不同温度下的基于BPNN-AUKF的新型自动水下航行器SOC估计器

本研究提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和自适应无迹卡尔曼滤波器(AUKF)的SOC(state of charge)估计方法。首先针对电池SOC与端电压之间在不同温度下的关系,研究设计了一系列温度补偿策略,以提高在低温、低SOC条件下的估计精度。其次,利用反向传播神经网络(BPNN)建立了一个耦合了温度补偿策略的电池模型。这个模型能更好地适应低温和低SOC条件下的电池状态变化,提高了SOC估计的准确性。最后,基于BPNN电池模型建立了BPNN-AUKF的SOC估计框架,通过利用测量值与测量预测值之间的信息和残差序列,对系统过程和测量噪声协方差进行估计修正。通过实验验证,发现该方法在低温环境下具有明显优势,相比传统方法能够更准确地估计电池的SOC,且具备较好的泛化能力。这种基于BPNN-AUKF方法的SOC估计器不仅适用于自主无人潜水器(AUV),而且对于其他在复杂环境中工作的车辆也具有广泛的应用价值。

Optimization of lane assignment for signalized T-intersection based on VISSIM

In order to improve the performance of the signalized intersection,an unconventional scheme tandem design(TD)is proposed.A simulation experiment is conducted to evaluate the capacity and delay under the unconventional scheme and two conventional lane assignment schemes.First,the VISSIM is employed as microsimulation to obtain the delay of different designs at signalized T-intersections under different conditions of traffic flow and turning proportion.Secondly,a method based on discriminant analysis(DA)is proposed to determine the best design scheme using the flow and turning proportion as inputs.Finally,a case study in Changsha city,China is used to demonstrate the efficiency and accuracy of these findings.The results indicate that the traffic flow and turning proportion are the crucial factors in scheme selection of lane assignment.Different from the previous research,the TD has better performance over various traffic flow levels.Furthermore,a proper proportion of left turns makes TD an outstanding option,which can reduce the delay and decrease the average number of stops and queue length significantly.However,the proportion should not be too high or too low.The research results can help practitioners obtain a quantitative view of appropriate design schemes at signalized intersections when trying to relieve traffic congestion according to different traffic conditions.

考虑公交线路偏好的乡村游客出行行为

为了探索游客出行行为机理并鼓励旅游公交的使用,实现乡村地区旅游需求与交通供给的动态平衡,基于出行链和出行方式选择分析了乡村游客的公交线路偏好.利用2021年于南京溧水采集的546份乡村旅游调查数据,标定了以出行链模式为上层、旅游方式选择为中层、公交路线偏好为下层的nested logit模型.研究结果表明:出行方式选择会显著影响游客对包含特色乡村旅游景点的复杂出行链的选择,选择私家车的游客对公交路线偏好的反馈较为明显;阐述了游客的社会人口属性、旅游出行特征和公交出行意愿对模型3个选择层次的影响.最后,针对类似于南京溧水的地区提出了提高乡村旅游公交运营效率和服务质量的政策建议.

基于不同工况下的锂离子电池可用容量预测模型

锂离子电池是诸多设备的主要动力能源,在不同工况下对锂离子电池可用容量的准确预测十分关键。针对目前Peukert方程只能应用于恒温恒流放电情况下可用容量预测的局限性,本工作提出了一种基于不同工况下的锂离子电池可用容量预测优化模型,通过改进Peukert方程并提供合理的系数生成方法,实现了在变温度和倍率条件下对可用容量的准确预测。并通过实验测试了锂电池在不同温度和放电速率下的放电性能,拟合了电池容量保持率与电池平均温度的曲线,使用Arrhenius方程进行分析,通过最小二乘法确定了方程中的参数,根据预测优化模型进行了各种放电情况下的计算,验证了所提出的等效容量方法可以准确预测电池的实际放电容量。最后,利用预测优化模型和实验验证了温度对电池容量的影响,得出当环境温度高于25℃时,电池容量对放电速率的影响较小;当环境温度低于25℃时,温度对电池容量有显著影响,呈现出先下降后随着放电速率增加而增加的趋势的结论,结果说明了电池的平均温度对其容量有较大影响,但高温对电池容量的影响较低温小,需引入温度补偿系数k来考虑平均温度对电池容量的影响。

成都高校学生男男性行为者高危性行为现状及影响因素分析

目的了解成都高校学生男男性行为者(MSM)高危性行为发生率及影响因素,为高校艾滋病防控工作提供指导依据。方法采用立意抽样法及同伴推动抽样方法(RDS法),对成都市高校204名有性伴侣的学生MSM进行一对一问卷调查,采用Pearsonχ2检验及非条件Logistic回归分析对该人群高危性行为的影响因素进行分析。结果调查对象近1月高危性行为发生率为18.1%。82.3%的被调查者有较强的风险意识水平,78.4%的能正确识别高危性行为,80.9%的有较强的安全套使用意愿。Logistic回归示,最终进入模型的是"较强的安全套使用意愿"、"近1年参加过HIV检测"与"使用Jack'd寻找性伴侣"。结论成都高校学生MSM高危性行为现象突出,风险意识水平较强及能正确识别高危性行为阻碍高危性行为的发生。建议继续扩大艾滋病防治宣传及性教育,加强检测服务中的健康宣教及行为干预,并积极结合交友软件等新媒体平台,设计符合高校学生MSM特点的有针对性的健康教育策略,以减少及预防高危性行为的发生,进而降低艾滋病感染风险。