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石墨烯在沥青和沥青混合料中的研究综述

科学技术与工程 2024年第26期24卷 11050-11059页

作者：冉武平付军辉冉晋艾贤臣曾立峰郑烨新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室乌鲁木齐830017 新疆大学建筑工程学院乌鲁木齐830017

石墨烯作为一种纳米材料,可以影响材料的微观结构和宏观性能,同时使材料具有导电性和导热性。石墨烯及其相关纳米材料在沥青及其混合料中的应用效果显著。综述了石墨烯(graphene,Gr)、氧化石墨烯(graphene oxide,GO)和石墨烯纳米片(grap... 详细信息

石墨烯作为一种纳米材料,可以影响材料的微观结构和宏观性能,同时使材料具有导电性和导热性。石墨烯及其相关纳米材料在沥青及其混合料中的应用效果显著。综述了石墨烯(graphene,Gr)、氧化石墨烯(graphene oxide,GO)和石墨烯纳米片(graphene nanosheets,GNPs)在沥青及其混合料中的特性,包括高温性能、低温性能、老化性能、水稳定性、导电性和导热性。研究指出,Gr、GO和GNPs可改善沥青和沥青混合料的性能,提升高温抗车辙性能、抗老化性能和抗水损害性能。同时,由于Gr、GO和GNPs具有优异的导热性和导电性,可以降低沥青和混合料的电阻率,提高导热能力。石墨烯可以在建设融雪化冰、自感应路面等智能道路方面发挥更好的作用。

关键词：石墨烯氧化石墨烯石墨烯纳米片沥青路用性能

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基于多智能体强化学习自动合流控制方法研究

计算机工程与应用 2024年第23期60卷 349-356页

作者：李春吴志周许宏鑫梁韵逸新疆大学智能制造现代产业学院乌鲁木齐830017 新疆大学交通运输工程学院乌鲁木齐830017 新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室乌鲁木齐830017 慕尼黑工业大学工程与设计学院德国慕尼黑80333

对于智能网联车辆(connected automated vehicle,CAV)来说,上匝道合并是一项具备挑战性的任务,考虑到未来一段时间内有CAV和人工驾驶车辆(human-drive vehicle,HAV)的混合交通将存在于更多的交通场景中。根据合流区交通特性,将多车协同... 详细信息

对于智能网联车辆(connected automated vehicle,CAV)来说,上匝道合并是一项具备挑战性的任务,考虑到未来一段时间内有CAV和人工驾驶车辆(human-drive vehicle,HAV)的混合交通将存在于更多的交通场景中。根据合流区交通特性,将多车协同汇入表示为马尔可夫决策过程,建立了同时考虑车辆安全和效率的奖励函数。基于分布式多智能体强化学习(muti-agent reinforcement learning,MARL)框架提出中心式训练分散式执行的改进框架(centralized training and decentralized execution,CTDE)的MARL算法框架,节省了单智能体上的计算资源。建立基于两种框架的优势动作评论家(advantage actor critic,A2C)和近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)两种控制算法。仿真实验结果表明,所建立的改进算法的整体性能优于原算法,提升了车辆平均行驶速度,满足最小车头时距同时降低了碰撞率和汇入等待时长,满足了合流区车辆的通行安全和提高了通行效率。

关键词：强化学习合流区自动驾驶多智能体

油污泥热解残渣改良粗粒硫酸盐渍土力学性能试验研究

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力学与实践 2024年第4期46卷 768-775页

作者：李博林冉武平曾立峰李世彤新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧管控重点实验室乌鲁木齐830047 新疆天聚建设投资集团有限责任公司乌鲁木齐830000

为探究油污泥热解残渣改良粗粒硫酸盐渍土的力学性能,试验研究了残渣掺量和盐渍化程度对粗粒硫酸盐渍土回弹模量以及无侧限抗压强度的影响规律。结果表明:粗粒硫酸盐渍土的回弹模量和无侧限抗压强度均随残渣掺量的增加呈先提高后下降的... 详细信息

为探究油污泥热解残渣改良粗粒硫酸盐渍土的力学性能,试验研究了残渣掺量和盐渍化程度对粗粒硫酸盐渍土回弹模量以及无侧限抗压强度的影响规律。结果表明:粗粒硫酸盐渍土的回弹模量和无侧限抗压强度均随残渣掺量的增加呈先提高后下降的趋势。当残渣掺量为10%时,各项力学性能提升最显著。此时回弹模量最大为245.52 MPa,无侧限抗压强度最大为0.48 MPa。随着含盐量增加,改良粗粒硫酸盐渍土的力学性能先提高后下降,且随残渣掺量的增加,非盐渍土较盐渍土的力学性能提升更加明显。根据X射线衍射(X-ray diffraction,XRD)和扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)试验微观分析,油污泥热解残渣改良粗粒硫酸盐渍土主要由物理和化学两个因素共同作用,颗粒间的嵌挤摩擦和离子间的置换反应促就了改良盐渍土强度的提高。

