Fault diagnosis of marine diesel engine intake and exhaust system based on dynamic feature fusion北大核心CSCD

[目的]船舶系统由多设备的复杂机构组成,各组件参数具有动态性和非线性的特点,所以故障诊断过程复杂。为提高诊断效率,提出一种动态特征融合方法。[方法]利用分形理论、动态理论及核主元分析(KPCA)法对系统状态数据进行重构、映射及筛选,得到主元特征数据矩阵,求得平方预测误差(SPE)及相应的控制限,构建出基于船舶柴油机进排气系统健康数据的离线监测模型,利用该模型对系统进行故障诊断分析。为验证模型的有效性,选取某船舶柴油机进排气系统的故障数据进行验证分析。[结果]结果表明,动态特征融合分析方法可有效实现对系统动态非线性状态数据的精确分析,实现对系统故障的高效分析和诊断。与KPCA及支持向量机(SVM)方法相比,所提方法具有更好的故障诊断性能。[结论]该方法可实现船舶柴油机进排气系统故障的检测和诊断,提升系统运行的可靠性和安全性。     

行李安检禁限带物品识别多标签图像分类算法

有效识别禁限带物品的智能识别算法有助于降低安检人员劳动强度，提升旅客行李安检作业效率。文章采用图像多标签分类的深度卷积神经网络，通过引入图像注意力机制与动态元融合，能够在卷积前向传递过程中补充低层图像视觉线索，有效应对行李X光图像中物品影像混叠干扰及低分辨率特征混淆的问题，增强对细粒度特征的识别能力；同时，引入外部神经知识的元选择网络，实现网络多阶段预测的自适应融合，以避免权重偏置现象。实验结果表明，文章算法能够克服行李X光图像中影像混叠和物品尺度变化带来的禁限带物品识别困难，有效提高识别准确率。     

考虑驾驶行为异质性的城市快速路合流区仿真模型

为研究城市快速路合流区车辆运行规律，基于车辆自然轨迹数据，提出考虑驾驶行为异质性的合流区元胞自动机仿真模型。模型将合流区分为上游区域、合流区域及下游区域，3个区域由11条路段组成。首先，利用Kalman滤波算法对自然轨迹数据进行降噪处理；然后，计算每辆车驾驶行为特征参数并进行K-means聚类分析，结合聚类效果评价指标Silhouette系数将驾驶行为分为：保守-谨慎型、激进-谨慎型、保守-轻率型及激进-轻率型这4种类型；最后，依据分类结果， 建立考虑加速度、随机慢化概率异质性的跟驰模型和考虑换道安全间距、换道决策的多级异质性换道模型。在各空间占有率的情境下，基于Matlab进行数值仿真，统计同质驾驶行为和异质驾驶 行为条件下，合流区域车道的流量、密度、速度、时空位置及换道频率等参数。仿真结果表明：在空间占有率为10%~20%时，同质交通流相比异质交通流更容易产生局部交通拥堵和交通流失效情境，并且同质交通流量峰值比异质交通量小27.1%；随着空间占有率的增加，同质车辆和异质车辆驾驶频率均呈现增加-稳定-下降的趋势，而异质驾驶行为换道频率的极大值比同质交通流高 20.74%。     

2020年中国内地预计开通91条城轨交通线路

2020年,中国内地预计12个城市有轨道交通项目开工,分别为:南通、太原、绍兴、芜湖、洛阳、柳州、台州、金华、济宁、广安、南平、莆田。2020年,中国内地预计开通91条城市轨道交通线路,具体线路如下:北京:S1线苹果园站、房山线北延段、机场线西延段、燕房线支线、16号中段;上海:10号线二期、15号线、18号线一期南段;广州:8号线北延段、7号线西延段、14号线二期;深圳:2号线三期(东段)、3号线三期(南段)、4号线三期(北段)、6号线、8号线一期、9号线支线、10号线、11号线。     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.     

