基于DSP的气象传真图数字化电路设计

介绍以TI公司DSP芯片TMS320F2812为基础的无线气象传真图数字化电路设计,内容包括基于该芯片设计的数字化电路硬件组成、相应的软件程序以及上位机接收软件。软件程序采用模块化思想编程,便于维护和移植。同时还利用实验室条件接收到了真实的气象传真图,验证了该设计的可行性。     

基于马尔科夫链的恶劣天气船舶行为预测

准确预测恶劣天气时船舶行为是港口水域应急调度和高效安全管理的关键,提出一种基于马尔科夫链的恶劣天气船舶行为预测模型.根据分析船舶行为实际变化规律,得出船舶行为是由船舶在不同空间进行状态转移而形成,然后结合船舶行为分布数据采用经验风险最小化策略求解状态转移矩阵,最后通过初始状态分布和状态转移矩阵预测恶劣天气时船舶行为.实例验证和分析结果表明该预测模型能科学准确地预测恶劣天气时船舶行为,可为港口应急调度与高效管理提供有效参考.     

试验养殖工船与液舱晃荡耦合运动时频响应

为分析液舱晃荡和航速对养殖工船运动的影响,采用三维势流理论对一艘试验养殖工船的横摇、纵摇和垂荡进行频域数值计算,并通过Malenica提出的方法考虑液舱晃荡黏性的影响。应用脉冲响应函数法计算系泊工况下的时域耦合运动响应。结果表明,液舱晃荡对横摇运动影响较为显著,横摇固有频率发生偏移;对纵摇谐振幅值影响有限;对垂荡运动几无影响。随着航速的提高,横浪中航行的船舶横摇运动响应没有发生变化,而迎浪中航行的船舶纵摇谐振频率范围内的响应幅值则逐渐增加。试验养殖工船的横摇响应较大,计算结果与实船测量结果比较吻合。     

基于三维大场景的铁路数字勘察与设计优化技术研究及应用

结合铁路设计人员对三维大场景应用需求不断提升，以及铁路三维GIS技术研究及三维可视化平台开发在勘察设计多专业综合应用方面尚存在不足的现状，开展了基于三维大场景的铁路数字勘察与设计优化技术研究，提出了不同阶段铁路三维大场景的制作方法，构建了铁路勘察设计数据库并开发了后台数据管理系统，研发了大场景铁路线路设计优化与决策系统(简称“大场景平台”),实现了铁路三维大场景网络化构建、多源数据管理以及三维虚拟踏勘、专业调查、线路优化、专业设计验证、成果展示等应用功能。经过铁路工程项目实际应用，大场景平台能够满足铁路勘察设计人员室内开展三维数字勘察与设计优化的应用需求，可明显提高铁路勘察设计作业效率及数字化技术水平，并为设计成果数字化交付打下了良好基础。     

基于邻域搜索的黄骅港煤炭堆场自动化卸车方案

现代煤炭码头对港口整体调度的服务水平与效率性要求不断提高。针对黄骅港煤炭堆场存在的卸车方案人工决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题，对黄骅港煤炭堆场卸车自动决策方法进行研究。通过考虑列车可拆分特征和设备流程串唯一性特征，以最小化列车等待时间和最大化匹配得分为目标，提出一种带有邻域搜索策略的新型解决方案，并通过邻域搜索策略提升算法的搜索效率。结果表明，新型解决方案的决策时间短于1 min,且其结果优于人工决策方案。     

