Automatic Generation of the Planning Tunnel High Speed Craft Hull Form

The creation of geometric model of a ship to determine the characteristics of hydrostatic and hydrodynamic, and also for structural design and equipments arrangement are so important in the ship design process. Planning tunnel high speed craft is one of the crafts in which, achievement to their top speed is more important. These crafts with the use of tunnel have the aero-hydrodynamics properties to diminish the resistance, good sea-keeping behavior, reduce slamming and avoid porpoising. Because of the existence of the tunnel, the hull form generation of these crafts is more complex and difficult. In this paper, it has attempted to provide a method based on geometry creation guidelines and with an entry of the least control and hull form adjustment parameters, to generate automatically the hull form of plarming tunnel craft. At first, the equations of mathematical model are described and subsequent, three different models generated based on present method are compared and analyzed. Obviously, the generated model has more application in the early stages of design.

基于MPC的智能网联卡车队列最优能耗控制

针对高速公路智能网联卡车队列的能耗优化问题,提出了一种基于模型预测控制的双层控制算法。算法由速度规划层和跟踪控制层两部分构成,其中速度规划层结合道路坡度及车辆状态,通过线性能量守恒模型来消除动力学模型中的非线性项,并以发动机输出功率作为油耗优化指标,采用线性模型预测控制方法获得车队的规划速度;为减少简化车队模型引起的不确定性,跟踪控制层采用基于线性矩阵不等式的分布式鲁棒模型预测控制算法,设计状态反馈控制器对上层规划的最优速度进行跟踪。仿真结果验证了上述双层控制算法的可行性和有效性,可以在保证最优能耗控制的前提下实现车队安全稳定行驶。

基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划

针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划。与现有算法相比,改进算法优点主要体现在3个方面:首先,引进伪随机状态转移概率提升算法全局搜索能力;其次,将距离和轨迹限定因子引入启发式函数,距离因子保证搜索不断趋近目标点,在轨迹限定因子约束下,轨迹累计转角更小,以此提升收敛速度和精度;最后,通过扩大信息素增量差距并逐步提高信息素衰减系数,进一步提高路径规划效率。实验结果表明,改进蚁群算法能够获得累计转角更小路径,且路径长度更小,收敛速度更快。

复杂环境下DWA与RRT算法融合的AUV局部路径规划

针对复杂水下环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)局部路径规划问题,传统动态窗口法(dynamic window approach,DWA)存在复杂障碍物中陷入局部停滞,动态避障性能不佳等问题,本文提出了一种基于DWA与快速随机搜索树(rapid-exploration random tree,RRT)算法融合的路径规划算法。改进的DWA算法速度空间根据整个动态窗口的周期生成,重设了评价函数并结合AUV任务环境引入洋流能耗评价函数;改进的RRT算法在局部已知空间内规划导引点,帮助DWA脱离局部停滞状态并实现更安全的动态避障。将2种算法融合,实现了AUV在复杂水下环境中的局部路径规划。仿真表明,该融合算法能够降低AUV在洋流中的能耗代价,解决了DWA在复杂障碍物中陷入局部停滞的问题,能够安全有效地躲避动态避障物。

金属弧焊机器人加工轨迹智能规划研究

针对金属弧焊机器人加工轨迹运动规划精度低的问题,提出一种基于改进梯形速度规划算法的弧焊加工轨迹智能规划方法。该方法首先根据D-H法构建机器人的运动学模型,根据拉格朗日法构建机器人的动力学模型;然后应用加速度规划改进后的梯形速度规划算法进行运动规划;最后基于稳健控制的运动修正方法对初步运动规划结果进行修正。仿真实验结果表明:相比于梯形速度规划算法,改进的梯形速度规划算法具有更高的运动规划精度;基于稳健控制的运动修正方法的加入,使运动规划精度、抗干扰性都得到提升,且提高了机器人关节的使用寿命;该方法具有较好的弧焊加工轨迹智能规划性能,基本满足研究需求。

