基于OpenGL选择机制的模型变换组件的实现

为了便于用鼠标控制模型的平移、缩放和旋转变换,构建了三种模型变换组件,将3D场景中对模型的多种变换命令用几何图元进行可视化表示,并利用OpenGL选择机制,实现了各种模型变换命令的快速鼠标选择与切换,能够使用鼠标灵活地进行多种模型变换.这些组件已经应用到所开发的虚拟环境及仿真软件中,方便了用户操作,精简了用户界面.     

基于数据库的机械设计资料的处理

文章结合现有的关系数据库技术及面向对象的编程方法，设计了一种基于关系数据库系统的机械设计资料处理方法，使以数据库为载体的设计资料的处理功能更为方便、快捷；同时，可以实现数据库的大量存储和快速查询。     

基于模块化的门座起重机虚拟概念设计

结合模块化设计思想和基于产品虚拟原型的设计方法，以门座起重机为对象．描述了门座起重机的虚拟概念设计过程，给出了其模块划分方法及面向模块的组合化结构设计方法，提高了机械产品的设计效率，降低了设计成本．     

基于图自编码-生成对抗网络的路网数据修复

完整的交通路网数据是实现智能交通系统的前提，故本文提出一种基于图自编码-生成对 抗网络的方法对路网中缺失数据进行修复。首先，通过降噪图变分自编码器提取路网缺失数据 的时空特征，使其能最大程度捕获原始路网信息；其次，基于该时空特征利用生成对抗网络生成 路网数据，加入重建损失并优化生成对抗网络的目标函数，实现对缺失数据的有效插补；最后，采 用西雅图(Seattle)和加州(PEMS04)路网速度数据集，针对不同缺失类型和缺失率下的数据修复进 行对比实验。当随机缺失率在 10% ~70%时，Seattle 数据集的 MAE 指标在 2.38~3.25 之间， PEMS04 数据集的 MAE 指标在 1.46~2.38 之间；当聚集缺失率在 10%~70%时，Seattle 数据集的 MAE指标在2.51~2.82之间，PEMS04数据集的MAE指标在1.52~1.54之间。对比结果表明，本文 提出的路网数据修复方法均优于BP、DSAE、BGCP等模型。     

基于SOGA的VISSIM仿真模型参数标定方法

微观交通仿真模型是对交通系统进行管理、控制和优化的重要试验手段和工具,而微观交通模型的参数标定是确保微观交通仿真模型能真实、直观地反映交通流运行情况的必要前提.针对遗传算法(GA)的不足,提出了基于自适应正交遗传算法(SOGA)的微观交通仿真模型参数标定方法.选取应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,给出了该优化方法中染色体的编码解码、适应度函数和自适应正交交叉算子的详细设计.最后将算法应用到北京市荣华中路与荣京西街交叉口模型参数标定中,通过与GA算法、正交试验法对比,SOGA算法得到的适应度函数值为19.43,优于其他标定算法的适应度函数值;同时,SOGA算法迭代时间比GA算法少了40.5%,验证了SOGA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

对铁路10KV长电缆线路电容电流补偿问题的探讨

本文对电缆线路电容电流补偿问题进行了理论分析，现场运行实例列举，结合某设计实例，进行精确计算，选择设备，减少运行事故，延长电力设备使用寿命，使电力线路运行合理安全可靠。     

视频监控铁路限界内逗留物体的检测方法

根据逗留物体运动的特点,对传统的混合高斯背景图像建模方法进行改进,通过自适应混合高斯背景图像模型将作为前景图像的逗留物体从背景图像中提取出来;再用形态学滤波法消除逗留物体图像因阈值分割产生的意外噪声,然后采用颜色直方图匹配的算法实现对逗留物体的跟踪;当逗留物体在监测区内的累积停留时间超过预设的时间后启动报警.实验结果表明:该方法可以很好地适应监测范围内目标物体缓慢移动或静止的场景,能够快速、准确地对逗留物体进行检测、跟踪和报警.     

港口起重机滚装方案仿真优化设计

描述了港口起重机的滚装方案设计，研究了基于物理特性的仿真模型和虚拟试验场的构建过程和关键技术，实现了虚拟试验场的构建过程中的虚拟布局和参数优化，并在虚拟试验场中进行了起重机模型的滚装运动仿真．考虑了滚装过程的不利因素，实现了滚装过程的运动分析，从而优化设计参数，提高了设计的可靠性和设计方案的有效性.