基于正则化与B样条曲线的桥梁影响线识别方法

为了快速评估既有桥梁的安全性，研究了基于多源实测信息快速准确识别桥梁影响线的方法。首先利用桥梁动力响应及车辆移动的实测信息，建立影响线识别的数学模型。在模型中引入Tikhonov正则化方法以解决病态矩阵求解问题，通过设置罚函数项以取得较光滑并贴近真实的影响线。然后通过基函数扩展法重构影响线，将其表示为一系列三次B样条基函数的线性组合，从而将问题从识别众多影响线因子简化为识别少量基函数权重系数。为了验证上述方法的可行性，先在实验室模拟钢制试验小车在钢筋混凝土三跨连续梁模型上移动的过程。基于实测布置于梁底的多测点挠度和应变响应时程以及相应的试验车信息，可识别出不同位置测点的挠度和应变影响线。试验结果表明无论是影响线的总体形状还是局部峰值，识别解与基准解均能较好地吻合。该方法还被进一步应用到一座简支现浇预应力混凝土箱梁桥。该试验通过实测检测车过桥期间的桥梁跨中截面若干测点的动应变、动挠度以及车辆重力、实时位置等信息，准确识别了对应于不同车道的挠度和应变影响线。通过对比桥梁静载实测和影响线虚拟加载结果，发现两者偏差绝对值在5%以内。在一定程度上表明了该影响线识别方法具有较高精度，并具备工程应用的良好潜力。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

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。     

砂卵石地层台阶法施工隧道围岩-支护结构应力应变特性三维离散元分析

为了解砂卵石地层隧道围岩和支护结构的应力应变特性，以青海循隆高速公伯峡隧道为依托，借助PFC3D离散元软件对公伯峡隧道穿越砂卵石地层进行三维模拟，重点研究以密排短管棚预支护为根本前提，以三台阶预留核心土为施工方法的砂卵石地层围岩和支护结构的应力应变特性，并与现场实测进行对比分析。研究结果表明： 隧道台阶开挖时，围岩应力集中范围逐渐从拱顶过渡到拱腰，直到拱脚，对应的塑性区范围不断扩大，且密排短管棚对塑性区的发展有一定的“遮拦效应”； 围岩横纵向变形规律一致，主要是向隧道临空面产生收敛变形，且密排短管棚形成的梁拱效应限制了掌子面前方位移发展； 2种方法得到的初期支护变形规律一致，均呈阶段性变化，拱顶下沉累计值大于周边收敛累计值，且两者的最终变形量均满足规范限值要求。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于最小二乘支持向量机的车型识别算法研究

以感应线圈车辆检测器检测数据为分析基础,给出了基于Bayes理论的感应曲线自适应特征提取流程和方法,对选取的12个统计特征指标进行提取和优选。选择了曲线宽度、最大值、波峰数量、最小波谷值和波谷比组成车型识别模型的特征输入向量,不仅降低了输入向量的维数,缩短了最小二乘支持向量机的训练时间,同时也可加快车型识别的分类速度,增强特征值的分类辨别能力,提高车型分类的可靠性。在提出的基于最小二乘支持向量机的车型识别算法中,采用了修剪算法,加快了计算速度,同时保持了良好的回归性能。通过实例分析证明:基于最小二乘支持向量机的车型识别算法可提高自学习能力和识别准确率。     

城市轻轨预应力混凝土轨道梁徐变性能试验研究

通过4根1：5城市轻轨预应力混凝土轨道梁模型的500d长期试验，对其时随性能进行较系统的研究与分析，重点考察混凝土种类、截面上下缘应力差等因素对轨道梁徐变变形、徐变应变、截面曲率、钢筋应力及预应力筋应变等的影响。基于龄期调整有效模量法，编制步进法时随有限元分析程序，实现轨道梁徐变变形的时随全过程分析。应用该程序对本文试验结果进行模拟分析，计算值与试验结果吻合良好。在试验研究、时随全过程分析及美国规范ACI 318-02的基础上，提出综合考虑混凝土种类、预应力筋张拉方式、钢筋配筋率及截面上下缘应力差的城市轻轨轨道梁徐变变形设计建议。研究成果为我国城市轻轨预应力混凝土轨道梁的工程设计与应用及有关规范的编制提供了依据和参考。     

图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

列车振动对地铁重叠隧道结构力学行为的影响

以深圳地铁3号线红岭中路站~东门中路站两个盾构区间小净距空间重叠隧道段为背景,采用有限元数值模拟研究手段,对小净距空间重叠隧道运营过程中上洞列车通过时,上、下两洞结构的力学行为进行数值模拟研究,得出了由于上洞列车振动引起下洞各点附加加速度变化的最大值位于下洞拱顶内侧以及引起地层附加位移较大区域的分布范围等结论,直接指导设计。     

高架城市轨道交通的噪声特性分析

研究了上海轨道交通3号线的噪声特性,包括噪声的A声级时间历程、A声级频谱分析及时频分析,桥面、轨道振动加速度的频谱分析,主要声源的辨识,各声源对高架桥附近总噪声的贡献度分析.可为上海轨道交通3号线采取减振降噪措施方案提供参考数据.     

列车到达信息核对与分析系统的设计

列车到达信息核对与分析系统利用大同站车号自动识别系统的车辆信息与编组站信息管理系统的到达确报内容进行匹配,压缩到达列车作业时间,提高解编效率,对提高编组站解体能力,确保运输畅通具有十分重要的意义.