基于改进DWA的四轮差速移动底盘模型算法研究

针对四轮差速移动底盘在路径规划中遇到的局部最优问题以及目标不可达到的问题,提出了一种改进的动态窗口法(dynamic window approach,DWA)。在传统DWA算法的基础上对评价函数进行了改进,针对局部最优问题,引入预碰撞评价函数,能够使移动底盘在移动过程中提前避开位于移动底盘和目标点之间的障碍物以及凹型障碍物;针对目标不可达问题,改进航向评价函数的权重系数,将航向角评价函数权重系数设为随移动底盘与目标距离减小而增大的权重函数,能够有效解决目标不可达问题。改进后的DWA算法可通过新的评价函数规划出更为合理高效的移动路径。通过对改进DWA算法进行MATLAB仿真实验验证表明,改进后的DWA算法具有良好的效果,保证了四轮差速移动底盘良好的避障性能。

基于深度强化学习的高铁客票动态定价算法

为了解决需求函数未知情况下的高铁客票动态定价问题。以最大化单列车期望收益为目标构建Markov多阶段决策模型并设计DQN(Deep Q Net)强化学习框架寻找动态定价最优策略。算法以当日收益为奖励,通过神经网络来逼近所有状态-动作组合的期望最优收益。为验证算法性能,基于市场动态和旅客行为,开发高铁客运需求模拟系统并进行仿真实验。实验结果表明,智能体动态定价策略可以在不同需求水平下灵活调整价格,其性能接近理论上界并且显著优于对比策略。

基于改进势场法的智能车超车动态路径规划

为了改进人工势场法(artificial potential field,APF)在智能车高速超车状态下规划出的轨迹规范性差、安全性得不到保障、以及路径不平滑的问题。设计用于指引智能车换道的换道引力势场,以保证换道轨迹的规范性;构建异向分布结构的障碍车斥力势场提高换道的安全性;并建立带有转向缺口的道路中心线斥力势场和设计平滑代价函数优化规划出的轨迹点,使规划出的路径更加平滑。基于线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)设计路径跟踪控制器跟踪规划出的路径。通过Simulink与Carsim联合仿真,结果表明:所改进的APF算法能规划出更加合理的路径,设计的LQR路径跟踪控制器跟踪误差趋近于零,能够较好地控制车辆完成超车换道。

基于改进Q学习算法的无人物流配送车路径规划

为解决传统的Q学习算法用于无人车路径规划时,存在规划效率低和收敛速度慢等问题,为此,提出一种基于改进Q学习算法的无人物流配送车路径规划算法。借鉴模拟退火算法的能量迭代原理,对贪婪因子ε进行调整,使其在训练过程中动态变化,以平衡探索与利用之间的关系,提高规划效率。将奖励机制中的奖励值由离散值变为连续值,并使其随着无人物流配送车与目标点的欧式距离减小而增大,让目标点牵引无人物流配送车移动以加快算法收敛速度。在两种不同的环境下对改进的Q学习算法进行仿真实验,结果表明:改进后的Q学习算法可以高效地规划出一条从起始点至目标点的路径,步数为34步,优于对比算法的路径质量。通过改变道路环境,验证了改进Q学习算法对不同环境的适应性,规划效率和收敛速度依然优于传统Q学习算法。

面向供需协同的城际通道高速列车开行方案优化研究

探讨城际通道短距离多线路列车优化问题,建立城际通道高速列车开行方案优化模型,提升列车运输效益和服务水平。针对城际通道线路特点,以多线路、多列车类型为基础构造列车流路径网络;分析旅客出行费用偏差,将客票费用偏差和旅行时间费用偏差相结合考虑,通过引入旅客对不同因素的容忍度参数,提出旅客出行需求与运输供给的协同偏差,进而建立供需协同的城际通道列车开行方案优化模型。以模拟退火算法为基础,设计模型求解算法。最后通过算例进行仿真验证,结果表明,利用该方法得到的开行方案,能在满足旅客需求条件下,在列车运输效率、运营收益和服务质量方面得到一定程度的提高,从而为高速铁路列车开行方案优化提供新思路。

