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针对日益增加的城市轨道交通线路钢轨安全和减振降噪方面的需求,介绍一种基于NI Compact DAQ的轨道状态分布式在线监测系统。阐述了系统的基本组成、功能和软硬件总体设计。系统采用以NI Compact DAQ为核心的机箱,通过对关键路段不同站点间的振动、噪声、脱轨系数、钢轨动态位移、轨道结构沉降等动态参数进行实时在线监测,为实时掌握轨道动态参数建立一个开放式的监测平台。 相似文献
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在现场使用过程中,锁闭检查器(包括VCC和VPM)表示部分存在绝缘电阻低的问题。通过更换接点材料和对原接点材料进行绝缘处理并结合12个周期交变湿热实验数据分析,提出2种提高道岔锁闭器接点系统绝缘性能的方案。 相似文献
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自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络(MDN)层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM(Next Generation SIMulation)数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明:与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。 相似文献
85.
为了探索新建隧道下穿施工对既有高速公路的影响,并为新建隧道选取更适合的施工方法,以某新建浅埋暗挖隧道为例,借助于NASYA和FLAC 3D,对其进行了数值模拟研究。研究成果表明:首先,由于覆土越大,对隧道支护的压力越大,新建隧道引起的土体的沉降值便越大,表现为路基下方围岩的沉降大于路肩下方的;第二,由于临时支撑能对土体的变形起到削弱作用,所以采取了更多临时支护的CRD法施工引起的道路沉降值明显小于台阶法施工引起的沉降值;第三,本工程中将三台阶施工方法替换为CRD法后,既有路面最大沉降值从14.7 mm减小为12.9mm,降低值为1.8 mm,但台阶法具有工期短、成本低等优点,故推荐本工程采用台阶法施工。 相似文献
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