基于模型视相关简化的道路实时交互式仿真

由于道路模型的复杂性,常规技术难以实现道路设计过程的交互式可视化,模型简化技术为这一问题的研究提供了有效的解决途径.本文基于Hoppe提出的累进网格技术提出了适用于道路模型的连续LoD生成算法,首先依据二次误差测度准则确定有序的边折叠集合,将原始网格简化为基网格,同时建立层次结构,再由当前视点位置,依据视锥、背离面及屏幕投影误差等视相关准则进行边折叠或点分裂确定出当前的视相关LoD网格,然后对简化后的模型进行光照模拟和纹理映射,应用OpenGL的双缓存技术实现了交互式动态浏览,最后,通过大量工程实例的应用验证了本文算法的有效性.     

基于构件复用与边折叠的BIM模型几何轻量化方法

针对BIM模型几何复杂、与GIS融合时构件结构难以准确恢复等问题，提出一种基于构件复用与边折叠的BIM模型几何轻量化方法。首先，对IFC格式的构件装配关系进行解析，确定各构件的参考模型和空间变换矩阵；然后，利用边折叠简化算法对模型面片顶点进行二次误差测度，在保证质量的前提下对参考模型进行几何简化；最后，将构件实例的相对空间方位信息转换为3D GIS平台的绝对位置姿态信息，实现BIM模型在3D GIS场景中的构件级重装配。通过实验对比分析，验证了本文方法可将模型的几何轻量化比率提高1.9倍，并确保3D GIS平台中BIM模型各构件之间的拓扑联接关系得到完整恢复。本文方法能够为基于BIM与GIS的精细化建设管理提供一套可靠的数据交换方案。     

一种基于边折叠的多边形网格简化算法

虚拟现实的真实感限时图形生成中加速技术十分关键，细节层次模型（ＬＯＤ）在实时绘制复杂场景中得到了广泛应用。本文介绍了一种基于边折叠的多边形网格简化算法，该算法能够有效地减少模型的多边形数，算法实现简单而且速度快。最后给出了应用实例说明其优点。     

基于不规则三角网的视相关细节层次网格化方法研究

多分辨率三角形网格表示对于实时渲染复杂的几何场景来说是一个重要的工具。本文对交互可视复杂的三角形网格提出了有效的视相关网格化的框架,介绍了涉及视锥、表面方向和屏幕投影误差的视相关网格化准则,给出了基于边的数据结构和构建元操作层次结构的方法,同时根据这些准则发展了渐进细化和简化网格的实时算法。提出的视相关网格化方法具有较高的时间效率。     

基于属性数学理论的岩土边坡地震稳定性评价

基于属性数学理论,建立岩土边坡地震崩滑预测与危险性分级的属性识别模型。模型包括单评价指标属性测度分析、样本多评价指标综合属性测度分析和属性识别3个方面。在分析岩土边坡地震崩滑影响因子的基础上,综合考虑岩土边坡所处地质背景、岩体结构类型和地层岩性组合、地形地貌以及水文地质条件,选取岩土体特性、新构造运动特性、坡高、坡角、年均降雨量和场地地震烈度6个参数作为岩土边坡地震崩滑综合评价的指标,并确定指标的分级标准;构建评价指标属性测度函数,计算单指标属性测度值和样本综合属性测度值,进行岩土边坡属性测度分析;应用置信度准则对岩土边坡样本的地震崩滑状况进行属性识别。利用建立的模型对天然边坡和路堑边坡实例进行评价,得到的结果与实际情况一致,说明给出的属性识别模型既能够应用于天然边坡又能够应用于路堑边坡的地震崩滑预测和危险性分级。     

铁路线路设计中三维实时交互式仿真研究

基于分割—归并思想将线路三维实体分为现状景物实体和虚拟景物实体,分别研究各子实体的三维造型方法,并应用约束Delaunay三角化理论研制拼合算法,实现将各子实体快速拼合成三维整体模型。在此基础上,提出并实现铁路线路三维模型的视相关简化算法,该算法首先应用累进网格技术构建出网格顶点的层次结构,然后依据视锥截取,背面剔除和屏幕投影误差三个视相关简化准则,从层次结构中实时计算出当前视相关简化网格,最后应用真实感图形绘制技术实现铁路线路三维场景的实时交互式仿真。实践证明,该技术可实时生成具有高度真实感的铁路线路三维场景并可通过鼠标或键盘操控浏览路径,从而实现设计成果与设计过程的可视化。     