铁路三维大场景虚拟踏勘及线路设计要素系统研究

为解决在二维矢量图中进行铁路选线设计工作时缺乏立体感、不直观的问题，基于SuperMap iObjects. Net GIS组件，采用组件式开发技术研制了铁路三维大场景虚拟踏勘及线路设计优化系统。围绕该系统的设计思路，详细介绍了系统的架构、数据库、功能及界面设计；围绕系统开发关键技术，分别阐述了三维场景中线路方案显示及参数化交互技术、基于最小影响域的线路平纵断面及三维中心线自动更新方法、系统与CAD动态联动实现原理、基于WebService的三维地形模型高程计算、GIS三维模型快速生成方法。该系统综合运用了BIM与GIS技术，采用航测影像、卫星影像、激光雷达点云等多种数据源对铁路沿线及周边的三维大场景进行构建，通过系统研发的各个功能模块能在构建的三维大场景中开展线路虚拟踏勘、专业调查、二三维联动设计、GIS三维模型快速布设、成果展示汇报等工作。系统的应用可以满足铁路设计人员三维选线设计的基本需求，能够进一步提高铁路选线设计效率。     

车载自组织网络下基于区块链与量子密钥的组密钥分发方案

为提高车载自组织网络（VANET）的通信效率和安全性，提出了一种基于区块链与量子密钥的匿名身份认证与组密钥分发方案。利用车端随机数与云端随机数共同生成车辆匿名凭证，实现路端对车辆身份认证过程中的隐私保护；使用区块链进行组密钥的安全下发，降低量子密服平台的计算开销，实现车辆身份的撤销与追溯；提出了两段式组密钥生成方式，保证不同场景下组密钥分发的安全性与高效率，同时实现了前向安全与后向安全。信令开销与计算开销分析结果表明，该方案信令开销减少近50%，组密钥分发过程中车端计算开销减少44%，路端计算开销约为对比方案的20%。形式化安全分析结果证明了该方案的安全性和可行性。     

基于压实实时监测的高填方基础薄弱区快速识别研究

高填方路基基础薄弱区域的存在不利于其工后沉降控制。通常采用的事后试验检测不仅无法在事中及时发现薄弱区域反馈施工，且难以实现作业区全域检测。基于智能碾压技术的压路机车载压实监测指标能够表征一定影响深度范围内的基础承载能力，为填筑过程中实时、连续检测高填方基础薄弱区提供了可能。基于此，考虑快速傅里叶变换(FFT)对碾压振动加速度信号进行频谱分析时存在的栅栏效应与频谱泄露现象，提出了基于四项三阶Nuttall窗的改进FFT计算压实监测值的方法；通过现场试验建立了压实监测值与高填方基础回弹模量的关系模型；给出了利用碾压过程中实时采集的压实监测指标进行全工作面快速基础薄弱区域识别的标准与方法。在土石混填高填方路基上的实例应用结果表明：改进FFT方法可抑制频谱泄露与栅栏效应，其计算的压实监测值与基础回弹模量具有强相关性，拟合系数R²为0.881 1;提出的薄弱区域快速识别方法能够以较小的误差有效识别薄弱区域。所提方法为高填方基础薄弱区的连续、无损、快速识别提供了有效途径，有助于控制高填方工后沉降，确保公路运行安全。     

铁路勘察数据标准化存储研究与应用

针对铁路勘察信息化、数字化的需要，以及当前多专业协作勘察过程中存在的数据存储标准不统一问题，为规范铁路勘察数据的管理及后续应用，减少因数据标准不统一带来的不同系统之间数据贯通困难，促进系统集成及信息资源共享，根据勘察数据特点，规范了数据分类、格式及编码，建立了结构化数据和非结构化数据的数据库结构。依据计算机存储特点，提出采用关系型数据库存储结构化数据+分布式HDFS存储非结构化数据+空间数据库存储三维空间数据的方案，既保证了不同数据间的分类存储，又实现了底层数据联通。通过研发铁路勘察与选线设计数据管理平台，对勘察数据进行标准化存储和管理，验证了该标准化存储方案，为铁路数字化勘察提供了重要支撑。此外，针对勘察数据标准化存储的未来发展应用，提出利用不断积累的数据，通过大数据分析、数据挖掘、动态感知及人工智能等新技术手段为勘察工作提供更准确的预测和分析，不断提高勘察工作效率和准确性。