模型,提出了基于最大风能跟踪控制结合变桨距控制的策略,研究了在变风速输入和网侧出现单相短路故障时直驱型变速恒频风力发电系统的动态响应特性,仿真结果表明了并网直驱风力发电系统模型及其控制策略的正确性和可行性。

乌鲁木齐市主城区停车现状及需求预测

根据对乌鲁木齐市主城区机动车停车状况调查结果,分析了目前主城区停车现状及存在的问题;在总结国内外停车需求预测方法的基础上,根据乌鲁木齐市未来停车需求特征,确定了停车需求预测方法并对主城区规划年停车需求进行了预测。结果表明未来乌鲁木齐市主城区停车供需矛盾仍然突出,需采取停车控制策略,降低因停车泊位需求量过大所带来的不利影响。

用生活构建数学应用平台

面对21世纪高新科学技术和高素质人才的培养需要，世界各国在小学数学教学中，都提倡“问题解决”和“数学应用”。可我们的孩子运用数学知识解决实际生活、生产中的问题的能力，却远不如西方国家的孩子。数学来源于生活，要让数学知识与学生的生活实际融为一体。因此，在数学教学中，必须重视培养学生解决问题的能力，必须加强对学生应用意识的培养。

面向新工科交通工程专业人才培养研究与实践

为主动适应“新工科”建设对工程科技人才培养提出的更高要求,针对地方高校传统交通工程专业人才培养存在教育理念、课程体系、培养方案、培养模式与新工科建设不适应等问题,在充分调研基础上,围绕新工科建设理念,改革人才培养方案,突出地方高校专业培养特色,重塑人才培养目标、重构课程体系、强化实践环节、完善实践基地,进一步加大工程实践创新能力培养,为新时代地方交通行业发展提供实践能力强、创新能力强的高素质复合型新工科人才。