基于几何线形的立交噪声计算方法

为定量评价道路几何线形对立交噪声的影响,研究了基于几何线形计算立交噪声的方法,以车辆行驶速度为切入点,拟合噪声级和车速之间的关系.对于匝道噪声的计算,根据等效声级的定义给出了相对等效声能量的含义及计算方法,采用将匀速运动段与变速运动段噪声能量相加的方法求出总的噪声能量,建立了相对等效声能量与匝道长度之间函数关系,用对匝道长度进行积分的方法,根据等效声级的定义式推导出左、右转匝道的噪声级.根据主线设计速度、噪声级和车速之间的关系推导出主线噪声级计算公式.立交总噪声通过对各条主线和匝道的噪声级叠加求得.通过对黑龙江省鹤大立交的实例分析表明,该方法能够解决立交匝道变速运动段的噪声计算问题,能够将车辆在立交行驶产生的噪声与道路几何线形联系起来.当道路立交的几何设计条件已知,可以根据几何线形参数进行噪声污染计算,为定量评价立交噪声污染程度提供依据.     

车联网环境下干线交通信号协调控制方法

针对目前车联网环境下仅进行车速诱导的干线协调信号控制方法存在的绿灯利用效率不高问题,借助车辆与基础设施间的双向信息交互功能,考虑车速诱导与信号控制方案双向优化,以形成饱和车队为目标,提出一种新的干线交通信号协调控制策略.在此基础上,定义每个周期每个交叉口处待处理车辆的到达时间范围;并对车辆延误和停车次数进行加权,形成一个综合性能评价指标(PI),以加权评价指标最优为目标,建立信号控制参数优化模型,并给出求解算法.案例分析表明:与仅进行车速诱导的干线协调信号控制方法相比,所提出的方法能使交叉口车均PI降低11.2%,验证了模型的有效性和可行性.从速度诱导区间、平均行程车速、交叉口间距等方面分析了优化模型的敏感度,确定了模型的适用条件,结果表明这些因素对信号控制方法的优化效果有显著影响.     

山区公路纵坡自由流运行速度预测模型

基于车辆动力学分析,依据道路阻力和车辆动力因数的关系,分3种情况构建了山区纵坡路段车辆运行速度动力学模型,预测了纵坡路段的基本运行速度,并对此速度进行修正得出路段预测速度。利用Matlab编程和GUI(Graphical user interface)可视化界面编写了车辆运行速度预测程序,对山区双车道路段进行小客车运行速度预测。预测车速与实测车速对比结果表明:预测车速与断面观测车速基本相符,模型预测精度高、适用性好,能够反映车辆在纵坡行驶的动力特性。     

车路协同环境下基于路径的信号协调优化模型

基于车路协同环境下的动态路径流量、初始排队长度等信息及车辆-信号控制系统实时通信的运行环境,研究并建立了双向协调路径、车辆动态速度和交叉口配时参数的集成优化模型,克服了传统交叉口信号协调方法中路段行驶车速固定、受初始排队长度影响显著和不能优化协调路径的缺点。模型以协调路径流量与速度乘积最大为目标,以双向协调路径、相位差、车辆推荐速度等为决策变量进行优化,并建立了排队、车速、信号配时参数等一系列约束条件以确保集成优化解的可行性,从而实现了协调控制系统不停车通过量最大且延误最小的目的。与经典Maxband模型及Synchro软件的信号协调控制优化方案的比较表明,本文模型能够显著地提高绿波带宽,降低停车次数,提高协调效益。对路径流量波动、路段长度、最大限速及饱和度的敏感性分析进一步表明本模型能适用于不同的道路和交通条件,实时优化协调路径、车速及相位差。     

