引入红外图像的低能见度可视面积比检测

低能见度是高速公路安全事故的重要诱因之一,而传统能见度检测仪架设方式复杂、价格 昂贵,不利于大范围推广,为了实现全路段低能见度的实时监测,提出了一种基于已有监控图像 的低能见度可视面积比检测法。普通图像可视景物的面积随着能见度的降低而减小,因此根据空 间几何投影关系,由图像可视景物的面积比来推算能见度的大小,同时引入红外图像作为处理普 通图像的参照,简化图像处理算法,降低对普通图像的质量要求,增加检测法的实用性。模拟试 验结果显示,只考虑对高速公路驾驶安全影响最大的200m范围内的低能见度,引入红外图像的 可视面积比检测法能有效提高检测精度,且平均误差小于10%,故可以经济全面地用于高速公路 低能见度的实时监测,以提高行车安全性。     

基于附着系数曲线封闭面积的路面识别研究

以滑移率区间[0,0.16]上附着系数曲线的封闭面积作为参数指标,在Burckhardt轮胎—路面模型的基础上设计了7种典型路面的识别区间,据此在制动时完成路面识别。使用制动单轮模型进行了仿真试验,结果表明:该方法只需一次判定即可完成识别,识别快速准确,能充分利用不同路面的附着条件,提高车辆的制动效能。     

基于轻量级模型的隧道岩性快速识别方法

为了解决隧道岩性现有识别方法中识别时间长、安全性低、主观性大等问题,结合不同岩性表面具有不同的成分特征,提出了一种基于轻量级模型与岩石图像的隧道岩性快速识别方法.首先,通过相机采集隧道常见的片麻岩、花岗岩、石灰岩、大理岩、凝灰岩、砂岩等6类主要岩石,建立了岩石图像数据集并划分训练集、验证集与测试集;然后,基于轻量级模型...     

基于动态识别区间的路面识别方法研究

以路面附着系数为参数指标,在Burckhardt轮胎—路面数学模型的基础上设计了7种典型路面的动态识别区间,同时根据附着系数和附着系数曲线斜率之差对干鹅卵石和湿沥青路面作进一步区分,据此在制动时完成路面状态的动态识别。使用双轮模型进行仿真试验,结果表明:该方法能够准确快速地完成路面状态识别,实现了实时滑移率下的动态识别,对不同路面附着条件的利用明显改善,同时该方法具备自动纠错功能。     

基于交叉组合重采样的拥挤识别方法

针对拥挤数据分布不平衡问题,提出了一种新的重采样方法———交叉组合重采样法。该方法是将随机向下采样法与 smote法相结合,对原始数据进行交叉采样,以减少采样法对原始数据的非均匀性破坏。通过仿真,得到比例为1∶10.1的非拥挤数据和拥挤数据原始样本。根据实际情况,通过交叉采样法,分别得到类比例为1∶5,1∶3以及1∶1的数据集,并对3种情况下的分类结果进行对比分析。选择朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器及神经网络分类器,在不同比例数据集下,针对交叉组合重采样法和一般组合重采样法进行对比实验。实验结果证明：交叉组合重采样法能够更好地解决拥挤数据不平衡给分类器带来的问题。     

基于矩不变量的图像目标识别

形状识别在计算机视觉中具有十分重要的意义,理论上矩不变量特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变.文中提供了针对光学图像上的飞机、汽车目标识别方法的研究,此方法的特点是采用五个不变矩的指数和两个二阶矩为特征,采取直接根据特征值范围进行分类的方式,对18种类型飞机的235幅图片和2种类型汽车的13幅图片进行了识别,识别准确率达到了94%.     

基于GIS的全域旅游公路识别方法研究

湖南省丰富的旅游资源及较为发达的公路网为全域旅游发展提供了较好的条件,但由于缺少旅游公路有效识别方法,公路交通与旅游的融合程度不高,旅游公路等级较低、旅游功能不足、品质不高等情况依然普遍存在.结合湖南省公路网及旅游资源点分布情况,基于GI S建立了覆盖湖南省域的旅游交通分析模型,通过划分旅游资源权重及网络连接关系,有效...     

基于动力参数的桥梁结构损伤识别方法研究

结合现场试验总结了几种基于动力参数的桥梁结构损伤识别的方法,阐述了这些方法的理论识别原理,并得出了以下结论:自振频率可以确定结构已经发生了损伤,振型变化和柔度矩阵法可以确定结构损伤的位置,刚度矩阵法可以获取结构的损伤程度。     

基于飞机最大起飞重量、商载与航程关系的飞机选型研究

飞机选型与机队规划是航空公司发展与决策的核心内容.本文从航空公司运营角度出发,围绕飞机的最大起飞重量、商载和航程的匹配关系进行深入研究,依据商载航程图,重点分析了其限制条件和最大起飞重量的改变对商载、航程能力的影响.针对16个机型关于商载、航程、起飞重量等10个影响因子建立了商载、航程能力比较算法,进而最终确定最大起飞...     

