陀螺仪噪声对轨道高低不平顺检测的影响北大核心

基于Allan方差和功率谱密度的关系,测定陀螺仪的角度随机游走、零偏不稳定性、角速率随机游走等分形噪声的功率谱密度;利用测定的分形噪声功率谱密度计算对应噪声的比例因子,并采用快速傅里叶变换仿真三种分形噪声的时间序列样本。用最小二乘法拟合仿真分形噪声得到对数斜率并与分形噪声的标准功率谱比对,验证了仿真分形噪声的真实性。推导基于陀螺仪的轨道高低不平顺检测算法,并以正弦波窄带信号模拟轨道不平顺,通过链式法则对时间和空间求导以获取高低不平顺对应的陀螺仪角速率。陀螺仪角速率叠加仿真分形噪声后,基于陀螺仪的轨道高低不平顺算法获得轨道不平顺,减去相同的算法流程处理未叠加噪声的陀螺仪角速率获得的轨道不平顺,二者差值可表征陀螺仪噪声对轨道高低不平顺检测的影响。     

基于分形理论的AC-16型沥青 混合料高温性能预测模型

设计了12组AC-16沥青混合料,对其高温稳定性进行了试验研究,根据分形理论和车辙试验结果,建立了分形维数与高温稳定性能评价指标的相关方程,利用该方程预测AC-16沥青混合料的高温稳定性,可减少试验次数,为工程设计提供参考。     

沥青路面粗集料微观纹理评价方法研究

选取5种不同材质石料,借助自主开发的激光纹理仪,测量集料微观纹理曲线;运用分形分维理论中的盒子计数法,通过MATLAB编程实现对不同粗集料分维数的快速计算。研究表明:该评价方法可以准确的评价粗集料的微观纹理,进而为抗滑层路面选材提供更为丰富的手段和科学依据。     

基于多重分形与SVM的高速列车运行状态识别方法

为了评估高速列车服役性态问题,提出基于多重分形与支持向量机(SVM)的高速列车状态识别新方法.该方法计算了高速列车振动信号的多重分形谱,分析了多重分形谱参数与列车状态之间的关联关系,提取了多重分形谱宽度、分形维数差和谱偏斜度作为高速列车状态的特征,使用支持向量机来对高速列车状态进行识别.获取了某型列车的正常状态、抗蛇行减震器失效、空簧失效3种典型的多重分形特征,训练了不同速度下的SVM和单一速度为160 km/h的SVM,并进行了工况识别实验.所提方法对高速列车的状态识别率大于88.8%,表明了该方法的有效性.     

基于分形海面模型的海杂波散射特性分析

雷达工作时会受到周围环境的影响。当雷达探测海上目标时,海杂波是影响雷达的主要因素,所以对海杂波的研究能够有效地减少其对有用信号的干扰。论文利用分形模型建立随机海面,根据成熟的基尔霍夫近似法的计算公式与标准大气情况下的 GIT 经验模型,实现了在不同海况下散射系数的曲线图。     

基于分形插值方法的城市轨道交通车站客流拟合与仿真

城市轨道交通车站客流量的变化具有复杂的非线性特点,通过对某些车站一天的客流量时间序列的分析,发现其客流量的变化具有自相似性,并且满足某种拟周期性。本文采用迭代函数系统模型描述城市轨道交通车站客流量的变化特征,用计算机自动求解该迭代函数系统的相关参数,在此基础上采用分形插值的方法模拟产生动态的客流。通过与实际客流调查数据的对比分析可以看出,该方法模拟产生的客流不仅与实际客流较好地吻合,而且能更好地描述客流的非线性特征。     

交通流复杂性研究进展

交通流主要由道路、车辆、驾驶员以及环境等部分组成,它们之间相互作用,构成一个巨复杂系统。研究交通流的复杂性特征,有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,从而更好地指导交通建设和管理。为了定量描述交通流的复杂性,对基于分形、混沌和熵的交通流复杂性分析进行了综述,并提出利用多尺度熵理论和方法对交通流复杂性进行分析。     

基于差分计盒维数的分形图像编码方法

提出了一种利用差分计盒维数（简称ＤＢＣ，一种估计分形维数的方法）新的分形图像编码方法，该方法利用ＤＢＣ来寻找一个与值域子块在分形维数上最接近而且与其差别小于某一预定阈值的定义域子块，这种方法的优点在于能够有效减少搜寻对应于某一值域子块的最佳定义域子块及最佳变换的搜索空间。     

分形方法在地形数据内插中的应用

简述了分形、迭代函数系统（ＩＦＳ）及分形布朗运动的基本概念，介绍了基于迭代函数系统和分形布朗运动的分形内插方法，并给出了具体算法和应用实例。