摘要：作为无人驾驶技术运用的重要领域,无人驾驶出租车市场前景备受关注。为解决现有研究缺少对无人驾驶出租车接受度和影响因素进行分析的问题,以便更准确了解公众对于无人驾驶出租车的接受行为意向,以传统技术接受度模型为基础理论,引入感知有用性、感知易用性、感知风险、社会规范、个人创新性、面子文化以及宏观条件7个变量指标。通过建立无人驾驶出租车接受度研究模型,并运用结构方程模型作为数学模型分析潜变量之间的关系以及外生潜变量对公众行为意向的影响效果。以在重庆市获取的数据为例,对假设模型进行验证分析。研究结果表明:各外生潜变量对公众行为意向呈显著影响。感知有用性、感知易用性、个人创新性、社会规范、面子文化以及宏观条件对公众行为意向存在正向影响,感知风险对公众行为意向存在负向影响,其中感知有用性(0.83)、感知易用性(0.79)以及感知风险(-0.75)的影响效果最为显著。外生潜变量中,社会规范和个人创新性、宏观条件和感知风险2组变量不存在显著影响关系。不同性别、年龄以及学历的群组中,无人驾驶出租车接受度影响因素存在异质性。研究结果可为无人驾驶企业和相关政府部门提供决策参考依据,为进一步探讨无人驾驶出租车相关问题提供了思路。

摘要：为研究低速重载盾构机行星齿轮系统几何偏心问题,建立含几何偏心误差的行星齿轮时变啮合刚度解析计算模型,分析几何偏心误差对时变啮合刚度影响规律;综合考虑时变啮合刚度、传递误差、齿侧间隙等因素,建立盾构机行星传动集中质量动力学模型,并采用Runge-Kutta法进行求解,分析不同偏心量下行星轮系统位移振动特性。结果表明:偏心误差对啮合刚度的影响呈周期性变化,随偏心量增加,齿轮啮合刚度变化越明显;偏心误差会使各啮合齿对振动幅值显著波动,且仅一处偏心误差存在,则会影响整个系统的啮合刚度与振动响应,随着偏心量增大各齿对振动幅值明显增加。研究结果为盾构机行星齿轮传动设计提供理论参考。

摘要：分散梯级船闸充、泄水会引起船闸中间渠道内水体振荡波动,严重时会增加船舶操控难度,甚至引发安全事故。国内外专家学者针对中间渠道非恒定波流特性的研究主要集中于长波的波动特性,对次生波的关注甚少。针对三峡水运新通道分散梯级船闸布置方案,建立了基于船闸输水基本方程和Boussinesq方程的船闸-中间渠道耦合数学模型,研究船闸充、泄水条件下中间渠道次生波发育长度的分布特性及其对相关水力参数的响应规律。结果表明:上级船闸泄水条件下,次生波发育长度与单宽峰值流量有关;而下级船闸充水时,次生波的发育长度取决于单宽峰值流量和船闸运行水头。基于数值计算结果,给出了船闸不同运行方式下次生波发育长度的预测方法,可为分散梯级船闸的设计和运行调度提供理论指导和技术支撑。

摘要：为研究不同环境因素交互影响下可降解塑料的老化行为,以聚对苯二甲酸-己二酸丁二酯(PBAT)为目标物,通过温度、湿度、光照为因素设置均匀和交互实验,探究不同因素交互影响下PBAT老化过程及潜在机理.多因素交互实验结合扫描电镜(SEM)、电子能谱面(EDS)的分析结果表明湿度对PBAT老化行为的影响最大,温度对PBAT老化行为的影响最小,且温度30.0℃、湿度60%、紫外光条件下老化效果最明显.通过X射线光谱(XPS)和X射线衍射(XRD)进一步分析PBAT在不同老化过程中化学键和结晶度的变化,其结果表明:在湿度和紫外光交互作用下,PBAT的碳氧双键减少而碳氧单键增加,碳氧双键被破坏形成了羧基,部分官能团中氧原子置换氢原子,有得失电子的行为出现,在其表面生成小分子物质CO_(2)和π-π键;在此交互老化过程中,PBAT的结晶度增大.