关于铁路客运产品质量的研究

借鉴和运用现代营销理论,对铁路客运产品质量的属性及其量的测度等问题进行探索.提出了判断铁路客运产品质量的5大属性24个因素(指标)的理论模型,并根据铁路客运的实际情况,对服务模型进行改造,据此进行量化测度.最后,通过对T1/2次客车的问卷调查的实证研究,验证了上述理论模型和运用被改造了的服务模型进行量化测度具有科学性,是可行的.     

属性数学在铁路交通安全综合评价中的应用

针对我国铁路安全监督检查管理的现状,研究适合铁路交通安全综合评价的指标,建立3层评价指标体系.为提高安全评价结果的准确性,以交通事故信忽为依据,采用灰色关联分析法评判初始指标权重的有效性.在属性集和属性测度理论基础上,提出基于属性数学的铁路交通安全综合评价方法和模型,按照所建立的指标体系,由低到高逐层计算属性测度,根据属性判别准则,确定该评价对象最终结果.利用铁路安全监督管理信息系统收集的实际业务数据,对某路局一段时间的安全状况进行判别,验证了所建立的属性数学评价模型的可行性、适用性及可操作性.     

高速列车多学科仿真集成可视化平台研究

本文在对高速列车三维CAD模型进行结构、流场、噪声等多学科仿真分析的基础上,通过有限元分析软件与可视化软件间的数据接口开发,研究高速列车CAD模型与有限元模型的网格简化方法及异构有限元模型之间的网格融合技术,实现高速列车多学科仿真分析结果在同一可视化平台上的集成.     

基于MapReduce的时序数据离群点挖掘算法

针对海量数据中离群点的挖掘,将网格聚类和MapReduce编程模型相结合,排除不可能包含离群点的网格,再用LOF算法对剩余网格中的数据进行离群点检测。为了提高网格聚类的检测精度,本文提出了一种基于聚类半径的改进算法。实验表明了该算法的有效性,同时分析了在节点数不同的情况下,网格聚类所用时间,证明了基于MapReduce的网格聚类适合处理海量时序数据。     

基于边缘检测的空域自适应差错掩盖算法

针对视频传输中帧内编码帧(Intra帧)出错情况,提出一种基于边缘检测的自适应空域差错掩盖算法。根据丢失宏块周围正确宏块的边缘信息,将丢失宏块分为平滑块和边缘块。对平滑块采用双线性插值进行恢复;对边缘块采用一种多方向插值加权平均方法进行恢复。实验结果表明,提出的空域差错掩盖算法能很好地适应不同的视频传输差错情况,并对不同类型的图像内容具有良好的差错掩盖效果,与传统的差错掩盖算法相比,具有更好的差错恢复能力。     

基于粗糙集理论和FCM的轨道电路故障诊断模型

由于轨道电路数据多且其维数高,这往往会导致所选特征之间存在冗余和相容性的问题。基于主分量启发式算法,引入相容度概念,并提出一种改进的主分量启发式属性约简算法,提取初始数据的主要特征属性来降低样本的维数。同时将模糊认知图概念引入到轨道电路故障诊断中,利用最小二乘法完成模糊认知图节点间权值的选择,最后根据权值建立轨道电路诊断模型并对预处理的样本进行训练和分类。实验结果表明,与单独的FCM分类器相比较,加入属性约简算法后, FCM分类器可提高分类性能,与采用人工确定权值的FCM方法对比,最小二乘法提高了FCM分类的精度。     

列车仿真技术中基于属性矩阵图的故障分析决策树算法

根据数据挖掘技术分析列车运行大数据的特点,提出了基于属性矩阵图的决策树算法。结合某列车仿真数据,详细阐述了计算属性度量、构建属性矩阵图模型及构造决策树的具体过程。由该决策树算法的故障分析结果可见,基于属性矩阵图决策树算法能准确地对故障问题进行分类归纳,为故障预测提供可靠依据。     

改进的属性约简算法及其在决策树中的应用

针对传统的基于区分矩阵属性约简算法在构建区分矩阵时生成很多冗余元素,空间和时间性能上不够理想的缺点,利用动态数组及新的约简过程进一步改进,最后把新的属性约简算法应用到决策树的构建上,实验证明,该算法能够提高决策树分类性能.     

