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991.
对地下连续墙基坑开挖后暴露出来的质量问题、通病和危害进行技术分析和探讨,提出有针对性的预防措施和补救方案,得到了实践的检验,对于今后正确指导现场施工具有一定意义。 相似文献
992.
993.
一系钢弹簧是动车组重要的承载和减振部件,其故障问题主要集中在断裂和磨损上。目前对于钢弹簧断裂故障的分析大多基于仿真和材料学分析方法,而未对其异常受力根源进行深入研究。从振动响应角度对某动车组一系钢弹簧疲劳断裂故障问题进行深入分析,综合理化分析、振动模态测试以及车轮状态调查,找到钢弹簧失效的根本原因,即车轮存在多边形,且其产生的强迫振动导致钢弹簧发生接触性疲劳断裂。通过车轮镟修,解决了钢弹簧断裂故障问题。 相似文献
994.
车辆信号灯对行车安全有重要的警示作用,现有的载货汽车不具备完善的信号灯故障动态监测预警功能。为在车辆行驶过程中对信号灯故障进行实时动态监测预警,设计了一种基于单片机控制、多传感器输入的车辆信号灯故障监测预警装置,基于信号灯工作原理的差异分别提出了信号灯故障0-1监测法、积分判别法和最小值判别法。以解放赛龙CA1169PK2L2EA80重型载货汽车为试验车,Freescale MC9S12XEP100单片机为车载终端构建了车辆信号灯故障监测试验系统平台。利用TES-1339R照度计分析了不同光照强度的外界光源对系统监测结果的影响,并采用故障预设的试验方法针对制动和转向信号灯分别采用不同的故障判别方法进行实车试验。试验结果表明:0-1监测法可以准确监测制动灯故障信号;积分判别法和最小值判别法适用于转向灯故障监测,最小值判别法较积分判别法监测转向灯故障分辨率高。该系统实现了车辆信号灯故障实时动态监测及声光预警,为预防由信号灯故障引发的道路交通事故提供了一种新方法。 相似文献
995.
在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。 相似文献
996.
997.
针对120 km/h地铁列车在运营过程中多次出现受电弓上框架肘接部位裂纹的现象,分析其故障原因,提出采用管对管焊接处加入加强筋板的改进方案。通过力学分析以及实践运用,验证了改进方案的有效性。 相似文献
998.
针对汽车前视摄像头(Forward View Camera)拍摄存在噪声及光照不均匀的问题,提出一种基于顶帽算法TopHat Canny的多重边缘检测图像预处理方法。通过对前视摄像头拍摄的道路行人、车辆及障碍物的图片进行分析,采用小波阈值算法分别对彩色图像(Red-Green-Blue,RGB)3个空间分量进行滤波去噪,并经加权平均法对重组的3个分量灰度化处理后,采用Top-Hat-Canny多重边缘检测方法对图像进行处理。实验仿真结果表明:该方法可以有效地解决噪声及光照不均对图像边缘检测带来的影响,为后续目标识别工作提供基础。 相似文献
999.
针对目前公路工程试验检测费用取费标准,结合实际,运用建筑工程通用的费用分析方法,探索性地研究和提出了公路工程试验检测费用分析的依据、组成、内容和方法。 相似文献
1000.
基于快速贝叶斯网络的S700K转辙机故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
转辙机故障对铁路运输安全和效益影响重大,针对转辙机故障原因与现象之间的复杂不确定性关系,提出一种基于粗糙集约简的高效贝叶斯网络故障诊断方法。首先,建立故障诊断决策表,利用改进的差别矩阵算法剔除对结果影响较小的属性,得到最简故障诊断决策表。其次,根据表中故障现象与故障类型连接关系建立贝叶斯网络模型,利用推理算法求解各类故障发生的概率。算法通过约简属性简化贝叶斯网络结构,降低算法复杂度,加快计算速度。最后,用某车站转辙机故障实例验证该智能故障诊断方法的正确性。 相似文献