摘要：针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足,提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先,构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。其次,根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法,进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制,提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性,并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。再次,应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究,进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题,并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后,通过算法比较分析和实例数据对所提出模型及算法进行了验证研究,并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异,进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。

摘要：无绝缘轨道电路的故障具有复杂性与随机性,采用单一的模型进行故障诊断,其性能评价指标难以提高。而采用集成学习方式,则存在各基学习器结构、参数设计盲目,集成模型中各基学习器组合权重难以分配的问题。针对以上问题,提出一种改进麻雀算法和Q-Learning优化集成学习的轨道电路故障诊断新方法,该方法有机地将集成学习与计算智能和强化学习相结合,充分挖掘轨道电路故障特征,提高性能评价指标。首先,使用卷积神经网络、长短期记忆网络和多层感知器深度学习模型,以及支持向量机和随机森林传统机器学习模型,共同构成集成学习基学习器,解决单一学习模型的不足,不同基学习器的使用保证集成学习的多样性。从自动化机器学习角度出发,采用改进麻雀算法优化该集成学习模型的结构和参数,克服其结构和参数难以确定的问题。在此之上,引入强化学习Q-learning对集成模型中各基学习器组合权重进行优化,智能地确定集成学习各基学习器的组合权重。最后,将集成学习模型的预测结果与真实结果比较后得到误差,再采用BP神经网络对预测结果进行补偿修正,进一步提高轨道电路的故障诊断性能评价指标。仿真结果表明,利用所提方法进一步改善了轨道电路故障诊断的准确度、精确度、召回率和F1值等性能评价指标。

摘要：磁敏弹性体(MSE)是一种具有优良磁响应特性的磁敏材料,在磁场作用下将产生垂直其表面的磁致法向力,结合聚偏氟乙烯(PVDF)的正压电效应,针对转速检测提出一种结合两者特性的转速传感器,在敏感单元中设计由MSE与PVDF压电单元组成复合结构,通过复合结构感知磁场激励以实现转速检测,并从微观与宏观层面分析了检测机理,采用自建测试系统确立了磁致法向力与磁场间的关系,PVDF的动态形变响应及传感器的输出特性。结果表明:以复合结构为核心的敏感单元对测试转速的磁场激励表现出稳定的电压峰值响应,并能够实现对中高转速的准确检测。

摘要：为了进一步提高预绞式金具的安全性,采用有限元方法分析了影响预绞式金具紧固特性的关键因素,得出预绞丝半径、节距、长度、摩擦系数和材料性质是预绞式金具设计中重要的参数。基于预绞丝的空间几何理论,编写Python程序实现了参数化建模,研究预绞丝设计参数对预绞丝与导线之间的接触应力和抗拔力的影响规律。结果表明:增大单根预绞丝的半径、增加预绞丝长度,其抗拔作用显著;减小单根预绞丝的节距,导线和预绞丝间接触较好,其抗拔效果明显;选用弹性模量较大的材料也能提高预绞丝抗拔性能。

摘要：在激光雷达(LiDAR)同步定位与建图(SLAM)中,提取通用、稳定和高效的特征实现高精度匹配是定位的关键问题。针对LiDAR SLAM空间动态环境中移动物体特征点匹配导致定位精度不高以及鲁棒性差的问题,运用地面平面拟合算法处理陡坡的地面分割;利用多分辨率的区域图像去除移动物体,提高匹配精度;利用因子图联合优化共同提高位姿估计精度。试验结果表明:该方法对比LeGO-LOAM等传统定位算法绝对轨迹误差降低79.8%,有效地提升了系统定位精度和鲁棒性能。

摘要：近年来,网络视频成为一种重要的新型消费内容,同时网络口碑对在线内容扩散的影响也日益深刻。本文考虑网络视频收费期内用户情绪效用产生的网络口碑对视频节目扩散过程的影响,运用数理分析方法,研究了网络视频运营商关于节目价格与广告投放量的最优决策问题,并分析了节目口碑属性、节目试看、节目体验质量和收费期等因素对最优决策结果的影响。研究发现,当付费用户与普通用户的视频体验质量差异足够大时,运营商将选择广告主导型策略(广告投放水平相对较高),反之则选择收费主导型策略(收费水平相对较高)。当节目口碑越好、试看时间越短、付费模式体验质量越低或免费模式体验质量越高时,运营商越倾向于选择收费主导型策略,相应的节目价格、广告投放量和运营商期望利润也将视条件发生不同变化。基于前述最优决策结果,运营商可进一步针对节目口碑属性对收费期进行优化。