基于机器视觉的无砟轨道层间结构位移测量方法研究

为实现板式无砟轨道层间离缝的全天候监测,提出一种基于机器视觉的非接触式层间结构位移测量方法。针对传统Canny边缘检测算法自适应性较差的问题,对其进行改进。利用自适应中值滤波器代替高斯滤波器;提出一种基于分块迭代的局部阈值分割法自适应地选取阈值,并通过高斯拟合算法检测改进算法的优越性。通过室内试验对标记点大小、光源强度、拍摄距离和拍摄角度4个方面进行对比分析,选择最适测量参数。试验结果表明,在标记点运动的状态下,最大测量误差为2.6%,在误差的允许范围之内。通过现场测试验证,该测量方法可有效地对板式无砟轨道层间结构位移进行精确测量,为我国高速铁路的运行安全监测提供技术支持。     

基于双结构元素数学形态学的铁轨图像边缘检测方法

针对铁轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,传统边缘检测方法难以检测并提取准确的铁轨边缘.文中通过分析灰度数学形态学抗噪图像边缘检测的常用方法,提出基于不同几何形状及大小的双结构元素抗噪数学形态学铁轨图像边缘检测算法.并应用这种算法对掺杂有噪声的铁轨弯道图像边缘进行铁轨边缘检测,实验结果表明:该方法具有比传统经典边缘检测方法更好的铁轨弯道边缘检测及提取效果.     

一种优化的Canny边缘检测算法

在对Canny边缘检测理论研究基础上,针对Canny边缘检测算法在高斯滤波、梯度计算和高低阈值的确定上的缺陷,提出一种改进的小波变换法,替代高斯滤波,实现对图像的降噪,同时,优化了原有梯度幅值和方向的计算方法,采用改进的迭代算法对高低阈值进行计算。运用MATLAB仿真实验对比优化后的Canny边缘检测算法与传统Canny边缘检测算法。结果表明,优化后的Canny边缘检测算法可使检测结果拥有更多的边缘细节,提高了检测的精度和准确度。     

基于改进AHM模型的铁路客运站选址研究

研究目的:为了对客运站的选址做出合理的决策,建立了5个评价指标:与城市规划的契合、与城市交通的衔接、与客流的适应性、与既有枢纽的协调和客运站建设成本.引入改进的AHM(属性层次模型)模型对方案进行比选.研究结论:(1)通过选用0.1-0.9标度法直接获得属性判断矩阵,并且给出了定量指标属性判断矩阵的获得方法,对AHM进行了补充,使得AHM适用于定性与定量相结合的多属性决策.(2)AHM具有计算量小、操作简单、适用性强等特点,适用于铁路客运站的选址决策.     

一种严密的高精度自由设站方法研究

为提高全站仪自由设站精度,降低全站仪挑选标准,从而增强全站仪的适用性,本文详细研究了全站仪加常数、乘常数及竖盘指标差等误差对自由设站精度的影响,并针对不同误差源提出了提高全站仪自由设站精度的不同处理方法:(1)对于能快捷测定的系统误差通过外业现场测定系统消除;(2)对于不易测定的系统误差和偶然误差通过附加参数的平差方式...     

轨道交通信号系统安全信息传输中的循环冗余校验软件实现

分析城市轨道交通安全信息传输中常用的循环冗余校验(CRC)的编码和检纠错原理。提出单个比特错误、两个比特错误、奇数个比特错误和并发错误四种情况下选择多项式的原则。在此基础上给出详细的软件算法与软件实现。以减少运算量来达到减小处理时间的目的。