小波变换在公路技术状况评定中的应用

针对路面弯沉数据普遍不服从正态分布的问题,采用2倍标准差法及小波变换对弯沉数据进行处理,完整地保留了弯沉的原始特征,正态化率达到86.7%,其中使2倍标准差法剔除后80.6%的非正态分布数据组及93.1%的正态分布数据组重新服从正态分布,提出了新的路面弯沉代表值计算公式,并在公路技术状况评定指标路面结构强度评定中取得了良好效果,使评定结果更好地反映了公路实际技术状况。     

自动弯沉仪检测数据的正态性检验与分析

国内现行规范关于弯沉检测数据的处理及评定均以弯沉检测数据呈正态分布为前提。通过偏峰度检验法和统计分析软件SPSS对自动弯沉仪检测数据的正态分布检验,表明检测数据仅接近于而非完全正态化,而通常的异常值剔除法亦不能使弯沉检测数据正态化,说明现行弯沉检测数据的处理和评定存在一定的偏差,应在现有基础上探寻更合理的弯沉测值处理及评价方法。     

一种改进的小波消噪算法

针对传统小波变换在信号消噪中计算的不足,设计了一种改进的小波消噪算法.该算法保留了小波分析处理时变信号的优势所在,但较传统的消噪应用,算法相对简单,易于实现.利用实际数据对该消噪算法进行了数据验证,并与传统小波消噪算法等对比算法进行了效果对比.验证结果表明,所提出的新算法效果较好,具有一定实用性.     

基于小波消噪的ARIMA与SVM组合交通流预测

针对实际交通系统时变复杂和变化的不确定性所带来的交通流量非线性和强干扰性的特征,首先应用小波分析方法,对原始交通数据进行了消噪处理,使消噪后的数据更能反映交通流的本质及变化规律;然后采用自回归求和滑动平均(ARIMA)和支持向量机(SVM)的结合预测模型对交通流进行了预测,最后用实测交通数据进行了验证分析,得到了两个结论:一是组合预测模型比单个预测模型的预测精度高;二是小波分析消噪后的组合预测模型比没有消噪的组合预测模型预测精度高.结果表明消噪后的组合预测模型具有较高的预测精度,可用于交通流的实时动态预测.     

隧道监控量测数据的小波去噪技术探讨

隧道监控量测过程中的数据含有误差和施工扰动,位移曲线出现异常点,不利于位移趋势的判别。运用小波变换和去噪技术,将吉怀高速的关冲隧道的拱顶下沉观测值作为样本,运用Daubech ies小波和Heursure软阈值进行消噪,结果表明可以有效的消除大部分施工扰动造成的异常,并可根据异常点和位移趋势了解噪声的产生原因。     

隧道监控量测数据的小波去噪技术探讨

隧道监控量测过程中的数据含有误差和施工扰动,位移曲线出现异常点,不利于位移趋势的判别.运用小波变换和去噪技术,将吉怀高速的关冲隧道的拱顶下沉观测值作为样本,运用Daubechies小波和Heursure软阈值进行消噪,结果表明可以有效的消除大部分施工扰动造成的异常,并可根据异常点和位移趋势了解噪声的产生原因.     

基于小波变换的车牌图像检测定位算法研究

在讨论二维二进可分离小波及图像小波去噪的基础上，研究一种基于小波变换并结合其他多种图像处理方法的车牌图像检测定位的算法。实验表明，该算法对含噪的车牌图像能较好地完成检测定位。     

基于小波卡尔曼滤波的高速公路交通数据融合去噪算法研究

为去除交通信息采集过程中的噪声干扰,提出了一种基于小波分析和卡尔曼滤波相融合的交通数据去噪算法。该算法通过小波系数计算小波方差并代替卡尔曼滤波的初始协方差完成迭代,将小波阈值去噪重构后的信号作为卡尔曼滤波器状态最优估计中的测量值输入,实现了交通数据的分解去噪和最优估计。实例分析结果表明:一方面小波-卡尔曼滤波融合去噪算法的去噪指标优于小波分析算法;另一方面采用去噪后的实时交通数据建立时间序列预测模型,由三项预测误差评价指标及拟合预测图对比可知,小波-卡尔曼滤波融合去噪算法较小波分析算法可更好地提高预测精度,从而综合验证该融合算法能有效去除交通数据中的噪声干扰,并提高其数据质量。     

