事故再现中不利天气仿真系统开发

针对不利天气条件下交通事故多发问题,分析其对车辆安全的影响,对不利天气下发生的事故进行再现。利用粒子系统对其中的雨雪天气进行实时仿真,运用Open GL雾效果模拟大雾天气,在建立天气仿真系统的基础上还原车辆制动痕迹。最后对一起真实交通事故进行再现。研究结果表明:本系统能为不利天气下发生的交通事故提供逼真、准确的事故处理依据。

我国新能源汽车产业创新体系的建设与发展

我国新能源汽车发展较为迅速,新能源汽车产业创新体系的建设和发展对于保证新能源汽车技术进步具有重要意义。文章介绍了我国新能源汽车产业创新体系背景,并对体系内容进行详细阐述。新能源汽车产业创新体系包括目标体系、政策体系、技术体系、环境与社会化服务体系,我国新能源汽车产业发展需要促进各组成要素交流与合作,促进新能源体系的进一步完善。

一种改进的粒子群优化算法

在粒子群优化算法的基础上,将粒子群优化算法的速度更新公式中种群最优位置用所有个体的平均值与最优粒子有限邻居个体的平均值加权求和代替;通过将种群平均适应度和整体最优位置适应度的比值作为适应度函数,并引入了加速系数;得到改进的粒子群优化聚类算法既能够充分参考当前粒子的最优信息,也参考了所有个体的最优信息和当前最优粒子有限邻居的最优信息,在进化过程中可以通过新的适应度函数自适应地调整全局搜索和局部搜索的比重对粒子的影响,对算法收敛速度影响较小的前提下较好地提高了收敛精度。最后,选取了4组具有不同分布特征的Benchmark函数作为验证函数,试验结果表明,新算法具有较好的收敛特性。

一种新的粒子群优化聚类算法

K-means算法在聚类分析中有着广泛应用。它采用了均值中心这一启发式信息,具有计算效率高的优点,但对初始聚类中心选择敏感,且容易陷入局部最优。PSO算法的随机性和并行性特点使其在处理数据库形式的海量数据中表现出更大的优越性,不仅具有较强的全局搜索能力,同时,通过对PSO算法搜索过程的改进增强了算法在最优解附近的搜索概率,降低样本对初始化敏感的程度,可以弥补K-means算法的缺陷。将改进的PSO算法应用于K-means聚类算法可以提高算法的稳定性和收敛效率,通过四组标准UCI数据集的试验,验证了新算法的有效性。

基于OpenGL的事故三维综合演示平台

利用3DMAX建模软件与Open GL图形接口软件对道路交通事故现场进行三维重建,针对事故现场场景的渲染速度进行优化,生成参数化的现场环境,并通过漫游技术来提高系统的交互性。针对一起具体的交通事故进行模拟演示,结果表明:该系统能够对实际道路交通事故进行准确再现。