beat365正版唯一官网

学科方向
当前位置: 首页 · 学科建设 · 学科方向

1.交通基础设施智能化

交通基础设施智能化,是将先进信息技术与交通基础设施深度交叉融合,聚焦世界科技前沿、面向交通强国等国家战略需求,突破传统发展思路和创新范式,建立具备高可靠、高安全与长寿命的智能交通基础设施基础理论与技术体系,提升交通基础设施智能建造、养护维修与健康管理水平,建立交通基础设施的韧性增强、寿命提升与安全保障基础理论与技术支撑能力。

本学科方向以学科建设为基础、科学研究为根本、培养人才为目的,通过科教融合、产教融合与校企合作,着力破解土木、交通、信息等学科交叉融合过程中的基础性、科学性难题,建设具有北航鲜明特色,服务车路一体智能交通的未来交通基础设施人才培养与科学研究环境,通过教学内容、课程体系与教学方法和培养模式的创新,提高学生的获取知识能力与创新意识。通过攻克空天车地一体化的交通基础设施全过程智能感知、解析与精准预测技术瓶颈,解决复杂环境与荷载条件下交通基础设施服役状况精准检测监测难题,构建交通基础设施结构失效演变过程和服役寿命的高精度预测与智能评估新方法与新技术,突破交通基础设施新材料和新工艺,及交通基础设施关键结构的工厂化生产、机械装配式施工核心技术,大幅提升我国交通基础设施自主创新能力,建设可推动国家社会经济发展、面向未来的交通科技与持续创新能力体系。


2.智能网联载运工具及运用

智能网联载运工具及运用学科方向围绕促进我国交通装备运行智能化、动力清洁化、结构轻量化及核心基础零部件自立自强,实施交通运输关键核心技术攻关,加快关键专用保障装备和新型载运工具研发升级,打造中国交通装备关键核心技术和标准体系。

该学科方向建设主要结合载运工具低碳、智能、绿色、安全的技术发展趋势,通过利用机械、材料、人工智能、大数据、电力电子和控制等学科知识,研究智能网联载运工具新构型、新结构、新材料、新动力及新控制等技术,推动新设计原理、设计技术和控制方法在智能网联载运工具平台上的创新落地应用运用,着重攻克新能源载运工具、智能无人载运工具,以及飞行汽车、智能变体飞行器等多种智能空地协同载运工具的设计与控制技术。


3.交通数据智能与系统控制

交通数据智能与系统控制学科方向重点利用人工智能、大数据、车路协同等技术,研究交通参与者、运载工具、交通设施、环境与信息等要素构成的复杂系统,以及系统与各要素之间的相互作用和内在规律,制定智能化交通管控策略,实现综合交通系统安全、经济、高效、绿色、科学的智能管控目标。

该方向紧密结合我国交通发展状况和新兴技术的发展趋势,通过利用多源交通大数据、微观经济学、优化理论、统计学、人工智能等多学科知识,构建面向时空大数据的弹性计算处理框架和协同服务机制,研究面向复杂时空大数据的路网运行状态时空特征提取方法方法,研究道路交通系统拥堵瓶颈的演化规律和交通网络结构复杂性与系统韧性,建立多模态数据驱动的大范围路网运行主动控制模式;研究面向多等级智能车辆混行的交通流组织与优化控制技术,研究面向综合交通系统的数字孪生仿真、复杂异构数据关联计算与多点协同靶向控制技术,研发综合交通系统智能化管控平台并进行推广应用。


4.智能交通技术

智能交通技术学科方向重点利用无人驾驶、人工智能、5G等新兴技术,面向交通强国建设的国家重大需求,研究车辆队列、群体智能、无人运输、智能管控、交通数字孪生等智能交通核心技术,为建设新一代安全、高效、节能的智能交通系统提供技术保障。

该方向紧密结合我国运输发展现状和新兴技术的发展趋势,通过利用多源融合感知、自动控制、优化理论、人工智能等多学科知识,研究特定场景无人运输关键技术及产业化应用;研究公共道路感-辨-控大规模城市智能交通管控技术;研究高速公路无人驾驶与车辆队列控制技术;研究大规模交通系统的数字孪生技术。


5.立体交通系统安全

立体交通系统安全学科方向建设可应对交通系统结构性变革、智能化渗透和绿色数字化发展带来的安全性挑战,瞄准下一代国产军/民机、新能源车辆及未来新型载运工具等安全性运行需求,形成有效支撑交通强国发展的安全保障能力。

该方向紧密结合我国空地交通立体化、协同化和智能化发展态势,密切联系传统航空器设计、安全分析、交通规划管理、载运工具运用等学科知识与现代信息技术、人工智能、大数据等新兴技术,围绕航空器适航,发展航空器安全性增强机理和全寿命运行风险识别与安全管理技术,深度研究适航技术并探索新型或下一代航空器适航技术体系和适航标准。针对有人/无人载运工具混行的交通环境,发展复杂环境下的载运工具运行状态辨识与安全技术基础理论与关键技术,提升高效交通运行安全性。针对智能辅助驾驶、人机共架、无人智能驾驶的发展趋势,开展多类型载运工具人因耦合与交互机理研究,研究驾驶人的驾驶行为特征及行为建模,研究驾驶人主观危险感量化、人机共驾安全接管行为、安全驾驶行为模型等,为发展智能化趋势下的载运工具安全驾驶和运用技术,有效推动智能驾驶落地示范应用提供理论和关键技术支撑。