一种基于EMD和小波阈值的桥梁振动信号混合去噪方法

在对桥梁进行健康监测的过程中,桥梁振动信号易受外部环境干扰而产生噪声,影响桥梁真实振动数据的获取与分析.为了减少噪声带来的影响,提出一种基于经验模态分解法(EMD)与小波阈值的混合去噪方法.该方法先通过EMD分解信号获得高频固有模态函数(IMF)分量,然后选取IMF分量使用小波阈值去噪,最后重构IMF分量获得去噪后的信号.结果 表明,基于EMD和小波阈值混合去噪能有效地滤除干扰噪声信号,且去噪效果优于单一的EMD分解去噪法和小波阈值去噪法.这一结果为桥梁振动信号的去噪处理提供了有意义的参考.     

小波分析降低激光多普勒静态信号噪声研究

本文针对激光多普勒静态信号噪声呈双正态分布叠加的特点,在LabVIEW平台上通过Matlab Script节点的方式实现了小波技术的消噪;通过小波分析和小波包分析来降低激光多普勒静态信号噪声,比较这些去噪方法的优缺点,确定用小波包去噪效果更好。     

物流配送中心服务能力仿真评价

通过描述和分析配送中心服务系统的功能和结构,构建了每天订单到达数量服从泊松分布、订单到达间隔时间服从指数分布、每次订货数量服从某一均值的正态分布的物流配送中心仿真模型,采用Java语言开发了仿真程序,并通过案例运行了该仿真模型,证明了该仿真系统对于评价物流配送中心服务能力的有效性.     

城市公交线路模态工况构建方法研究

采用GPS设备对西安城市公交典型线路的运行工况进行实测,分别运用瞬态转模态方法和多目标优化法构建出城市客车模态工况。以8个特征参数相对误差为标准,对两种方法的精度进行了对比研究。研究表明,两种方法均能有效地完成工况构建,其中多目标优化法精度最高,瞬态转模态方法简单快捷,从而为工况构建方法的选取提供了思路和数据验证。     

制造误差对汽车结构动态特性的影响

本文讨论制造误差对汽车结构动态特性的影响。由于制造误差,我们把汽车结构参数作为随机参数,利用随机参数结构的随机特征值分析理论来估计制造误差对汽车结构动态特性的影响。这个方法也可用于估计有限元分析和汽车结构动力学设计的可靠性。为了说明该理论的应用,本文以某汽车车架为例,作了分析计算,并得到了一些重要结果。     

MOVES模型微观层次参数的深圳本土化研究

MOVES模型是基于美国实际情况建立的机动车排放因子模型,在使用该模型模拟我国城市的机动车排放情况时,需要将模型相关参数进行修正.为使MOVES 模型能够准确模拟深圳机动车排放特征,基于深圳市的实际情况对地理信息、车辆类型、燃油、模拟年等MOVES模型微观层次默认参数进行本土化.在明确这些参数在MOVES模型中如何界定的前提下,根据深圳实际机动车相关情况对参数赋值.并且,对比分析了本土化前后MOVES模型估算结果与车载实测排放因子的相对误差.结果表明,NOx模拟效果显著改善,其中在快速路上的相对误差由365%减少至14%;CO2在本土化前后相对误差都较小,并且本土化之后的相对误差控制在20%以内;CO在本土化前后相对误差减少30~50%;但是对于HC而言,本土化前后模拟效果改善不明显,有较大提升空间.      

全站仪应用于高程测量之精度探讨

从影响全站仪高程测量的外部因素(大气折光）和内部因素(测角、测距)入手，综合分析各因素产生的误差，并运用误差传播定律，对其精度进行评定。     

考虑变质量的路基沉降应力变形协调分析法

针对传统分层总和法存在小变形假定和无法考虑地基排水引起的质量变化等缺点，在不同参考构形等概念的基础上，重新解释了应变和压缩模量等度量的内涵，结合分层总和法和有限变形理论的基本思想，提出考虑变质量的应力变形协调分析法，用于计算最终沉降和固结沉降。对手排水和不排水路基的沉降问题，分析了最终沉降量的协调解与两种传统解的计算差别及其相对误差的变化规律，探讨了新方法在预测路基固结沉降中的应用。结果表明：最终沉降量的协调解和两种传统解均随着压缩层厚度的增加近似按双曲线规律增加，随着荷载的增加近似按线性规律递增；常用的不考虑应变历史修正的传统解计算结果偏小；协调分析法能提高顸估路基固结沉降的精度等。用新方法可以更准确地计算路基的最终沉降和固结沉降。     

