摘要：为解决传统牵引车车架轻量化设计中设计周期长、设计难度较大和过分依赖工程师经验等问题,提出了一种智能轻量化设计方法.首先,通过试验设计(Design of Experiments,DOE)联合仿真获取车架性能表格数据.其次,基于TabNet算法、贝叶斯优化算法和沙普利增量解释理论(SHapley Additive exPlanation,SHAP)构建出BS-TabNet模型,用于学习车架性能表格数据,生成车架代理模型.最后,采用莱维飞行策略对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)进行改进,得到莱维麻雀搜索算法(Levy Sparrow Search Algorithm,LSSA),用于求解车架轻量化任务,找到最优车架结构参数.相较于传统机器学习算法,BS-TabNet模型在准确性、稳定性和可解释性三个方面都有着更高的评价,其准确度达到了0.98左右,稳定性提高50%以上,而且具有更强的可解释能力,解决了深度学习在表格型数据上表现较差的问题.相较于传统群智能优化算法,LSSA算法能够寻找到更好的优化结果,在满足其他性能要求的同时,实现了车架质量减轻5.64%的轻量化效果.智能轻量化设计方法将人工智能与车架轻量化设计相结合,能够节省大量设计时间,提高设计效率.

摘要：针对智能车辆在结构化道路上,处理动态复杂场景能力较弱以及实时性差的问题,基于可达集的方法设计一种分层式时空耦合的轨迹规划方法,完成车辆在动态不确定场景下的轨迹规划。首先,根据自车与周围的障碍物状态信息,预测障碍物在未来一段时间内的位置分布概率,基于可达集的方法计算各时刻的可达区域,得到最优行驶走廊及一条初始轨迹。其次,利用二次规划的方法在最优行驶走廊内根据初始轨迹进行优化,求解出一条平滑轨迹,并对该轨迹进行跟踪行驶。最后,利用PreScan、CarSim和Matlab软件搭建仿真平台,在动态复杂交通场景下进行仿真分析,并在实车平台上进行避障测试。结果表明,所设计的规划方法能够有效处理动态不确定场景,在保证安全性的前提下能够规划出高效的通行轨迹,同时也能兼顾预测准确度与实时性。

摘要：事故灾难事理图谱可以全面表达事故发展过程、各子事件信息及多种事件关系,为事故灾难分析提供知识服务。针对事故灾难事理图谱构建中存在的时空关系中文语料匮乏、中文词汇边界模糊导致事件抽取不准确、隐式事件关系难以识别的问题,提出一种顾及时空关系的事故灾难事理图谱构建方法。该方法首先设计了基于命名规律性的词汇增强事件抽取模型,感知实体名称规律以确定事件信息边界和类型,然后采用一种融合注意力和门控空洞卷积的关系识别方法,获取多维度文本特征来挖掘潜在事件关系,并建立了含时空关系的中文事故灾难语料库(Chinese disaster corpus with spatiotemporal relationship,CDCSTR)。在CDCSTR和中文突发事件语料库上进行实验,结果表明,事件抽取模型的F1值分别达到88.59%和78.49%;与现有方法相比,关系识别模型在CDCSTR上的4个任务性能均有提升,尤其是空间关系识别优势明显,取得了3.08%以上的性能领先。以成乐高速追尾事故为例进行验证,构建的事理图谱能展示现实场景下的事故演化过程和时空变化特征,辅助事故应急工作。

摘要：基于深度学习的目标检测方法在智能车载控制器应用时很难同时满足检测精度与速度的要求。因此,提出一种多级参数融合的驾驶场景目标检测方法,实现检测速度和精度的同步提升。首先,设计出一种多级分支结构用于构建模型,同时,为提高模型的推理速度,引入一种多级参数融合的方法,即将多级结构层等效为单一的卷积-批标准化层,在保证模型泛化能力不变的条件下,大幅度减小模型的参数量。其次,为增加模型的检测精度,提出一种SSIoU(Soft scaledintersectionofunion)边界框损失计算方法以及一种联合半锚框的标签关联算法,提高模型对驾驶场景的适应能力。最后,开展基于DAIR-V2X-V数据集的试验验证,结果表明,所提出的多级参数融合模型,相比于目前先进的YOLO(You only look once)算法,检测精度(Mean average precision,mAP)提高了9.89%,推理速度(Frames per second,FPS)提高了51.89%。

摘要：拥堵、事故、排放与能耗等“交通病”日趋凸显,提升城市交通治理能力及现代化水平是防治交通病的重要策略。城市道路交通体检(Urban Road Traffic Examination, URTE)旨在城市体检的基础上聚焦城市道路交通,定期监测城市道路交通健康状态,以及时、精准地发现交通病并诊断致因,是交通治理的关键基础和有效环节。数字化、信息化与智能化的快速发展推动着交通体检数据获取和分析技术的变革,城市道路交通体检已成研究热点,但尚处起步阶段。通过梳理和分析城市交通体检的内涵、外延及理论基础,提出城市道路交通体检概念及体系架构,包括研究体系和应用体系。针对研究体系,特别综述了城市道路交通体检相关的基础理论和关键技术。首先总结了相关数据的基本特征及应用价值,归纳了基于模型和数据驱动的交通状态参数计算方法;随后,进一步梳理了全息城市道路交通特征、交通病识别和特征分析及体检指标构建方法;最后,从交通规划、设计、管理和控制层面,依次分析城市道路交通病(问题)致因。综述研究表明:虽然城市道路交通体检研究已初具基础,但关于交通体检指标体系及方法体系构建、交通健康状况诊断和交通病致因解析等关键问题仍是亟待解决的难题;因此,展望并针对性地提出了未来的研究方向,为城市道路交通体检研究提供参考。

