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期刊信息/Journal information
武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
武汉理工大学学报（交通科学与工程版）

杨平

双月刊

2095-3844

jwtu@whut.edu.cn;jwuttse@whut.edu.cn

027-86538436

430063

武昌区和平大道1178号

武汉理工大学学报（交通科学与工程版）/Journal Journal of Wuhan University of Technology(Transportation Science & Engineering)CSTPCD
查看更多>>武汉理工大学学报（交通科学与工程版）的前身《武汉交通科技大学学报》是经中华人民共和国交通部审核，原国家科委批准，国内外公开发行的学术性刊物，本刊主要刊载数学、物理学、化学、船舶及海洋工程。机械科学与工程、船舶机械、轮机工程、港口机械信息科学与技术、计算机、自动控制、通信导航与电子系统、电气工程航运技术、交通土木建筑工程、管理科学与工程等学科领域的学术论文及科研成果。本刊曾先后获全国优秀科技期刊，全国高校优秀学报、教育部优秀科技期刊、湖北省及交通部优秀期刊等奖励。本刊为全国中文核心期刊，中国科技论文统计用刊，国务院学位委员会学位与研究生教育中文重要期刊，《中国科学引文数据库》和《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊，首批入选中国科技期刊英文文摘（CSIA）数据库，并被英国British Maritimes Technology(BMT)和美国Ei page One数据库等收录（1994-2008）。
正式出版
收录年代

    一种车辆GPS轨迹数据的改进地图匹配算法

    文江辉霍佳琪杨玲
    1-6,12页
    查看更多>>摘要：文中提出一种车辆GPS轨迹数据的改进地图匹配算法.以车辆GPS轨迹数据进行隐马尔可夫模型动态地图匹配后的缓冲区内候选路径为初始群体,以遗传算法中的改进的适应度函数为基准进行半交叉迭代,选择车辆轨迹更优的匹配路径;设计了改进地图匹配方法的算法流程;利用微软亚洲团队的GeoLift轨迹数据集验证了改进方法的有效性.

    GPS轨迹数据隐马尔可夫地图匹配算法改进地图匹配算法改进遗传算法

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    无人机辅助MEC系统中的联合计算卸载和轨迹设计

    许晨旭曹润宇薛志钢张善新...
    7-12页
    查看更多>>摘要：文中提出了一种无人机辅助移动边缘计算(MEC)系统,其中一架配备计算资源的无人机作为飞行基站(BS)处理从用户迁移来的应用任务,以节省用户设备的能耗.考虑了一种通用的瑞森衰落信道模型,通过联合优化无人机轨迹、用户发射功率、用户调度和比特分配,以最小化所有用户设备的平均能耗.设计了一种基于迭代分块连续上界最小化算法,并引入二次惩罚项进行交替求解.结果表明:文中所提出的联合优化方案优于其他基准方案,能显著降低用户的能量消耗.

    移动边缘计算无人机能量消耗计算卸载轨迹优化

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    小半径公路隧道视线诱导设施优化实验研究

    贝润钊杜志刚梅家林徐文广...
    13-18页
    查看更多>>摘要：文中建立五种视线诱导场景,选取37名被试进行驾驶模拟实验,分析车辆开始减速位置和弯道段横向偏移.结果表明:相较于改善前,反光环方案和线形诱导标组合方案均有明显改善效果;反光环方案中5.4％的被试会出现异常驾驶行为,增设线形诱导标后没有出现异常驾驶行为;增设4 m线形诱导标可以使被试在弯道段的车道保持能力进一步提高12.5％,增设6 m线形诱导标可以让被试开始减速位置进一步提前14.5％.

    交通工程小半径高速公路隧道视线诱导设施驾驶模拟驾驶绩效

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    两阶段BSO-SA算法求解带单边软时间窗的多车型VRP问题

    梁学恒杨家其向子权
    19-24页
    查看更多>>摘要：在标准头脑风暴算法(BSO)的基础上,提出了一种新的两阶段头脑风暴退火算法(BSO-SA).根据多车型问题,设计了基于贪婪算法的编解码形式.使用K-medoids聚类代替BSO算法中的Kmeans聚类,以提高算法聚类性能.同时,采用了四种局部搜索算子,提高新解的产生效率.两阶段求解思路,解决了 BSO算法容易陷入局部最优值和SA算法收敛较慢的问题.使用三个不同规模的算例用于验证,并与模拟退火、遗传算法、头脑风暴算法进行对比,结果验证了该算法的有效性.

    车辆路径优化头脑风暴算法两阶段单边软时间窗

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    基于XGBoost模型的路段交通流量短时预测

    蒋源陈小鸿胡松华
    25-30,36页
    查看更多>>摘要：文中利用上海杨浦区雷达设备采集的城市道路流量数据,基于XGBoost模型对路段流量进行预测.考虑城市道路交通流量的复杂性与随机性,选用包括整体特征、时间相关特征、空间相关特征等31个特征变量,并通过格网搜索对模型主要参数进行调整.结果显示:在不同时间粒度上,XGBoost模型的RMSE精度皆优于其余五个对比模型,且在效率上也具有优势.以5 min为时间粒度时,RMSE值为14.22,MAPE值为0.153,耗时23.84 s.此外,XGBoost具有较高可解释性.通过对不同特征变量的组合预测及特征变量重要度分析发现,以时间粒度为单元,1、2、3阶滞后流量及彼此间的差值可明显提高模型预测精度,随时间粒度增大,流周期性增强,随机性减弱.

