具体描述
《公路工程CAD》共13章，分为5个部分：第一部分介绍公路工程CAD概念和基础知识，包括公路工程CAD系统的软硬件环境、软件工程基础知识和工程数据库的概念；第二部分介绍国际通用绘图软件AutoCAD2006的二维绘图和编辑命令、文字标注、尺寸标注；第三部分介绍公路工程CAD系统的结构与应用，包括地形数据采集和数字地面模型的原理、建立方法及应用，公路工程CAD系统的基本原理、总体结构，路线平、纵、横设计方法，涵洞设计方法；第四部分介绍AutoCAD与Windows其他应用程序的数据交换和格式转换、AutoCAD的第三代开发工具Visual Basic for Application及公路工程CAD二次开发技术；第五部分介绍国内外优秀道路CAD软件。《公路工程CAD》适合作为高等院校土木工程专业的本、专科学生的教材，也可供从事道路工程、市政工程、建筑等行业的设计、施工、科研、教学人员应用和参考。
《数字孪生技术在智能交通系统中的应用：理论、建模与实践》 图书简介 随着信息技术的飞速发展，交通系统正经历着一场深刻的数字化转型。本书深度聚焦于数字孪生（Digital Twin, DT）技术在现代智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）中的前沿应用、核心理论构建与工程实践。我们旨在为交通规划师、系统工程师、软件开发者以及相关领域的研究人员提供一本全面、系统且极具实践指导价值的参考著作。 本书的架构围绕数字孪生的全生命周期展开，从基础概念的澄清到复杂系统的建模与仿真，再到实际部署与优化策略的制定，构建了一个完整的知识体系。我们力求通过严谨的理论阐述和丰富的案例分析，揭示数字孪生成为未来交通大脑的关键潜力。 第一部分：数字孪生技术基础与交通系统的数字化映射 本部分首先系统地梳理了数字孪生的起源、核心定义、关键特征（如实时性、互操作性、闭环反馈机制）及其与传统仿真、虚拟现实（VR/AR）技术的本质区别。我们探讨了支撑数字孪生构建的五大核心技术支柱：物联网（IoT）、云计算/边缘计算、大数据分析、人工智能（AI）以及高保真建模技术。 随后，我们将重点阐述如何将复杂的交通系统进行高精度数字化映射。这包括： 多尺度建模框架： 探讨如何构建从微观（车辆动力学、行人流）到宏观（区域路网拓扑、交通流波传播）的层级化数字模型。重点介绍基于GIS、BIM/CIM数据的交通基础设施精细化建模流程，以及如何集成现有交通控制设备（如信号机、传感器）的数字映射。 数据采集与融合机制： 详细介绍各类异构交通数据的采集技术（如地感线圈、雷达、摄像头、浮动车数据、众包数据），以及如何利用先进的数据清洗、时空对齐和语义集成方法，为数字孪生体提供“血液”——即高质量、可信赖的实时数据流。 第二部分：核心建模与仿真技术 数字孪生的核心在于其仿真和预测能力。本部分深入探讨了用于构建高保真交通数字孪生的关键建模范式： 基于行为的仿真（Agent-Based Modeling, ABM）： 阐述如何将交通参与者（车辆、行人）视为具有独立决策能力的“智能体”，详细分析各种驾驶行为模型（如车道保持、跟驰、换道决策）的数学表达与参数校准方法。 交通流理论的数字孪生嵌入： 探讨经典宏观交通流模型（如 Lighthill-Whitham-Richards 模型）如何被嵌入到实时反馈循环中，用于大范围交通状态的快速预测和异常检测。 异构系统集成仿真平台： 介绍如何利用分布式计算架构，将不同粒度的模型（例如，微观的VISSIM/SUMO与宏观的TRANSCAD/AIMSUN）进行耦合仿真，以实现对复杂交通场景的整体性评估。重点讨论模型接口的标准化与同步策略。 第三部分：数字孪生赋能的智能交通控制与优化 这是本书的实践高潮部分，着重展示数字孪生如何从一个描述性工具转变为一个主动性的决策支持系统。 实时状态感知与异常诊断： 利用孪生体对物理世界进行高精度实时复现，系统可以提前数分钟检测到潜在的拥堵源、交通事故或基础设施故障。我们详细介绍了基于深度学习的状态异常识别算法在孪生环境中的部署与验证。 闭环自适应控制策略的沙盒验证： 介绍如何将新的交通控制策略（如绿波带优化、匝道控制、动态限速）首先在数字孪生环境中进行充分的“安全演练”。这包括基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的自适应信号控制器的设计，以及在孪生体中评估其对全局网络性能的影响，从而实现风险最小化的策略部署。 面向未来交通的规划与预测： 探讨数字孪生在支撑自动驾驶车辆（CAV）和车路协同（V2X）部署中的作用。如何利用孪生体模拟海量自动驾驶车辆的交互行为，预测协同效应，并为未来路权分配和交通管理规则的制定提供科学依据。 第四部分：工程实施、挑战与未来展望 最后一部分回归到工程实施层面，讨论在实际项目中部署交通数字孪生的可行性、关键技术障碍及伦理考量。 系统架构与基础设施要求： 讨论云计算、雾计算和边缘计算在支撑大规模交通数字孪生时的架构选型、数据存储（如时空数据库）和计算资源分配策略。 数据安全与隐私保护： 鉴于交通数据的敏感性，本书专门辟章讨论数据脱敏、联邦学习在保障数据安全前提下实现模型训练的方法。 标准体系与互操作性挑战： 分析当前国际和国内在交通数字孪生领域标准制定方面的进展，以及如何确保不同厂商、不同层级系统之间的信息互通。 本书内容严谨、技术前沿，不仅涵盖了理论基础，更提供了大量可借鉴的工程实例和实现路线图，是交通工程、计算机科学与信息技术交叉领域专业人士不可多得的深度学习资料。
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