Effect of nozzle orifice diameter on diesel spray tip penetration according to various spray models for CFD simulation with widely varying back pressure

CFD simulations of spray tip penetration with the standard KIVA3V, ‘original gas jet’ and ‘Normal gas jet profile with breakup length formula’ (NGJBL) spray models were performed to investigate the effects of nozzle orifice size and ambient gas density combinations on the spray penetration. The accuracy of the CFD simulation results was estimated by comparing them with available experimental data. The ambient gas density was varied in 12 kg/m³ intervals from 12 to 69 kg/m³ for each nozzle orifice diameter. The nozzle orifice diameters used were 119, 140, 183 and 206 mm. A total of 20 cases in the CFD simulations were considered with combinations of the 4 nozzle orifice diameters and 5 ambient gas densities. CFD simulations with the NGJBL spray model were more accurate than those with either the standard KIVA3V or gas jet spray models as the nozzle orifice diameter and ambient gas density was increased. The NGJBL and original gas jet model is more effective in predicting the spray tip penetration near the nozzle tip region.     

基于探测车数据的路段行程时间估计

利用探测车数据进行路段行程时间估计面临着两类误差：采样误差和非采样误差,从而导致估计结果精度不高和可靠性差。在回顾已有估计方法的基础上,有针对性地引入了自适应式卡尔曼滤波,建立了相应的状态方程和观测方程,利用相似时间特征的历史数据标定了状态转移系数,并对滤波进行了求解。以实际数据对估计方法进行了验证,平均相对误差为13.13%。研究表明,自适应式卡尔曼滤波能够应用到基于探测车数据的路段行程时间估计中来,并具有估计精度高、收敛速度快、参数少、对初值不敏感等优点。     

A hybrid dead reckoning error correction scheme based on extended Kalman filter and map matching for vehicle self-localization

In this research, a hybrid dead reckoning error correction scheme is developed based on extended Kalman filter (EKF) and map matching (MM) to improve the positioning accuracy for vehicle self-localization. The developed method aims at obtaining accurate positions when the GPS signals are occasionally unavailable or weakened. First, the heading data collected from an odometer and an optical fiber gyroscope are integrated by an EKF to reduce the random errors in dead reckoning. Then a modified topological MM algorithm is developed to reduce the systematic errors in dead reckoning. In this work, both cross-track errors and along-track errors are considered to improve positioning accuracy of MM. The errors are finally corrected using the results achieved from both the dead reckoning and the MM when the driving distance of a vehicle exceeds a predefined length or the vehicle turns in an intersection. Experiments have been conducted to evaluate the developed method and the results show that the maximum error and average error of dead reckoning can be respectively reduced to 15.4?m and 5.2?m during the experiment with total distance of 43?km. This positioning accuracy is even better than the accuracy of the low-cost GPSs which are usually at the order of 15–20?m (95%). The developed method is effective to achieve the positions of the vehicle when the GPS signals are occasionally unavailable or weakened.     

Fatigue features extraction of road load time data using the S-transform

This paper presents the algorithm development of a new fatigue data editing technique using S-T approach. In general, the S-transform (S-T) is a time-frequency spectral localization method which performs a multi-resolution analysis on signal. This method represents a better time-frequency resolution especially for non-stationary signal analysis. This technique was developed to produce shortened fatigue data for fatigue durability testing. The S-T method was applied to detect the damaging events contained in the fatigue signals due to high S-T spectrum location. The damaging events were extracted from an original fatigue signal to produce the shortened edited signal which has equivalent fatigue damage. Three types of road load fatigue data were used for simulation purpose, pave track, highway and country road. In this study, an algorithm was developed, to detect the damaging events in the original fatigue signal. The algorithm can be used to extract the fatigue damaging events and these events were combined in order to produce a new edited signal which neglect the low amplitude cycles. The edited signal consists of the majority of the original fatigue damage in the shortened signal with 15–25% time reduction. Thus, it has been suggested that this shortened signal can then be used in the laboratory fatigue testing for the purpose of accelerated fatigue testing.