基于C/S结构的阅览室门控管理系统的实现

介绍了基于C／S结构的阅览室门控管理系统的设计、实现过程．系统基于C／S（Client／Server）模式运行．服务器端为阅览室管理模块．客户端为阅览室刷卡显示模块，每个客户端由一台PC机和一台读卡器构成．读卡器和PC机之间通过RS232口进行通信，使用CRC循环冗余校验码保证通信的准确性．数据库采用SQL Server2000系统，支持TCP／IP协议。     

基于多小波分析的暂态信号去噪方法研究

由于多小波分析方法的特殊性,需要对原始信号进行预处理.不同的预处理方法对多小波去噪效果有着非常明显的影响.文中介绍了多小波理论,选用GHM多小波,采用了4种预处理方法对信号进行预处理,分析了基于这4种方法进行信号去噪的结果,并与单小波处理结果进行了比较.将比较结果应用于检测系统输出电压信号进行分析,结果表明,利用多小波变换方法对暂态信号去噪比用单小波方法具有明显的优越性.     

高速列车车轮多边形动力学试验与仿真研究

国内某列动车组的车轮存在18阶和19阶的车轮多边形,为研究车轮多边形对车辆振动行为的影响,对该车进行了线路跟踪试验,对关键部件的振动加速度进行了测量和分析.以线路跟踪试验条件为基础,采用SIMPACK建立动力学仿真模型,输入实测数据,从时域和频域方面对比线路试验与动力学仿真获得的各个关键部件的振动数据,并比对结果差异,分析产生的原因.结果 表明:构架垂向加速度的线路试验数据略大于仿真数据,轴箱垂向加速度总体差距较小;仿真和线路试验构架振动能量均集中在540 Hz左右,仿真试验轴箱振动能量集中在527 Hz左右,线路试验轴箱振动能量集中在542 Hz左右,均接近由19阶车轮多边形引起的振动频率(547.81 Hz),且两者振动能量起伏趋势大体相似.说明仿真试验基本可以还原线路试验,且能较为准确地反映车轮多边形对车辆振动行为的影响.     

基于神经网络的无信号路口人车交通行为预测分析

以无信号灯路口人车交通行为为研究对象,对行人和机动车辆在无信号灯路口的整体交通行为进行分类预测。在对路口现场交通情况进行拍摄后,用电脑的分帧技术对所需要的数据进行提取和分类,而后建立BP神经网络模型,确定神经网络的输入变量与输出变量。将样本数据导入神经网络并进行训练和测试后,得出行人和车辆过街类型的分类准确率,并且通过准确率所达到的标准来证明了BP神经网络模型的可行性。