    路段流量短时预测机器学习XGBoost模型

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    高速公路隧道反光条间距对跟驰行为的影响

    徐文广杜志刚梅家林陈雪峰...
    31-36页
    查看更多>>摘要：文中根据跟驰过程隧道反光条的刺激次数计算出相应的反光条间距,选取32名驾驶员作为被试,通过UC/Win-Road开展模拟驾驶实验,记录隧道反光条间距为0、280、140、100、70、50 m方案下的行车数据,采用第一次减速车距、跟车车距和车道偏移等指标验证方案的有效性.结果表明:相较于改善前,不同间距下隧道反光条都会增大第一次减速车距和跟车车距,减少车道偏移量,提升隧道行车安全性.但是当隧道反光条间距过大、刺激次数少时,改善效果较差,当隧道反光条间距过小、刺激次数多时,会引起负面影响,导致车距和偏移改善效果不显著,其中隧道反光条间距为140 m、刺激2次时最为合理,车距和偏移改善效果较好.

    高速公路隧道模拟驾驶跟驰行为隧道反光条间距刺激次数

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    基于t-SNE-VNWOA的船舶柴油机故障诊断

    尚前明陈家君邱天
    37-42页
    查看更多>>摘要：文中提出一种基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型,并进行了台架试验.试验设置了正常工况、供气不足、燃烧提前和单缸断油四种工况,将各种工况采集的缸盖振动信号进行快速傅里叶变换(FFT),提取了 13个时域和频域特征,利用t分布邻域嵌入算法(t-SNE)对数据降维、可视化故障特征.结合鲸鱼优化算法(VNWOA)对分类器(LSSVM)初始参数δ2和γ寻优,搭建其故障识别模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优诊断结果与之对比.结果表明:基于t-SNE-VNWOA-LSSVM故障诊断模型精度高达96.57％,且具有良好的稳定性及诊断速度.

    柴油机故障诊断t-SNEVNWOA振动信号LSSVM

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    泡沫铝夹芯板重复击穿塑性响应及失效破坏

    王贤贵郭开岭封少雄朱凌...
    43-49页
    查看更多>>摘要：文中基于泡沫铝夹芯板的重复冲击实验,研究了冲头形状对夹芯板塑性响应及失效破坏的影响,并分析了其变形累积和能量耗散特性.结果表明:冲头直径与夹芯板边长比α直接影响夹芯板的变形模式,进而影响夹芯板的失效破坏模式.当α为0.2时,夹芯板主要产生局部凹陷,芯层通过局部压缩耗散能量,正面板首先发生破坏;当α达到0.4时,夹芯板主要产生整体弯曲和拉伸,芯层通过整体压缩耗散能量,背面板首先发生破坏.α越大,碰撞力峰值越大,碰撞时间越短,夹芯板的抗击穿次数越大.冲击能量越大,夹芯板在重复冲击下的能量恢复系数越小.

    泡沫铝夹芯板重复击穿动态响应能量耗散冲头形状失效破坏

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    海上风机支撑结构承载性能试验研究

    李芬陈嘉辉杨宇付娇娇...
    50-54页
    查看更多>>摘要：基于波流水槽开展的模型试验,设计了风机支撑结构受到水流、循环荷载、无水和静水环境条件等工况,获得了单向流作用、循环荷载作用以及单向流与循环荷载共同作用等不同荷载组合下风机支撑结构的承载性能.结果表明:循环荷载作用下风机支撑结构在无水条件下的产生的累积位移是静水条件下的46.12％,单向流和循环荷载共同作用时,支撑结构累积位移较单独荷载作用效果叠加时增加了 60.84％.在有水的环境和多种荷载共同作用下,风机支撑结构承载性能有明显降低,因此,在海上风机结构设计和安全评估时应考虑多种荷载共同作用的影响.

    海上风机支撑结构模型试验循环荷载承载性能

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    低速变稠度叶栅绕流的数值模拟研究

    杜仲源袁坤徐辰
    55-61页
    查看更多>>摘要：采用数值方法对NACA65-009翼型开展不同工况下的流动分析研究,将计算结果和已知的公开数据进行对比.基于叶栅表面附近流场特征计算,研究叶栅尾流区的边界层速度分布、尾迹区宽度、最大损失速度,以及不同叶栅稠度等流动参数对流动特征的影响.结果表明:由于叶栅流场受端壁和稠度的影响很大,端壁附近易产生流动分离;当稠度I=0.72～1.52时,稠度的改变对翼型叶栅气动性能影响不大,但稠度增加到一定值后,相邻叶栅尾流会发生干涉,尾迹区湍流强度进一步增大,降低叶栅气动性能.

    翼型尾迹稠度气动性能

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