新型捕能消波浮式防波堤数值模拟与试验研究

采用数值模拟和物理试验研究方法,研究了新型捕能消波浮式防波堤savonius型桨叶两种布置形式的捕能及消波性能。利用STAR-CCM+数值仿真软件,通过调用重叠网格、时间二阶离散、增加数值迭代的方法,建立了浮式防波堤三维水动力模型并进行数值模拟。研制了该防波堤物理试验系统,测试浮式防波堤捕能消波性能,综合分析数值模拟与物理试验的结果。结果表明,该新型浮式防波堤在桨叶转动频率与波浪频率相近时捕能功率最大,桨叶并列布置方式的消波性能比桨叶垂直布置方式更为优越。     

基于防疫常态化的驾驶员疲劳状态检测方法

疲劳驾驶检测是交通安全领域的研究分支, 而新冠疫情形势下口罩的佩戴又提出了新的挑战。为此通过基于ResNet-10的SSD模型检测驾驶员人脸, 并使用MobileNet-V2轻量级模型判断是否佩戴口罩, 测试集验证该分类器可以达到98.50%的判断精度。在未佩戴口罩的情况下采用传统图像HOG特征结合SVM分类器检测驾驶员人脸。在后续处理中利用级联回归器定位特征点和提取时间窗口内的疲劳指标, 采用二次判定对疲劳状态采取文字和声音预警, 而在清醒状态下会调整各项判断阈值。对算法在预采集的视频样本和NTHU-DDD测试集下进行测试, 验证了该框架能以18.42帧/s的总体速度实现92.65%和86.09%的检测精度。实验结果表明, 该框架应对佩戴眼镜、脸部姿态变化和光照条件差异具有强鲁棒性, 而且能够兼顾疲劳检测的口罩干扰和实时性。