基于时间最优的机器人位姿同步轨迹规划方法

为提高工业机器人在工作空间的运行效率,提出了一种在笛卡尔空间实现位姿同步的时间最优轨迹规划方法。该方法采用三次均匀B样条曲线对机器人末端路径点进行位姿同步的路径插值;以减小运动时间为优化目标,在满足关节运动学约束的条件下,采用线性规划对离散后的笛卡尔空间参数化轨迹进行逆向与正向递推,求解路径参数的相平面图。基于路径参数的相平面图,通过雅可比矩阵计算关节速度进行时间最优速度规划。针对所提方法进行实验验证,结果表明该方法在满足机器人实际运动性能的前提下达到了时间最优。

自主泊车轨迹规划技术发展现状综述

自主代客泊车系统是集智能驾驶环境感知、决策规划、运动控制技术于一体的综合系统,轨迹规划直接关系到代客泊车停车过程的效率、能耗、安全性和舒适性。为梳理自主泊车轨迹规划技术的发展现状,回顾了泊车技术的发展历程,针对泊车过程中单车轨迹规划问题开展调研,分析了面向自主代客泊车轨迹规划研究的进展。鉴于从单车智能到多车协同的转变展现了更大的系统优化潜力,继而梳理了多车协同轨迹规划的基本方法和研究现状,探讨了泊车场景下的协同规划研究进展及特点。对自主代客泊车轨迹规划的现存问题与未来发展趋势进行了分析和展望。

考虑经验驾驶行为的入弯实时类人速度规划方法

为提高自动驾驶汽车的安全性、舒适性与通行效率,提出了一种考虑到滑行及安全速度的类人入弯速度规划策略。该策略基于混沌优化理论与实车弯道行驶速度数据,通过将车辆的入弯速度规划问题构建为多目标优化问题,建立了舒适模式与效率模式。通过定义奇点速度,简化了非线性高阶约束条件。结果表明:在该策略规划中,在不同弯道场景下,横向加速度和纵向加速度均在摩擦圆约束内,可保证车辆的行驶安全。相比于未考虑滑行的方法,在舒适模式下,该策略产生的纵向加速度减小9.76%,通行效率提高61.73%;在效率模式中,纵向加速度为加速度阈值,满足加速度约束,通行效率提高88%。因而,无论舒适模式还是效率模式,该方法均可兼顾舒适性和通行效率。

基于多步信息辅助的Q-learning路径规划算法

为提升静态环境下移动机器人路径规划能力,解决传统Q-learning算法在路径规划中收敛速度慢的问题,提出一种基于多步信息辅助机制的Q-learning改进算法。利用ε-greedy策略中贪婪动作的多步信息与历史最优路径长度更新资格迹,使有效的资格迹在算法迭代中持续发挥作用,用保存的多步信息解决可能落入的循环陷阱;使用局部多花朵的花授粉算法初始化Q值表,提升机器人前期搜索效率;基于机器人不同探索阶段的目的,结合迭代路径长度的标准差与机器人成功到达目标点的次数设计动作选择策略,以增强算法对环境信息探索与利用的平衡能力。实验结果表明:该算法具有较快的收敛速度,验证了算法的可行性与有效性。

高铁5G NR2.1覆盖方案和特性参数验证

随着5G网络覆盖和技术应用的日益成熟,增强重点场景5G网络感知对提升运营商口碑具有重要意义。近年来三大运营商已开始在高铁场景部署5G网络。对联通和电信而言,NR3.5组网存在投资高、选址难、上行覆盖受限等困难,当前2.1GHz频率从4G重耕到5G,高铁场景部署NR2.1相比NR3.5可提升覆盖、节省投资,实现高铁5G网络快速部署。首先介绍NR2.1与NR3.5在穿损、多普勒频偏、切换三方面的差异和NR2.1设备选型,随后分析NR2.1在高铁场景的链路预算和站址规划,最后介绍高铁特性关联参数和测试验证效果,为高铁场景建设NR2.1提供站址规划和技术方案支撑。