基于FPGA的车辆振动信号提取方法

为了从车辆复杂噪声背景中实时提取陀螺仪的有效振动信号,在分析弱信号特征提取方法的基础上,针对自适应滤波算法处理相关信号时收敛速度降低的缺点,提出一种适用于FPGA（Field Programmable Gata Ar-ray）的自适应步长LMS（Least Mean Square）算法。该算法通过建立步长和误差信号相关值之间的非线性关系,使步长仅与输入有用信号相关,降低算法对噪声的敏感度。实验以收敛速度和计算复杂度两个指标对该算法与其他改进算法进行比较,并以真实车辆振动信号提取结果分析验证该算法对车载环境噪声和陀螺仪自身噪声都有较好抑制。在用算法计算基础上,以FPGA平台提出并实现一种可扩展滤波器结构。设计采用一阶滤波单元重用方式完成多阶累加计算,在目前最大规模FPGA芯片上实现8～256阶滤波器。实验表明,该设计充分利用芯片内逻辑资源,处理速度快,可靠性高,并适用于车辆中低速行驶姿态测量系统。     

基于驱动信号的加速车身速度算法

为了改进目前在汽车动力学控制系统研究中常用的由车辆的非驱动轮速获得车身速度的计算方法的局限性和精确性,通过建立行驶车辆及车轮部分的动力学及运动学模型,推导并提出了基于驱动轮速信号带可调整加权因子的车身速度算法. 编制了嵌有车速算法的Matlab程序并对不同路面上加速的车辆工况进行了仿真. 仿真结果与试验结果吻合良好,验证了算法的可信性.     

基于车桥耦合钢管混凝土拱桥车辆的冲击系数

利用ANSYS建立某下承式钢管混凝土拱桥有限元模型。编写基于三轴车辆作用下车桥耦合振动程序,数值模拟车桥相互作用响应,分析车速、路面粗糙度2个因素对主梁1/4跨及跨中处的冲击系数影响。同时使用DHDAS动态信号采集分析系统现场测试该桥,分析车辆以不同行车速度过桥时主梁跨中处的振动响应。研究表明:数值分析结果与实测结果吻合较好;车速在某一范围内车辆冲击系数要大于规范值;路面不平顺相对于行车速度对桥梁振动影响更加明显。     

无信号T型交叉口交通流特性

实测了3支无信号T型交叉口速度和车头时距数据,经过统计分析后发现交叉口附近内外侧车道车辆的平均速度差别很小、主路上进口车速85%位车速约为65.0km/h、进口处的速度方差和离散度不会随交叉口距离的变化而明显变化,初步标定了左转车辆车头时距分布模型.     

车辆噪声声品质的心理声学评价系统

基于Visual C+ +和Matlab的联合编程,开发车辆噪声声品质的评价系统.此系统能够对车辆噪声信号进行采集、实时分析和心理声学评价,分析内容包括声音信号的时频分析、A-D计权网络分析、心理声学分析等.对大众AJR发动机噪声信号的采集和分析结果表明,该系统准确可靠,可为车辆噪声评价和声学设计提供依据.     

无信号控制路段行人过街决策行为分析简

在城市道路无信号控制路段进行驾驶员与过街行人的决策风险试验,得到不同车速情况下过街行人的感知风险和决策行为.通过对获取的240个试验数据进行整理分析,建立了行人感知风险与车辆初始速度、行人决策行为与初始速度和行人感知风险与决策行为的关系.结果发现,路段上车辆的行驶速度对行人的过街决策行为影响极大.研究成果可以为制定合理的行人安全过街控制措施提供参考依据.     

轿车白车身模态试验与有限元模态分析的对比

以某轿车白车身为研究对象,利用模态试验分析方法研究该白车身的振动,用随机信号对白车身进行激励,测得固有频率、阻尼、振型等模态参数.并与该白车身的有限元模态分析结果进行对比,用分析结果的差别评价该白车身动态特性.     