关键词：粗粒硫酸盐渍土油污泥热解残渣回弹模量无侧限抗压强度盐渍土改良

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基于碳排惩罚的双城系统公交线网协同优化

北京交通大学学报 2024年第4期48卷 65-81页

作者：范昱宏路浩然罗斯达邵春福同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室乌鲁木齐830049

为进一步促进跨城公交建设,推动区域一体化发展,提出一种基于碳排惩罚的双城系统公交线网协同优化模型.首先,针对都市圈中的双城系统提出基于碳排放的公共交通协同发展合作机制,并引入“碳排惩罚”作为小城市运营跨城公交至大城市所需... 详细信息

为进一步促进跨城公交建设,推动区域一体化发展,提出一种基于碳排惩罚的双城系统公交线网协同优化模型.首先,针对都市圈中的双城系统提出基于碳排放的公共交通协同发展合作机制,并引入“碳排惩罚”作为小城市运营跨城公交至大城市所需向大城市支付的成本.其次,设计两种跨城公交布局方案,采用简约连续方法,测算跨城公交运营方案下的乘客用户成本、公交运营成本和碳排总量.然后,以双城公交系统内用户成本与运营成本之和,即系统总成本最低为目标,构建弹性需求下公交线网组织设计的双层规划模型,探究跨城公交与两个城市市内公交的协同优化问题,因模型决策变量少,故直接采用遗传算法求解.最后,以西安—咸阳双城系统为例进行实证分析,以期为公交线网协同布局提供决策依据.研究结果表明:建设跨城公交有助于推动小城市的市内公交服务水平提升,降低小城市的交通碳排放;两种跨城公交布局方案的差异主要体现在小城市的公交服务水平和运营成本上;建设跨城公交能否降低系统总碳排放主要取决于双城系统的出行需求水平、城市间距离和跨城出行比例.

关键词：双城系统公交线网协同优化简约连续方法碳排惩罚双层规划

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基于支持向量机回归的道路能见度检测

现代电子技术 2024年第23期47卷 154-158页

作者：周俊买买提江·吐尔逊新疆大学智能制造现代产业学院新疆乌鲁木齐830017 新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室新疆乌鲁木齐830017 新疆大学交通运输工程学院新疆乌鲁木齐830017

道路能见度是影响交通安全的重要因素之一。针对低能见度雾天的道路图像特点,提出一种基于支持向量机回归的车载视频道路能见度检测方法。首先通过区域增长算法确定特征提取区域;然后提取能够反映能见度大小的大气透射率特征和图像熵特... 详细信息

道路能见度是影响交通安全的重要因素之一。针对低能见度雾天的道路图像特点,提出一种基于支持向量机回归的车载视频道路能见度检测方法。首先通过区域增长算法确定特征提取区域;然后提取能够反映能见度大小的大气透射率特征和图像熵特征,利用所提取的特征训练支持向量回归模型;最后利用训练好的模型检测图像的能见度。实验结果表明,该方法在400 m以内的能见度检测中总体准确率可达到90.1%,可满足交通行业实际应用的需要。

关键词：能见度检测支持向量回归暗通道先验区域增长法大气透射率图像熵

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基于改进YOLOv8的交通监控车辆检测算法

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计算机工程与应用 2024年第6期60卷 110-120页

作者：周飞郭杜杜王洋王庆庆秦音杨卓敏贺海军新疆大学智能制造现代产业学院乌鲁木齐830017 新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室乌鲁木齐830017 新疆大学交通运输工程学院乌鲁木齐830017 公安部交通管理科学研究所道路交通安全公安部重点实验室江苏无锡214151 新疆维吾尔自治区公安厅交通警察总队乌鲁木齐830017

针对目前复杂交通监控场景下车辆检测精度不足、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv8模型的轻量级车辆检测算法。采用FasterNet替换YOLOv8的骨干特征提取网络,减少了冗余计算和内存访问,提高了模型的检测精度和推理速度;在Backbone和N... 详细信息

针对目前复杂交通监控场景下车辆检测精度不足、检测速度慢的问题,提出一种基于YOLOv8模型的轻量级车辆检测算法。采用FasterNet替换YOLOv8的骨干特征提取网络,减少了冗余计算和内存访问,提高了模型的检测精度和推理速度;在Backbone和Neck部分添加SimAM注意力模块,在不增加原始网络参数的同时增强了目标车辆的重要特征,提高了模型的特征融合能力;针对密集车流下小尺寸车辆检测效果不佳的问题,添加小目标检测头,更好地捕获小尺寸车辆的特征和上下文信息;使用可自适应调整权重系数的Wise-IoU作为改进模型的损失函数,提升了边界框的回归性能和检测的鲁棒性。在UA-DETRAC数据集的实验结果表明,相较于原模型,改进方法在交通监控系统中能够达到较好的检测精度和速度,mAP和FPS分别提高了3.06个百分点和3.36%,有效改善了复杂交通场景下小目标车辆检测效果不佳的问题,并在精度和速度之间取得了很好的平衡。

