卡尔曼滤波器在船舶航迹跟踪中的应用

讨论了利用卡尔曼滤波技术获取船舶航迹的参数的方法。借助这些参数,通过每次的时间更新和测量更新,连续预测出跟踪点的下一个位置,以此来确定船当前的位置与预测航迹的相对关系,从而提高跟踪的效率和精度,并给出了计算机模拟结果。     

整车车内NVH异响的识别及解决方案

利用BBM公司的MKII测试设备对某车车内噪声进行测试,发现车内各位置在2 000～3 000 r/min存在4～7 dB(A)的"booming"声,经分析均由2阶噪声引起,且主观评价上也能感觉很大的"轰鸣"声.通过分析进排气噪声和排气吊挂对车内异响的贡献.找出产生车内"booming"异响的原因在于进气在2 000～3 000 r/min存在一个2阶噪声构成的峰值.对产生异响的进气系统进行优化,最后使车内"booming"噪声消除,整车车内NVH达到较好的效果.     

《公路工程质量检验评定标准》在施工中的具体应用

对《公路工程质量检验评定标准》(JTJ0 71- 98)在施工中的应用及与老标准的对比做了详细的阐述     

桥梁景观CI理论在桥型设计中的应用

该文简要介绍了桥梁景观CI理论,通过张家港华妙河桥桥型方案的设计实践,说明了采用该理论的适用性和对现实的指导性。     

高速公路风化岩石路堑边坡植被恢复的群落稳定性研究

高速公路风化岩石路堑边坡植被恢复工程中的植物生长、群落发育情况决定了坡面植被恢复的可持续性,以往的研究工作较少对这类植物群落的长期稳定性进行探讨。以中国山东省某高速公路风化岩石路堑边坡植被恢复工程为研究对象,自2001年实施植被恢复工程后的14 a时间里,通过在坡面设置的36个观测小区,分别从平面和竖向2个维度观测了坡面植物的生长和分布数据,并分析了植物群落的层间结构变化情况。结果表明:在植被恢复工程初期快速生长的外来植物能为本地植物提供短期的温湿环境,从而营造了风化岩石路堑边坡植被恢复的适生条件,而适生性更强的本地植物则决定了群落演替的最终方向,由外来植物向本地植物过渡是顺向演替的必然结果;恢复4 a后的本地灌木种成为主要的坡面物种,无论是植株高度、植株密度、单株覆盖度、层间分布,灌木均为植被结构中的主要构成部分,对坡面植被恢复的贡献作用最大,明显优于草本等低矮地被植物;基于植被覆盖率、草灌比和竖向恢复面积3个因子构建了群落稳定性指数的计算方法,为建立一种适用于坡面植被恢复工程中的群落稳定性评价方法提供了依据。     

水平循环荷载下饱和软土地基单桩基础模型试验研究

通过水平循环加载装置对某工程饱和软土地基单桩基础开展了水平循环荷载模型试验研究,探讨单桩基础的水平承载力和循环变形特性。结果表明:①桩周地基土体有不同形态的裂缝,桩周土软化后上部地基土会丧失部分承载力,危及桩基及上部结构的安全;②随着循环次数增加,桩身位移逐渐增大,建立了一种新的桩基位移预测计算模型,可根据该模型推算循环荷载条件下的桩基位移;③桩身最大弯矩值也随着循环加载次数的增加而显著增大,最大弯矩点出现于桩身的（3～4） D深度处。建议在设计规范中应充分考虑桩身弯矩的循环累积增大效应,在设计时应有足够的安全系数。     

南京河段拟建过江隧道河段河床冲刷数值模拟

通过分析近年来河流演变特征和拟建工程河段水沙特征,综合考虑长江下游南京河段水沙运动规律、三峡水库蓄水后沙量的变化以及对河床冲淤影响较不利的水文年,确定了具有代表性的模型计算水沙控制条件和不利水沙条件。结合实测资料,采用二维潮流泥沙数学模型,对长江下游南京河段拟建建宁西路过江隧道附近区域的潮流及含沙量进行模拟及验证。在验证良好的基础上,对工程河段各方案(A、B、D、E)的河床冲淤进行了预测,并与物理模型试验结果进行对比分析。结果表明:两种模型计算结果较为一致;拟建过江隧道各方案冲刷变化基本相似,其中E方案左、右深槽冲刷深度最小,可为过江隧道工程的合理实施提供科学依据。     

浅海围堰水泥—水玻璃双液注浆截渗施工及干施工期截渗结构维护研究与应用

本文结合某核电厂的浅海抛石围堰截渗结构施工所采用的水泥-水玻璃双液注浆截渗工艺及技术,以及围堰内干施工期对截渗结构进行监控、分析和总结维护的相关工艺措施。针对该工程对双液注浆施工工艺应用的分析总结,对浅海围堰临时截渗结构施工创造了一种施工思路,在一定条件下为截渗施工工艺的选择提供了一项较为优质的参考。     

基于分层强化学习和社会偏好的自主超车决策系统

针对超车过程中主车和被超越车之间的交互行为,引入心理学中的"社会偏好"来描述被超越车辆的纵向行为特征,并通过数据驱动的分类方法,提取社会偏好并将其融合在基于强化学习的自主超车决策系统设计中,通过分析大量真实超车数据中被超越车辆的社会偏好,认为该方法能够根据不同偏好情况产生合理的决策指令.首先,从大量真实超车数据中计算超...     

基于IPSO-LSSVM的污水BOD预测应用研究

生化需氧量（BOD）的快速准确测量对于污水处理过程的调控至关重要。针对污水处理过程中BOD浓度测量时效性较低等问题，选择最小二乘支持向量机（LSSVM）作为BOD浓度预测模型，并选用粒子群优化算法（PSO）优化回归性能参数，同时使用自适应惯性权重计算方法对PSO进行改进，建立了IPSO-LSSVM预测模型。运用预测模型对某污水厂数据进行仿真研究以及3种误差分析，结果表明该模型具有较好的预测精度。