基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

基于时频混合格式的桥梁抖振响应计算方法

利用一种时频混合格式计算桥梁在紊流风激励下的抖振时程响应。针对动力风荷载既有时域内定义的抖振激励力,又有用频域内的颤振导数来定义的与结构自身运动有关的气弹自激力,存在时频混合项的特点,引入时频混合格式的AFT方法来计算桥梁抖振时程响应;在保持频域计算高效性的同时,又通过拟力概念在时域计算结构非线性不平衡力和气弹力造成的振型耦合,通过迭代使其收敛。通过算例验证了该格式是一种可行的计算桥梁抖振响应的方法。     

东海大桥近岛段工程光板岩墩基础施工方案比选

对东海大桥光板岩墩基础施工方案进行了介绍和讨论,在风大、浪高、水急、涌强等恶劣天气外海海况,以及基岩裸露、岩面倾斜度大、基岩强度高等地理状况的特殊施工条件下,光板岩墩基础施工方案的选定和成功实施,为我国跨海桥梁光板岩基础的施工提供一些经验和参考.     

激光焊接技术在载货车驾驶室顶盖柔性制造中的应用研究

将激光焊接技术应用在载货车驾驶室试制中的柔性制造，利用进口的三维五轴CO2激光加工机成功地完成了大型三维驾驶室顶盖激光对接焊，试制的顶盖完全达到产品图纸要求。研制了顶盖激光切割、焊接专用夹具，并针对车身常用裸板和镀锌钢板进行了工艺试验。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平,对于深入研究驾驶人行为特性,改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法,大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息,由于特征选择上的单一性,导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验,通过采集受试者的生理信号和车辆信号,结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法,提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法,其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法,以多维信息特征为输入,随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点,表现出优异的分类效果,相比神经网络和支持向量机,具有最高的平均分类精度。     

考虑节理粗糙度的锚固节理岩体剪切试验

为研究粗糙度对锚固节理岩体剪切特性及锚杆抗剪作用的影响,提出了基于Synfrac软件与3D雕刻技术的岩石节理面三维重构方法,开展了不同节理粗糙度系数（JRC值）和不同法向应力下的锚固节理岩体剪切试验,研究了节理面剪胀效应对锚杆轴力、变形与破坏模式的影响,并在静力分析的基础上提出了考虑节理剪胀的锚杆抗力公式。试验结果表明：随着JRC值的增加,节理的剪胀效应使锚杆的轴向变形增大,从而使锚杆发挥出更大的轴力,提高了锚杆对节理面的剪切强度贡献（锚杆抗力）;锚杆轴力增大的同时使锚杆从拉剪破坏模式转变为拉弯破坏模式。根据试验结果,在静力分析的基础上,引入了巴顿公式中的剪胀角,提出了考虑JRC值和法向应力的锚杆抗力公式,公式预测结果与试验结果吻合良好,平均相对误差为7.6%。     

基于时空网络的铁路空车调配动态优化模型

为合理配置空车资源,研究了路局（公司）管内空车调配的动态优化问题。构建区分时段长度的时空网络,以准确描述车站作业能力的变化。借鉴运输问题（TP）的基本思想,通过引入空车供需约束,将动态空车调配问题转化为基于时空网络的多商品网络流问题。结合空车调配的特点,设置2组整数决策变量,将分界站排空与局（公司）管内配空分开考虑。设置0-1辅助变量构建车种代用约束。在此基础上,以总费用最小为目标,构建了空车调配动态优化的混合整数规划模型。以中国铁路昆明局集团有限公司管内空车调配为例,验证了模型的可行性与有效性。算例结果表明,与静态空车调配方法相比,构建的动态空车调配模型不仅降低了空车调配总成本,而且调配方案更加贴合实际。与现有动态空车调配方法相比,通过改变时空网络中时段的划分方式,降低了模型求解的复杂度,构建的模型在获取空车调配方案的同时能够更加直观的看出空车在不同时间的作业状态。     

视线遮挡条件下面向弱势道路使用者的避撞策略研究

由于视线障碍物造成的"鬼探头"事故已经成为当前城市道路交通事故的主要类型之一.针对汽车碰撞视线遮挡条件下横穿的弱势道路使用者(VRU)的场景,设计了1种基于碰撞时间比和安全制动距离的避撞策略,建立车辆与VRU的交通状态数学模型,分析"鬼探头"场景下的制动避撞临界距离.结合临界距离和车辆与VRU的碰撞时间比,将可以避免碰...     

基于时空GPSO-SVM的短时交通流预测

为了提高城市道路短时交通流预测的精度,提出了一种基于时空遗传粒子群支持向量机的短时交通流预测模型.通过主成分分析法对路网原始交通流量进行时空相关性分析,用较少的主成分代替原始交通流量并作为预测因子,在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异因子,避免粒子群算法陷入局部最优.利用改进后的粒子群算法优化支持向量机参数,得到最优的支持向量机模型,并实现城市道路的短时交通流预测.以长春市路网的实测数据为基础进行了实例验证,结果表明,优化支持向量机参数时,遗传粒子群算法不会陷入局部最优,优化效果更好;与粒子群支持向量机模型和遗传粒子群支持向量机模型相比,所提出预测模型的相对误差波动较稳定,平均预测精度分别提高了4.96%和3.41%.