关键词：车辆检测交通监控 YOLOv8 小目标检测注意力机制

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基于订单数据的网约车充电行为驱动因素及非线性效应

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交通运输系统工程与信息 2024年第6期24卷 169-178页

作者：尹超英桂晨邵春福王菁王晓全南京林业大学汽车与交通工程学院南京210037 新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室乌鲁木齐830017 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044 河海大学土木与交通学院南京210098

为探究建成环境对电动网约车的充电行为驱动因素和非线性效应,本文以南京市网约车为例,提出一种基于订单数据的电动网约车充电行为识别算法,从密度、多样性、设计、目的可达性和公交临近度这5个维度构建建成环境指标,利用XGBoost模型和S... 详细信息

为探究建成环境对电动网约车的充电行为驱动因素和非线性效应,本文以南京市网约车为例,提出一种基于订单数据的电动网约车充电行为识别算法,从密度、多样性、设计、目的可达性和公交临近度这5个维度构建建成环境指标,利用XGBoost模型和SHAP(SHAPley additive explanatory)值算法,识别影响电动网约车充电行为的关键因素,分析各因素与网约车充电行为之间的潜在非线性关系。同时,本文将该模型拟合回归效果与随机森林(RF)和LightGBM进行比较,以验证XGBoost模型在拟合回归效果上的优势。结果表明:XGBoost模型的拟合效果优于其他模型,具有最小的预测误差波动和最高的R^(2)值(0.446)。在影响网约车充电行为的建成环境因素中,餐馆数量、与市中心的距离和休闲娱乐设施数量对网约车充电行为影响最大,对充电行为的贡献度超过75%。此外,建成环境各因素对网约车充电行为均存在非线性效应,到市中心的距离对充电行为的影响呈现先正后负的反馈特征,其余变量对充电行为的影响则呈现先负后正的反馈特征。

关键词：城市交通非线性效应机器学习网约车充电行为公共充电站规划

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“道路工程材料”“开学第一课”思政教学设计与实践

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安徽建筑 2024年第12期31卷 91-92页

作者：冉晋阿合买提江·卡德尔程龙冉武平于俐婷张乃天新疆大学交通运输工程学院新疆乌鲁木齐830017 新疆大学新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室新疆乌鲁木齐830017

当前,如何上好专业课程“开学第一课”,并将专业知识讲授和思想政治教育有机结合,一直是专业课程思政教学改革的难点。文章以交通类专业核心基础课程“道路工程材料”“开学第一课”教学为例,通过思政元素的挖掘与分析、课程思政渐进式... 详细信息

当前,如何上好专业课程“开学第一课”,并将专业知识讲授和思想政治教育有机结合,一直是专业课程思政教学改革的难点。文章以交通类专业核心基础课程“道路工程材料”“开学第一课”教学为例,通过思政元素的挖掘与分析、课程思政渐进式教学设计和讨论式课堂互动环节设计,将课程专业知识与国家政策方针紧密结合在一起,能有效指引学生坚持正确政治方向、价值追求,实现课程内容、前沿知识和思政教育的有效衔接。

关键词：课程思政 “道路工程材料” “开学第一课” 教学设计

融合麻雀搜索与长短时记忆的疆煤铁路外运量预测

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交通运输系统工程与信息 2024年第5期24卷 14-23页

作者：李海军张晓洋高如虎魏德华陈晓明兰州交通大学交通运输学院兰州730070 兰州交通大学高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室兰州730070

为准确预测新疆煤炭铁路外运量,本文提出一种融合麻雀搜索算法与长短时记忆网络的(SSA-LSTM)预测模型,模型引入麻雀搜索算法对长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的超参数进行优化,以提高模型预测性能。以2015—2022年新... 详细信息

为准确预测新疆煤炭铁路外运量,本文提出一种融合麻雀搜索算法与长短时记忆网络的(SSA-LSTM)预测模型,模型引入麻雀搜索算法对长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型的超参数进行优化,以提高模型预测性能。以2015—2022年新疆煤炭铁路外运量数据为基础,综合考虑经济、运输等多种因素,对各影响因素的灰色关联度进行计算,验证所选因素与预测指标具有较强的关联度。对影响因素中的GDP数据进行消费者价格指数(Consumer Price Index, CPI)处理,并将处理后的数据输入模型进行预测,最后应用该模型对未来新疆煤炭初、近、远期铁路外运量进行预测。研究结果表明,SSA-LSTM模型的预测效果显著优于BP(Back Propagation)神经网络和传统LSTM模型,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.88%,均方根误差(RMSE)为49.9。同时,与未经CPI处理的预测相比,经过CPI处理后预测误差更小,MAPE和RMSE分别降低了75.8%和56.2%。本文为新疆煤炭铁路外运量预测提供了一种有效方法,为疆煤外运通道设计提供了重要数据支撑。

关键词：铁路运输疆煤铁路外运量 SSA-LSTM模型灰色关联分析预测