基于时间阈值的旅客登机模型及动态登机策略

减少登机时间有利于提高旅客体验和航空公司运行效率，故优化基于旅客行为的登机策略尤为重要. 基于旅客登机过程中两个阶段的延时，建立考虑时间阈值的新登机模型；在干扰时间阈值分布的基础上，通过优化算法分配行李，从而使登机时间最小，进一步得到基于不同行李构成的动态旅客登机策略. 通过元胞自动机仿真和现场模拟实验比较动态登机策略的效率. 结果显示：新登机模型能准确反映登机过程，Steffen 次序具有最大的干扰时间阈值和优化空间；本文提出的动态登机策略可以缩短登机时间，使登机效率显著提高.     

重载铁路四线高墩连续梁桥的设计

神瓦(神木—瓦塘)铁路冯家川车站大桥为重载铁路四线桥,主桥采用4线(65+100+65)m连续梁,最大墩高85 m.桥上线间距大,上下部结构横向尺寸较大,利用有限元分析软件BSAS,MIDAS/FEA对结构受力进行了计算分析.结果表明:在主梁梁高相同的情况下,采用单箱三室截面能更好地减小主应力,采用单箱双室截面增加腹板厚度对主应力的改善有限;多线桥桥墩横向尺寸较大,空心截面设置纵肋板能很好地提高高墩的局部稳定性;主梁及桥墩各项计算指标均满足规范要求.     

深度残差神经网络在腹部平片检出小肠梗阻中的应用

目的通过深度残差神经网络(ResNet38)对腹部立位平片进行学习,从中检出小肠梗阻。方法本研究使用的训练集和测试集数据来源于西安交通大学第一附属医院及陕西省核工业二一五医院,独立验证集数据来源于陕西省核工业二一五医院。由2名经验丰富的影像科诊断医师依据腹部立位平片小肠梗阻的4种征象分别对来源于2家医院的3 298张腹部立位平片进行分类,意见不一致时讨论达到共识,其中小肠梗阻569例(17.3%),非小肠梗阻2 729例(82.7%)。对2组数据采用完全随机分组的方法组成训练集2 305张和测试集993张(训练集∶测试集=2.3∶1),其中训练集小肠梗阻405例(17.6%),非小肠梗阻1 900例(82.4%);测试集小肠梗阻164例(16.5%),非小肠梗阻829例(83.5%)。训练集和测试集小肠梗阻的诊断均以有丰富经验的影像科医师的评判为标准。验证集共861张腹部立位平片,其中小肠梗阻99例(11.5%),非小肠梗阻762例(88.5%),以手术结果及临床诊断为金标准。本研究使用ImageNet 2012年大规模视觉识别挑战赛数据集(ILSVRC2012)对深度残差神经网络(ResNet38)进行预训练;用训练集数据对深度残差神经网络(ResNet38)再训练建立诊断模型;测试集主要用于学习算法过程中,调整算法的参数来修正网络,从而使得网络模型效能更优。结果本研究开发的小肠梗阻诊断模型在测试集上敏感性为84.1%,特异性为65.0%,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.83(95%CI为0.82～0.92);在验证集上的敏感性为89.9%,特异性为68.0%,ROC曲线下面积为0.87(95%CI为0.82～0.92),AUC为0.87。结论对深度残差神经网络进行有限的数据训练,可以获得一个有效的用于在腹部立位平片上检出小肠梗阻的诊断模型。     

一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法

车道线等地面标志物的检测是自动驾驶车辆环境感知的重要内容,能够为车辆提供可行驶区域的信息。文章提出一种基于语义分割结果的车道线检测拟合方法。使用车载单目相机获取车辆行驶过程中采集的道路图像,送入卷积神经网络进行车道线语义分割。将分割得到的仅含车道线的二值图像进行透视变换得到鸟瞰图,筛选有效车道线像素点,对有效车道线点使用最小二乘法进行多项式拟合,输出左右车道线多项式拟合系数,能够有效解决传统车道线检测算法的环境适应性差,鲁棒性不强,对弯道车道线检测信息不够准确等问题。