声振法在隧道二衬脱空检测中的应用

以怀邵衡铁路某段隧道二衬脱空检测为例,论述了声振法检测技术的基本原理,介绍了声振法在隧道二衬脱空检测中的应用,分析了脱空判定结果出现差异的因素,以期对今后声振法检测的深入研究提供依据。     

隧道衬砌可靠指标的优化求解方法

为解决JC法计算隧道衬砌可靠指标过程中极限状态选用方法的缺陷,通过随机有限元方法和Monte-Carlo法对时速350 km高速铁路双线隧道Ⅲa、Ⅳb型衬砌进行抽样计算,得到2种衬砌各截面偏心距平均值和变异系数; 通过对素混凝土和钢筋混凝土衬砌极限状态功能函数及其适用条件的分析,引入几何优化法,以约束函数表示功能函数的约束条件,建立可靠指标的优化求解模型; 选用寻优性能良好的Global Search函数,对2种衬砌各截面可靠指标进行优化求解,并与JC法进行对比,证明优化方法的优势。     

基于驾驶员心率变化的山区旅游公路线形安全性研究

为研究山区旅游公路密集复杂线形及突破规范极限值的部分线形带来的行车安全问题,选用多名驾驶员进行实车实验,采集行车过程中驾驶员的心率增长率N,路线线形指标(纵坡坡度i,圆曲线半径r)和运行速度v等数据,运用SPSS和Matlab软件分析i,r,v对心率增长率的影响规律,建立N(i),N(r),N(i,r,v)关系模型.实验结果表明,随着半径减小、纵坡增大,心率增长率整体上升,大部分心率增长率在25% ~45% 之间,且速度对心率增长率的影响高于半径和纵坡;建议山区旅游公路圆曲线极限最小半径≥20 m,最大纵坡≤8.5%,圆曲线半径≤15 m时,限速值不应超过20 km/h.根据心率增长率及速度差等指标,提出敏感路段具有的特征,及敏感路段应采取的限速值和安全防护措施.      

船舶电气自动化系统的故障检测与恢复方法优化

现有的故障检测方法存在着故障检测精准度低与检测效率低的缺陷,为此提出船舶电气自动化系统的故障检测与恢复方法优化研究。采用电气自动化系统对故障数据源进行获取,经过数据预处理得到类数据集,依据类数据集对故障检测程序进行编写,得到故障类距离,依据类距离对系统故障进行定位。根据检测到的故障信息,采用基础配置电气配置器对故障源进行替换,实现对电气自动化系统故障的检测与恢复。实验结果表明,优化后的故障检测方法的精准度与效率的平均值分别比现有方法高出28%和29%,说明优化后的故障检测与恢复方法具备较高的有效性。     

基于视觉显著性的船舶结构缺陷检测研究

针对船舶结构缺陷图像中背景结构复杂,缺陷不易检测的难题,提出基于视觉显著性的缺陷检测算法。该算法采用自适应全变分模型替代FT算法的高斯滤波器并融入H分量来构建改进型FT算法,以增强缺陷图像背景的平滑和缺陷局部颜色对比度的表达能力;利用SMD算法捕捉图像结构信息及分解图像特征矩阵,凸显船舶缺陷与背景的差异性;通过自适应融合算法将改进型FT算法和SMD算法生成的显著图融合为综合显著图。对船舶缺陷进行对比实验,结果表明,提出的算法能够有效检测出船舶缺陷区域,提高缺陷检测精确率。     

船舶海水管路腐蚀及监测技术发展综述

海水管路的腐蚀监测已成为当前船舶科学研究领域的一项重大课题。本文介绍船舶海水管路腐蚀原因及现状,分析管路腐蚀的重要因素,给出典型的管路防腐蚀设计方法。分析国内外针对腐蚀监测的研究现状,论述微电流测量对海水管路腐蚀监测的重要意义,提出了研制大口径开口型小电流传感器,对造成船舶海水管路腐蚀的杂散电流进行有效监测的思路。     

海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究

传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具有运算复杂、检测效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究。以提取的海洋卫星遥感图像对比度特征为依据构建图像对比度特征图,以此为基础,采用最大熵估计算法对遥感图像对比度特征进行分割,得到遥感图像对比度特征熵,通过LBP方法对遥感图像对比度特征进行同步定位,实现了海洋卫星遥感图像对比度特征的同步检测。通过测试结果显示,与传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法相比较,提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法极大地降低了运算复杂度,提升了检测效率,充分说明提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具备更好的检测性能。     

船体弹性支撑轴故障检测方法

船体弹性支撑轴故障检测信号很容易受到信号噪声的干扰,导致故障检测结果不理想。对此设计了具有降噪性质的船体弹性支撑轴故障检测方法。根据力学振动相关理论,搭建受力作用下船体支撑轴力学模型,明确各截面受力关系,采集计算弹性支撑轴检测参数,获取信号特征频率,利用时域平均法对检测信号进行去噪操作,提高信噪比,引入能量因子相关理论,将去噪后的信号以文本格式读取到Matlab中,划分大量数据点位,确定能量因子值参数,将信号EI值稳定在1.45～1.50之间,突出故障特征,最终提取数据点位特性信号进行重组合并,获取最终检测结果。经过仿真实验可以肯定与传统方法相比,该检测方法获取到的裂纹故障信号信噪比提高29%,磨损故障信号信噪比提高32%,可以证明该方法的有效性。     

舰船监控网络入侵的实时检测研究

传统舰船监控网络入侵检测方法实时性差,无法及时发现舰船监控网络中的入侵行为。为了满足舰船监控网络入侵检测的实时性,加快舰船监控网络入侵检测速度,提出一种舰船监控网络入侵的实时检测方法。首先提取舰船监控网络入侵行为特征,然后引入特征降维算法对舰船监控网络入侵行为进行处理,使得舰船监控网络入侵行为特征数量变少,最后引入支持向量机对舰船监控网络入侵行为进行分类和检测,并通过实例分析本文方法的有效性。结果表明,本文方法能够有效防止出现"维数灾"现象,具有较好的舰船监控网络入侵检测实时性,提高入侵检测的准确性,能够有效保证舰船监控网络安全。     

基于神经网络的舰船电机轴承异常检测研究

针对当前舰船电机轴承异常检测正确率低、检测自动化程度低、检测过程十分耗时等难题,为了提高舰船电机轴承异常检测效果,设计了基于神经网络的舰船电机轴承异常检测方法。首先提取舰船电机轴承状态信号,采用小波包分析去除舰船电机轴承状态信号中的噪声,然后采用Hilbert变换提取电机轴承异常状态的特征,将特征作为神经网络的输入,电机轴承异常作为神经网络的输出,建立舰船电机轴承异常检测模型,最后进行舰船电机轴承异常检测的仿真实验,本文方法的舰船电机轴承异常检测正确率超过95%,能够很好检测到舰船电机轴承异常现象,而舰船电机轴承异常检测时间要少于当前其他舰船电机轴承异常检测方法,能够满足舰船电机轴承异常检测的实际要求。