基于知识蒸馏的车辆可行驶区域分割算法研究

针对计算量有限的无人驾驶芯片难以部署巨大神经网络的问题,将知识蒸馏算法这一神经网络模型压缩技术应用于图像的语义分割,在BDD100K数据集上对DeepLabV3+图像语义分割模型进行蒸馏训练,然后对车辆可行驶区域进行像素级别的分割,并在实际道路上进行测试。试验结果表明,在不改变网络结构的前提下,分割结果的平均交并比(IOU)提高了约3%。     

国外无车化住宅区建设及其启示

随着中国私有机动车保有量的飞速增长,住宅区内部随意穿梭停车现象日益频繁,居民原本舒适的居住环境因此受到影响。为了缓解该现象、改善人居环境,文中分别从设施选址、交通规划、环境建设和经营管理4个方面介绍了国外无车化住宅区的先进案例,并结合国内实际对中国无车化住宅区建设进行探索,给出了初步建议。     

自升式平台上下分体探讨

提出上下分体的自升式平台结构形式及其作业方式,通过提高平台支撑结构刚度,减小平台上部结构尺度、重量及所受外荷作用,降低自升式平台造价,以减缓自升式平台造价随作业水深增加而急剧上升的趋势.     

新型铺轨用可调顺坡支架设计研究

针对现有顺坡支架功能单一，无法更好适应各种铺轨环境，并且个别工况其上钢轨悬空弯曲过大，钢轨极易出现伤损甚至塑性形变，研发了一种新型可调顺坡支架，通过液压驱动，满足支架长度、坡度可调需求。针对降低板架起升作业油缸最大负载问题，建立了新型顺坡支架机构尺度优化模型，并利用复合形法求得了机构最优几何尺寸，解决了由于增设多级伸缩板架而重量增大和质心前移的问题。优化后油缸最大负载降低17%左右，液压系统性能显著提升。最后，基于顺坡支架动态仿真模型，验证了机构尺度优化模型的正确性。     

基于门控循环残差网络的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承的运行状态对整体机构的工作状态影响很大，防止因滚动轴承失效而产生的安全事故极为重要。而一维信号只利用卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)输出结果时无法充分利用数据间的时序信息的问题，因此，文中结合门控循环单元GRU(Gated Recurrent Unit)在处理时序数据所具有的优势,提出了一种门控循环残差网络结构，将CNN在强大的特征提取的优点与GRU处理时序数据的优点有机结合起来。为了验证算法的有效性，采用凯斯西储大学轴承数据集与齿轮箱轴承台架试验进行轴承故障诊断分析，同时引入常见神经网络作为对比，检验不同模型的分类性能。结果表明，在相同试验条件下相较于卷积神经网络等深度学习网络，文中算法具有更高的故障识别准确度和稳定性。     

基于卷积神经网络的双行车牌识别系统

目前,车牌识别发挥在众多应用程序和许多技术已经提出。但是,他们中的大多数可以仅适用于单行车牌。在实际应用程序方案,也有现有的许多多行车牌。传统方法需要对双行车牌的原始输入图像。这是一个非常复杂场景中的难题。为了解决这个问题,我们建议一个端到端的神经网络为两个单行和双行车牌识别。是的原始输入车牌图像的分段。我们查看这些整个图像作为一个单位在要素映射后直接深度卷积神经网络。大量的实验表明我们的方法是有效的。     

去耦瓦的理论模型及其在实尺度应用中的试验性能

经过适当研制的去耦瓦可代表使舰船和潜艇获得很低辐射噪声级的一种方式。在去耦瓦生产期间，一旦用理论模型确定实际应用的最佳特性，必须做样品试验，以检验是否符合技术要求。允许用现有较精确数据更新理论计算结果。同时确定试验步骤，以获得在各种频率和不同深度处的可靠衰减数据，然后在两个不同工程结构上敷设去耦瓦后进行试验测量。取得的数据经仔细检验，以证明结果的可靠性，并与预期理论值和以前的几个样品试验作了比较。     

基于双通道特征融合的轴承故障诊断方法

基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）的智能诊断方法在轴承故障诊断中应用广泛，但是大多数诊断模型以单源信息输入为主，这将影响基于CNN的故障诊断准确性和可靠性。针对这个问题，文章提出一种基于双通道特征融合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用多重Q因子连续Gabor小波变换（Multiple Q-factor Continuous Gabor Wavelet Transform,CMQGWT）和快速谱相干（Fast Spectral Coherence,Fast-SC）分别构造滚动轴承振动信号的时频分析图；然后搭建1个具有双输入通道的CNN网络模型，通过特征融合层将各个通道提取的深度时频特征融合成1个新的特征；最后利用分类器输出诊断结果。在高速列车滚动轴承单故障和复合故障的分类识别试验中，较之于单输入通道的CNN模型，该模型具有更高的诊断准确性和鲁棒性。     

国家投430亿整治长江航道

《长江干线航道总体规划纲要》最近正式获得国务院批复。根据《纲要》，到2020年，国家将投入430亿元用于长江干线航道的整治和装备建设，长江干线航道的通航尺度和通过能力将获大幅提升。