基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

基于支持向量回归机和粒子群算法的船舶操纵运动模型辨识

基于仿真的Z形试验数据,应用支持向量回归机对船舶操纵运动响应模型进行了机理建模,从核函数结构中得到了模型中的操纵性指数,并利用建立的响应模型进行了Z形试验的运动预报,同时引入粒子群算法对惩罚因子C值进行寻优,以减少惩罚因子C值选择的任意性对船舶操纵运动模型辨识精度产生的不利影响。通过将运动预报结果同仿真试验数据进行比较,验证了文中方法的有效性。     

高墩大跨连续刚构桥施工中的关键技术研究

针对山区高墩大跨度连续刚构桥梁施工的特点,结合工程实例,从主梁结构设计、悬臂浇筑施工技术要点、高墩边孔现浇施工、合龙段施工与体系转换控制技术等方面,对连续刚构桥梁施工技术难点和重要控制环节进行系统地分析,可为类似工程项目提供参考和借鉴。     

车辆整车振动模型自由度的模糊选择

运用模糊数学理论，本文分析了车辆整车振动模型自由度与计算精度之间的关系。以整车模型的参数作为因素集，以驾驶员座椅1／3倍频带加速度均方根值作为评价集，用模糊综合评判确定了整车振动模型的自由度，并用试验验证了该方法的正确性。该方法对整车振动的理论研究有参考价值。     

寒冷地区冰压力作用下桥梁垮塌结构分析

针对目前桥梁工程领域有关冰压力作用形态及对水下基础结构设计与施工影响的系统性研究较少的现状,结合我国北方寒冷地区混凝土桥梁实际应用存在的问题,从冰压力作用性能、作用状态的分类入手,对我国桥梁设计规范和国外,尤其是前苏联设计规范关于冰压力的计算分析进行了论述分析.寒冷地区有凌汛河流上的桥梁,基于冰压力作用下结构分析结果,可以推导出,冰压力荷载计算控制着桥墩基础的设计,必备的结构配筋是冰压力作用下保证结构安全的有效措施.     

基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法

为解决车辆噪声主动控制系统中参考信号在车内容易受到次级声源的污染和以发动机转速信号作为参考只能控制发动机阶次噪声的问题,提出一种基于智能数据融合的车内噪声主动控制算法。首先根据传递路径分析结果选择对车内噪声贡献量大的车外测点信号,然后将发动机转速信号和车外测点信号进行数据融合作为参考信号,再利用迭代变步长FxLMS算法对驾驶员耳侧噪声进行主动控制。基于试验采集的不同工况车内噪声进行仿真分析,结果表明,所提出的算法相较于采用发动机转速信号作为参考信号的方法在总声压级上降低了4.4 dB(A)。     

车内综合烦躁度评价的时序平滑激励级谱CNN模型

激励级时频谱可用于建立车辆声品质卷积神经网络(CNN)评价模型。但是相对于时变声特征的波动性,车内声品质的瞬时主观评价曲线具有平滑特性,利用波动的声特征序列建立时变声品质评价模型,导致预测曲线呈现波动性,所以时序波动激励级谱的直接使用也会制约车内噪声整体综合烦躁度CNN评价模型的性能。本文中,首先利用Savitzky-Golay滤波器对激励级谱进行时域平滑处理;然后使用CNN构建车内噪声的综合烦躁度全局主观评价结果与时序平滑激励级谱之间的映射关系,建立基于时序平滑激励级谱的整体综合烦躁度CNN评价模型;最后采用留一法进行交叉检验,结果表明相比于激励级谱CNN模型,时序平滑激励级谱CNN模型对车内噪声整体综合烦躁度的评价性能更好,提高了预测精度(误差均值降低10.43%)、稳定性(误差方差降低44.26%)与一致性(Pearson相关系数提高4.13%),说明相比于激励级谱,时序平滑谱对车内综合烦躁度的解析能力更强。     

后张法预应力箱梁施工的病害分析及防治

根据后张法预应力箱梁的施工经验，总结出当前箱梁施工中常见的种类工程病害；分析了这些病害的成因和机理，提出了相应的改进施工工艺及防治工程病害的具体措施。     

四轮车辆非平稳路面不平度时域模拟及小波分析

建立了非平稳的四轮相关滤波白噪声路面时域模型，并用计算机模拟得出四轮的路面不平度时间序列。理论验证的结果表明该模型与路面的实际情况非常接近，进而采用谱分析、小波分析等数据处理技术对路面信号的时频特征进行了深入的探讨，得出了一些有价值的结论。     

基于神经网络的发动机噪声的预测

应用神经网络技术，通过对发动机噪声试验数据的反复学习，实现发动机噪声的动态预测，取得了较满意的预测结果，为降低和控制发动机噪声提供了准确的信息，同时也为发动机动态噪声环境的仿真提供了一种有效的方法。