法国高速公路横向径流恢复设计的原理及方法

横向排水设计在高速公路设计中非常重要,它是高速公路运营安全、自然和人居保护、工程规模等的重要控制因素.阿尔及利亚东西高速公路采用欧洲标准建设,其中横向径流恢复设计(即国内的横向排水)采用法国规范,具有一定特色.依托该工程,重点介绍了法国公路排水规范的水文、水力学设计原理及应用方法,并与国内规范进行了比较,对国内公路界外区域横向排水设计有一定借鉴意义.     

许平南高速公路K111～K116安全因素分析及其改进对策

以许平南高速公路K111～K116路段为研究对象,对高速公路安全要素进行分析,并提出相应的工程技术对策,为许平南高速公路的设计与运营安全提供理论技术指导,可为我国高速公路安全问题的处理提供借鉴。     

基于雷达反射拼图的无人机危险气象告警研究

雷雨是影响无人机安全运行的重要因素,如何获取实时降水数据并据此给出相应告警信息,对于无人机的安全运行具有重要意义.将实时雷达反射拼图作为气象数据源,通过配准及投影变换标定了拼图的地理坐标信息.运用统计数据动态拟合Z-R关系,使雷达定量降水估计(QPE)更为准确.运用累计损伤的思想,提出了一种降水对于无人机威胁度的量化方法,并据此对无人机给出告警信息.案例表明,配准及投影变换能够实现全国雷达反射拼图的精细化应用,动态拟合Z-R相较于固定Z-R对降水估计更为准确,累计损伤可作为对无人机进行危险告警的数据参考.     

机场场面多传感器多轴向感知信号的融合方法

为实现对机场场面航空器/车辆的识别,提出基于D-S证据理论的多轴向传感器二级融合方法,对多个磁阻传感器获取的非协作目标感知特征进行融合.通过最大隶属度原则确定单轴向基本概率分配函数,采用基于证据间相似系数的一级融合方法确定单传感器的3个轴向合成概率分配函数;考虑到传感器网络中的各传感器的感知磁信号的差异性,通过地磁信号能量值的方法分配各证据权重,利用加权综合法进行二级融合.实验结果显示,不考虑3轴向之间相关性及证据间信号能量权重的融合方法的总体识别率仅为63.1%;仅考虑3轴向之间相关性的融合方法的总体识别率为65.6%;仅考虑证据间信号能量权重的融合方法的总体识别率为69.6%;而基于证据间相似系数和信号能量值权重二级数据融合方法的总体识别率高达81.1%.     

1种机场场面移动目标特征提取方法

目标特征提取作为其类型识别的关键问题,对保证机场场面运行安全有着重要的研究意义.基于地磁传感器(anisotropic magneto resistance,AMR)采集的机场移动目标磁信号,提出了1种综合考虑磁信号的时域及频域特征的目标检测方法,内容包括目标检测,磁信号的时域及频域特征提取.该方法首先通过在跑道中线布置双传感器方式感知信号并计算目标长度,基于目标长度规整时域信号获得其峰值特征;其次利用小波变换3层分解已规整的时域信号,并归一化各阶及近似信号能量值作为提取信号的频域特征,最终与信号时域特征共同构成信号的全部特征.在实验验证中,利用目标特征区分度测度方法使得不同目标之间的相似度均低于0.79,相比于单一时域或频域特征提取方法,时频特征提取方法消除了不同目标间极端相似的现象.     

基于事件驱动型传感器网络的场面目标跟踪方法

针对传统机场场面监视手段的固有缺陷,为避免在机场发生航空器/车辆入侵跑道,将事件驱动型传感器网络引入到场面目标监视中,研究了1种基于灰色序列输入扩张状态观测器的场面目标跟踪方法.该方法采用灰色模型对速度序列进行建模,弱化了原始速度序列随机干扰的影响,并结合目标运动模型辨识理论设计了1类扩张状态观测器观测系统状态,实现了场面运动目标跟踪与模型参数辨识,应用仿真算例对模型和方法进行了验证,z轴速度误差峰值不超过2.6 m/s,该方法具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.     

民航发动机车间维修能力近似平均值分析方法

为了评估民航发动机维修车间在当前维修能力下可保持的机队规模, 提出了车间维修能力近似平均值分析方法。采用扩展随机Petri网建立了发动机在维修车间的转移模型, 利用单维修等级下系统的性能指标对多维修等级性能指标进行了修正, 采用平方变差系数方法实现服务时间从指数分布向正态分布的逼近, 并评价了多等级与服务时间为正态分布的车间维修能力, 分析了近似平均分析法与仿真方法的计算结果。比较结果表明: 各维修中心等待队长最大相对误差为9.14%, 此时零件检查、手工修理及机械加工为限制维修车间能力的瓶颈, 因此, 近似平均值分析方法是有效的。     

某大型海事巡逻船超长轴系校中和安装工艺研究

激光扫描技术用于船舶轴系智能安装,具有非接触式、高速率扫描、高精度成像的优势,其中激光点云数据包含空间物体的大小、位置和方向信息。点云分割能大幅减小数据的计算规模,提高对接法兰相对位姿的测量效率。

采用深度学习理论研究点云分割,制作法兰类零件的点云数据集,利用PointNet模型进行训练,分别从Dropout正则化、学习率衰减和点云数据增强3个方面制定优化策略,并在船舶轴系智能安装台架上进行实验验证。

模型的收敛结果趋于稳定,其中训练集的准确率为0.88,验证集的准确率为0.65,法兰点云分割实验呈现清晰的轮廓边缘。

表明该方法具有良好的收敛性能和泛化性能,提高了轴系智能安装的效率。

     

枢纽站列车接续优化模型研究

列车在枢纽站的合理接续关系到旅客换乘质量，更对铁路运输企业的收益具有重要影响。针对枢纽站列车接续的到发时刻优化问题，在分析列车的接续关系和旅客换乘方式的基础上，以换乘旅客的无效换乘等待时间最小为目标，考虑列车间隔时间、合理到发时间、换乘时间等约束，构建枢纽站列车接续的到发时刻优化模型。最后利用CPLEX求解器对算例进行求解，换乘旅客的无效换乘等待时间较优化前减少了16.8%。结果表明，建立的列车接续优化模型能够有效减少旅客换乘的无效换乘等待时间，提升列车接续质量。     

现浇箱梁装配式超高支架施工质量控制

以重庆朝天门长江大桥引桥双层混凝土箱梁施工为例,从钢管格构柱为主的装配式支架的设计、施工入手,对超高支架施工的质量控制的关键环节进行分析,对保证箱梁现浇施工质量和安全具有重要意义.