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.     

基于法矢量的三角形折叠简化算法

文中提出一个基于三角形折叠的简化算法,此算法利用三角形顶点的邻接三角形折叠前后的单位法向量变化大小来判定三角形三个顶点中的关键顶点,并将两个非关键顶点向关键顶点进行折叠以达到简化效果。实验证明,完整的简化算法可以在保持模型外观的同时有效的降低模型的规模。     

新扬大桥主桥V型三角区施工关键技术

文章以无锡新扬大桥为工程背景,详细介绍了该桥长48m,最大梁高8mV形三角区部分的施工步骤、节段划分、临时支墩设置及最后三角区支架的拆除,可为类似工程提供参考。     

基于约束编程的飞机排班问题研究

飞机排班是航空运输生产计划的重要环节,对航空公司的正常运营和整体效益有着决定性影响.飞机排班通常构建为大规模整数规划问题,是航空运筹学研究的重要课题,构建的模型属于严重退化的NP Hard问题.本文把飞机排班问题构建为多商品网络流模型,并应用列生成算法求解;在列生成子问题中,引入约束编程系统实现快速求解航班连线（航班串）并计算各航班串简约成本,动态选择列集并与限制主问题进行迭代.最后,利用国内某航空公司干线航班网络实际数据验证模型和算法的有效性,并与航空公司实际排班进行比较研究.     

基于K 近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析

醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于 KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显.     

地基内竖向三角形荷载引起的土中应力公式

以明德林解答为依据,系统推导了作用在半无限弹性体（地基）内部的矩形面积上三角形分布荷载引起的土中应力分量的计算表达式。     

青藏铁路布局稳定性评价问题研究

青藏铁路作为川藏铁路规划与建设的重要参照标准，从空间布局，运输效率和经济社会正外部性等方面对其稳定性进行评价尤为必要.本文根据铁路规划，建设与运营的稳定性内涵来设计指标，利用 AHP-FCE方法赋予指标权重，依托三角图论构建模型对青藏铁路进行综合评价，借助 Grapher10来描述其演进路径.结果表明，2007—2014年间青藏铁路布局处于基本稳定状态，总体演进路径呈现由强稳定转变为一般稳定，再转变为弱稳定的阶段性特征，其中，2010年青藏铁路所呈现出的稳定性最高.     

青藏铁路布局稳定性评价问题研究

青藏铁路作为川藏铁路规划与建设的重要参照标准,从空间布局,运输效率和经济社会正外部性等方面对其稳定性进行评价尤为必要.本文根据铁路规划,建设与运营的稳定性内涵来设计指标,利用 AHP-FCE方法赋予指标权重,依托三角图论构建模型对青藏铁路进行综合评价,借助 Grapher10来描述其演进路径.结果表明,2007-2014年间青藏铁路布局处于基本稳定状态,总体演进路径呈现由强稳定转变为一般稳定,再转变为弱稳定的阶段性特征,其中,2010年青藏铁路所呈现出的稳定性最高.     

基于多重分形与SVM的高速列车运行状态识别方法

为了评估高速列车服役性态问题,提出基于多重分形与支持向量机(SVM)的高速列车状态识别新方法.该方法计算了高速列车振动信号的多重分形谱,分析了多重分形谱参数与列车状态之间的关联关系,提取了多重分形谱宽度、分形维数差和谱偏斜度作为高速列车状态的特征,使用支持向量机来对高速列车状态进行识别.获取了某型列车的正常状态、抗蛇行减震器失效、空簧失效3种典型的多重分形特征,训练了不同速度下的SVM和单一速度为160 km/h的SVM,并进行了工况识别实验.所提方法对高速列车的状态识别率大于88.8%,表明了该方法的有效性.      

基于轨迹压缩的航空器飞行轨迹聚类研究

为准确掌握终端区航空器飞行模式,有效评估、优化飞行程序,首先,针对飞行轨迹点的时空特性,提出基于时间比的自上向下算法压缩轨迹;其次,结合轨迹点的速度和航向特征,建立基于多维属性特征的轨迹相似性模型;最后,应用禁忌粒子群(TSPSO)算法改进和优化模糊C-均值聚类(FCM)算法,并结合终端区的真实飞行轨迹数据对改进聚类算法进行验证.结果表明:轨迹压缩技术极大地降低了计算开销;与传统的FCM算法相比,改进后的聚类算法可以得到更优的满意解,提高飞行轨迹聚类效果.     

进化算法在终端区飞机动态排序中的应用

讨论了终端区飞机动态排序问题,并利用进化算法建立了终端区航班排序的数学模型.根据飞机尾流间隔要求,利用生物进化理论,找到更合理的航班着陆队列,减小了航班的总延误成本.仿真结果表明,航班总延误成本的优化结果是令人满意的,该算法在终端区飞机动态排序问题中的应用是可行的.