摘要：钢管外表面视觉成像时容易出现灰度不均、局部过曝光等问题,致使利用二维灰度图像进行表面缺陷检测过程中漏检、误报等情况严重。为此,设计了基于3D点云的钢管外表面缺陷检测系统,通过围绕被测钢管环形布置多组3D相机获取到表征钢管轮廓的点云,收集样本构建出钢管缺陷数据集,训练PointNet++模型进行点云分割,输出代表缺陷的数据点集合,集合所涵盖的范围即为缺陷位置,数据点相对标定基准面的距离信息表示缺陷深度。本系统应用于工业现场,在完成缺陷检测的同时实现了深度方向的量化,对于钢管外表面缺陷的检测能力与探伤机相当,且具备更低的误报率、更少的设备安装维护成本,同时系统可扩展应用到类似的智能化检测场景。

摘要：为克服传统落地满堂支架无法适用于跨越山区、下方交通繁忙等复杂施工环境的缺陷,提出一种利用已建墩台作为支承的现浇多跨箱梁用装配式模板支架。基于大量数据统计建立箱梁构造尺寸数据库,分析模板支架荷载分布规律,并据此研发设计20~30 m跨装配式模板支架,采用Midas Civil建立有限元模型验证模板支架结构的合理性。研究结果表明:设计现浇多跨箱梁用装配式模板支架通过端头段与标准段的组拼和调节,可实现20~30 m跨径内任意整数跨径的装配,对现浇多跨箱梁施工具有较好的通用性。此外,基于Midas Civil有限元分析,装配式模板支架强度、刚度及稳定性均满足规范要求,其中最大组合正应力为187.9 MPa,剪应力为75.2 MPa,均发生在腹杆处;最大挠度值为55 mm,发生在跨中弦杆。

摘要：集中式传动系统布局紧凑,部件间距小,因此对其NVH(noise,vibration,harshness,噪声、振动与声振粗糙度)控制提出了更高要求。以某工程机械的集中式传动系统为研究对象,首先,进行了其振动噪声测试,并分析了齿轮微观修形原理;其次,考虑了系统模态共振与齿轮啮合的相互耦合,建立了该传动系统的有限元模型并进行仿真,结果显示,齿轮副接触斑点和模态的仿真结果与测试结果一致,验证了建模方法的可行性;接着,基于遗传算法求解了齿轮微观修形参数,实现了齿轮微观修形的最优设计,并通过模态优化来避免系统共振;最后,进行实验验证,结果表明,齿轮修形后传动系统的噪声降低至95.2 dB,比修形前下降了4.8 dB。采用基于遗传算法的齿轮微观修形和模态优化方法可以降低传动系统的振动噪声,这为集中式传动系统的NVH控制提供了一定参考。

摘要：针对复杂自卸车车厢结构的轻量化设计问题,提出一种集成学习联合多目标优化的设计方法。以某重型自卸车车厢为研究对象,建立了高保真的车厢有限元模型,并进行3个典型静力学工况和自由模态的结构性能仿真分析。通过贡献度分析筛选出重要零部件的厚度为设计变量,以危险工况下的最大位移、最大等效应力及自由模态第1阶固有频率为约束条件,以质量和满载举升0°工况下的最大位移为优化目标,运用极端梯度提升(XGBoost)集成学习近似模型进行自卸车车厢多目标优化设计。经优化决策后的轻量化设计表明:在满足基本静动态结构性能要求下,车厢满载举升0°工况下的最大位移减少了1.98 mm,减少幅度为8.57%,车厢质量减少了0.207 t,减少幅度为6.64%,取得了较好的轻量化效果。

摘要：为解决传统农业生产方式中人工巡检成本高、劳动强度大、速度慢等问题,设计一种圣女果温室巡检机器人系统,融合自动控制技术、机器视觉技术和深度学习技术,实现对圣女果的准确识别和计数。通过机器视觉提取工作路径和红外传感器避障实现机器人自动导航功能;并提出一种改进型YOLOv4-tiny模型对圣女果进行检测,该模型在YOLOv4-tiny的基础上增加52×52的特征层和注意力机制,提高小目标检测的识别精度。试验结果表明,该巡检机器人以0.2 m/s的速度行进时可以准确沿着预定路径工作,改进的YOLOv4-tiny-Tomato模型在温室环境中对成熟和未成熟圣女果的平均识别精度分别为98.7%和98.0%,F 1值分别达到96.71%和95.8%,实时帧率达到36帧/s。本研究可为农业领域的智能化巡检和精细管理提供新的思路和技术支持。