基于改进Faster R-CNN的CRTSⅡ型轨道板裂缝检测方法

高速铁路无砟轨道伤损检测维修的准确率和时效性关乎高速铁路的运营安全，采用机器视觉技术进行高速铁路无砟轨道板裂缝伤损检测可极大提升检测工作的准确率和效率，为此根据CRTSⅡ型轨道板裂缝伤损样本数据特点，提出一种基于改进Faster R-CNN的方法对轨道板裂缝进行检测。该改进方法将检测问题转化为定位问题，精简网络模型，其主干网络选用残差网络，避免网络深度过深而导致学习速度下降；引入引导锚框，以减少冗余锚框，提高检测针对性；采用Soft-NMS算法，改善轨道板裂缝检测的重叠状况，提高裂缝检测效果。为评估该改进方法的可靠性，建立CRTSⅡ型轨道板裂缝检测评价标准，并依据该评价标准将改进方法与R-FCN,YOLO-v5,Faster R-CNN及YOLOx网络算法进行对比测试。结果表明：提出的改进方法综合表现优于其他算法，具有更高的准确率以及最小的漏检率，最佳模型查准率为95.9%，查全率为89.6%，相较于其他几种经典算法分别提高了约2%～4%和2%～6%，能够较好地应用于CRTSⅡ型轨道板裂缝检测场景。     

基于多目标优化的混合动力城市物流车制动能量回收控制策略研究

针对混合动力城市物流车制动能量回收的安全与效率问题，提出了基于多目标优化的制动能量回收控制策略。建立了载荷估计和质心位置解析模型，使控制策略适应各种载荷变化。控制策略以制动安全性和能量回收性为优化目标，以制动力分配系数和电机制动力矩比例系数为控制变量，采用多目标遗传算法和基于模糊控制器的理想解决策法得到决策解。驾驶循环分析结果显示，所提控制策略具有较好的制动安全性和更高的制动能量回收性。     

异型群桩水流载荷遮掩效应受力分析

中马友谊大桥采用群桩基础，洋流经过群桩时会产生纵向和横向位移。为了探索异型群桩水流载荷计算方法，通过单向水槽模型试验测量单桩、双桩水流载荷，提出异型群桩水流载荷公式，并结合群桩水流载荷试验结果验证计算公式的合理性。结果表明，并列双桩水流载荷随着桩心距增加而减小，桩心距大于5D时，双桩之间干扰效应消失；串联双桩中后桩水流载荷随着桩心距增加而增加，桩心距大于20D时，双桩之间遮掩效应减弱；随着流向角增加，后桩受到的水流载荷呈正弦分布，且随着桩心距变化出现不同趋势。     

货运车辆右侧盲区监测预警系统设计

为了减少货运车辆向右变道和车辆右转弯时因存在盲区发生车辆、行人、障碍物等碰撞事故的可能性，设计一种货运车辆右侧盲区监测预警系统。采用在货运车辆右侧前、中、后3个位置安装摄像头传感器，并设计可调右侧盲区监测系统新型摄像头安装支架，进而与盲区监测全景图像拼接算法配合，进一步提高了货运车辆右侧盲区的全面监测能力。该系统可为驾驶员提供预警和安全辅助支持，可以有效避免因货运车辆右侧盲区而导致的交通事故,提高行车安全，而且系统结构简单、成本较低、易于布置。     

AMT硬件在环仿真测试研究

本文首先阐述基于dSPACE实时仿真系统构建的传统的AMT物理模型,主要包括发动机模型、离合器模型、变速器模型、车辆动力学模型等,然后基于此硬件在环系统验证TCU的主要控制功能能够满足软件测试需求,通过该系统能提前发现潜在问题,降低控制器开发成本。     

重载铁路道砟清洁度对聚氨酯固化道床力学性能的影响北大核心

道砟颗粒表面清洁度分别取0.17%、0.50%、0.70%、1.00%,通过室内实尺模型疲劳试验,分析500万次疲劳荷载作用下聚氨酯固化道床沉降、道床静态模量的变化规律以及轨枕与道床的黏结性能。结果表明,当道砟清洁度超过0.50%后,聚氨酯固化道床沉降明显增大,道床静态模量无明显变化,轨枕与道床黏结性能变差。建议聚氨酯固化道床施工时,在道砟装载、运输过程中采取措施防止道砟二次污染,上砟整道时采取少捣多稳工艺,确保固化道床浇注前道砟清洁度在0.50%以内。     

基于ADAMS的车辆减速器制动性能分析

制动性能作为评价车辆减速器的重要指标，通常需在驼峰编组站通过实际测量的雷达测速曲线获得。为进一步优化减速器制动性能的获取方式，提出采用虚拟样机仿真的方法对车辆减速器建模并进行动力学分析。首先，基于车辆减速器的工作原理，结合车辆减速器的结构参数和运行状态，构建“车辆-钢轨-减速器”的刚柔耦合动力学模型；其次，以21 t轴重、走行速度5 m/s (18 km/h)的车辆为例，利用仿真模型分析减速器的制动能力。结果表明：该模型的分析结果与减速器制动性能的理论值和实测结果相吻合，可为后续减速器的设计和改进提供参考。     

基于改进YOLOX的轻量级钢轨表面缺陷检测算法北大核心

针对现有基于深度学习的钢轨表面缺陷检测方法在嵌入式检测系统上兼容性较差、计算资源占用高以及检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOX的轻量级钢轨表面缺陷检测算法。模型中主干特征层以MobileNetv3单元为基础,在保留其网络轻量化的同时进行局部优化,改进了浅层网络的激活函数,嵌入了SE(Squeeze and Excitation)注意力机制;在加强特征层优化了尾部的冗余卷积。通过与几种代表性算法进行对比试验,验证该算法的性能。结果表明:本文提出的改进算法在模型参数量仅为1.10×106的情况下,检出率和准确率分别达到了92.17%和90.92%,每秒传输帧数(Frame Per Second,FPS)为115.07,模型大小仅为原模型的1/5。该算法在保证较高检测精度的同时大大降低了模型参数量,并提升了检测速度,更适合部署于算力有限的嵌入式轨道检测系统,可为钢轨缺陷高效检测提供有效手段。     

外集卡进提冷特危箱流程优化措施

<正>随着集装箱吞吐量日益增长,上海港洋山深水港区四期自动化集装箱码头(以下简称“洋山四期自动化码头”)外集卡作业量也持续攀升。在外集卡进提冷藏箱、特种箱和危险品箱(以下简称“冷特危箱”)的过程中,受进提箱流程不合理等因素影响,相当一部分外集卡需要进码头道口停车场长时间等待,导致停车场车位紧张及外集卡周转率低下,进而造成码头道口拥堵。