面向实时需求的高铁快运列车运输组织方案协同优化研究

近年来,我国电商行业高速发展,快递需求随之快速增长。高铁快运凭借其运量大、速度快、能耗低的特点,成为现代快递运输的重要方式。在保证高铁快运产品时效性的基础上,为解决现阶段我国高铁快运列车时刻表、停站方案与货物装配方案三者协同优化研究不足而导致的高铁运力资源利用效率较低的问题,建立二次0-1混合整数规划模型。借鉴铁路阶段计划的思想,将全天分为多个时段,以每个时段的货运需求为导向,针对下个时段的高铁快运货物装配方案和新增快运列车停站方案和时刻表进行协同优化。针对已知新增快运列车数量的情况,建立了考虑货物时效性的新增列车的停站方案、时刻表和装配方案协同优化模型(简称协同优化模型)。针对模型约束进行线性化处理,并根据模型特点设计并使用两阶段求解方法,利用LINGO软件求解。以宁杭高铁线路为例,针对9:00-12:00的列车运行图进行优化分析。从结果来看,协同优化模型相比于传统优化方法,可以同时减少列车在途时间和货物在途时间,保证运力资源的充分利用。对比两阶段求解的求解结果可以发现,相比第1阶段,第2阶段得到的货物在途时间更短,货物装配方案更合理,由此可见两阶段求解方法也是合理且有效的。研究结果可以为进一步优化高铁快运列车运输组织方案,提高运输效率提供参考。

高速铁路对城市发展的影响研究综述——基于城市规划类核心期刊可视化分析

中国高速铁路的快速建设对城市发展的影响日益显著,已经成为城市规划学科关注的热点,亟待对已有研究进展予以系统梳理。为此,研究基于城市规划类核心期刊,利用CiteSpace的文献可视化功能,对2005—2021年的相关研究成果从数量特征、研究热点和研究趋势3个方面进行分析。重点从可达性、高铁网络与城市空间结构、高铁枢纽空间布局与换乘研究、站点周边地区发展和站区影响研究5个研究主题进行深入梳理,最后对该领域研究的趋势进行总结与展望。

一种S型加减速组合的速度规划算法

针对传统NURBS曲线插补S型加减速的改进难以在加工柔性和加工效率上同时兼顾的问题,提出一种将多种S型加减速组合的速度规划算法。选取分别在加工柔性和加工效率上单独改进的两种S型加减速,并设计了一种兼顾柔性和效率的新改进S型加减速。在速度规划中,根据简化后的4种加减速形式,灵活组合这3种S型加减速,并采取合并曲线分段的速度平滑方式,减少了曲线段间的速度波动。仿真结果表明:该算法能在提高加工效率的同时满足加加速度的连续,最终实现加工柔性和加工效率的兼得。

超高速管道磁浮系统通道规划研究

以超高速管道磁浮系统在我国通道规划布局研究为目的,通过对标民航、高铁两大高速运输系统的发展趋势和特征,深入剖析超高速管道磁浮系统的必要性和发展定位;同时,以我国综合立体交通规划纲要为依据,提出超高速低真空管道磁悬浮的“四阶段”发展战略:建设工程试验线、中短距离商业示范线、长距离快运通道和超高速交通管道系统网;采用“面、点、线”分析法通过人口分布、经济发展、城镇化格局、规划方向等因素研究路网通道构建。研究建议近期建设京津冀—长三角、京津冀—粤港澳、长三角—粤港澳、长三角—成渝,远期建设京津冀—成渝、粤港澳—成渝、京津冀—哈长、大陆桥、长三角—滇中通道,形成由9条通道组成的“钻石+放射”型规划方案,构建超级城市群两小时快速通达圈、相邻城市群一小时经济生活圈、区域性中心城市间半小时同城圈的超高速交通系统通道网络。

基于345-修正梯形运动规律的4-RR(SS)_(2)并联机器人运动轨迹规划

研究了一种新型四自由度高速并联机器人运动轨迹规划方法。该机器人采用单动平台结构以减轻末端平台质量,提升机器人加减速性能。建立机器人机构运动学逆解模型,通过融合345多项式和梯形运动规律的优点,构造一种可兼顾运动时长和运动平稳性的345-修正梯形运动规律。在此基础上,通过插补叠加轨迹过渡传统门形轨迹的直角部分,并统筹考虑总运动时长最短以及角加速度峰值最小为目标完成插补叠加时机的优选,最后在样机上开展运动频次试验。试验结果显示,采用优化后的运动规律和轨迹样机运动频次可提升至218次/min,工作效率较传统Adept门形轨迹提高55.7%。