Adaptive Noise Cancellation Method Used for Wheel Speed Signal of Integrate ABS/ASR System

The anti-lock braking system (ABS) and anti-slip regulation system(ASR) are the very i mportantparts of active safety systems used for modern vehi-cles . This two systems make up of commonintegratesystem ABS/ASR[1 ,2]. At present ,the main controlmethodin ABS/ASRis the logic threshold method.When getting the wheel speed signal ,ECUcomputesand applies control after comparing current signalwith the threshold[3 -5].Because of many reasons ,the wheel speed sig-nals sampled in ABS/ASRalw…     

基于Rough集和RBF网络的车牌字符识别方法

提出了一种基于Rough集和RBF神经网络结合的车牌字符识别方法。该方法针对车牌字符二值化图像,给出了基于粗糙集理论的知识获取方法,包括根据训练样本的特征向量建立决策表、离散决策表属性、约简决策表属性,然后由约简后的属性构造RBF网络识别器。试验表明该方法有效地减少了决策属性的个数,简化了神经网络识别器的结构,提高了泛化能力和抗噪声能力,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。     

基于MC9S12DG128智能模型车的设计与实现

以飞思卡尔公司的16位微控制器MC9S12DG128芯片作为该系统信号检测和控制处理的核心,设计并实现了一部能够自主循迹的智能小车．该系统的硬件设计主要包括电机驱动模块、车速检测模块、道路检测模块．利用光电传感器件对黑线进行感知获得的路线位置信号,用脉宽调制（PWM）控制方式控制伺服机构进行转向;利用采集到的后轮转速信号,运用PID控制算法对智能车的车轮转速进行控制．测试结果表明,该智能汽车能沿着赛道稳定、快速地自动行驶．     

小波多分辨率分析及其在自适应消噪中的应用

针对自适应消噪中存在的问题,提出一种基于小波多分辨率分析的自适应消噪算法,利用小波多分辨率分析理论,把信号和噪声正交分解于不同的频率范围中,从而减少了自适应滤波器的阶数,提高了算法的收敛速度和稳定性。选择若干不同频率尺度上信号作线性组合,对组合后的信号进行自适应谱线增强,保存了信号的高频信息。仿真实验结果证实了该算法的正确性,且在实际消噪应用中取得良好的效果。     

无刷直流电动机极槽配合及低噪音驱动技术

通过理论分析、有限元仿真和实验研究,提出薄型化、高输出、宽调速无刷直流电动机的设计分析及低噪音驱动的相关技术.采用本文的方法可获得高的额定输出功率、高功率密度和宽的调速范围.利用基于霍尔信号的高分辨率转子位置推测法及基于超前角控制的转矩补偿法正弦波低噪音驱动新技术,可明显降低噪音.     

SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.     

低信噪比下非周期性直扩信号的盲估计

为解决低信噪比下非周期性直扩信号PN码序列的盲估计难题,提出了以两倍信息码元宽度为分段长度的分段矩阵特征分解法(SEVD)对PN码序列进行初步估计,然后对得到的各段估计序列进行拼接,再通过基于最优移位相加特性的信息码剥离算法得到原始PN码序列的盲估计方法,该方法采用并行处理以提高运算速度,并具有无需事先提取同步信息、能够消除“反码”现象的优点。仿真结果表明该方法能够在信噪比大于?17 dB条件下对扩频码码长为1 023的m序列的非周期性直扩信号做到无误码盲估计。     

基于曲波域的软硬阈值折中地震信号去噪

噪声衰减是地震资料处理中的关键步骤之一。根据曲波变换对于光滑且二阶连续可微函数所具有的最优逼近性能,给出了曲波域随机噪声衰减的软硬阈值折中方法。基于模型讨论了有效信号和随机噪声在曲波域不同方向上的分布差异;最后,将该方法应用于实际地震资料处理。结果表明,本文方法不仅有效地压制了地震资料中的随机噪声,提高了地震资料的信噪比,而且较好地保留了地震数据中的有效信号。     

粗糙集神经网络系统在车牌字符识别中的研究

以简化信息处理的复杂性并提高信息处理精度为目标,提出了基于粗糙集神经网络系统的车牌字符识别方法.提取训练样本的特征向量建立决策表,基于粗糙集理论对决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器.车牌字符识别试验结果验证了系统的有效性.