深层水泥搅拌桩在住宅建筑地基处理中的应用

五河某住宅建筑工程持力层在粉质粘土上,土力学强度较低,不能满足建筑对地基的强度和变形要求,必须进行地基处理。经过方案比选,地基采用水泥搅拌桩处理。检测结果表明,加固后的地基达到了预期的效果。     

弱GNSS信号下基于EMD和LSTM的车辆位置预测方法研究

针对弱GNSS环境下组合导航（INS/GNSS）系统存在的定位偏差问题，提出一种基于经验模态分解和长短期记忆网络的车辆位置预测算法。首先，针对训练数据中噪声较大的惯导数据，提出一种融合经验模态分解与离散小波变换的降噪算法。该算法基于噪声能量估计和各阶本征模态函数的功率谱密度函数，提出一种确定混合模态函数阶数上下界的方法，并采用离散小波变换硬阈值法对混合模态函数进行滤波处理，最终利用经过处理的各阶模态函数重构原始数据以达到降噪目的。训练数据经过预处理后，采用改进的堆叠式长短期记忆网络离线训练位置预测模型，利用该训练模型可在线实时进行位置预测。针对车辆定位序贯数据预测，提出一种局部数据降噪方法，该方法利用一定长度时间窗口的历史数据，通过线性最小二乘给出当下时刻数据的预估值，并与实际量测值进行滑动平均滤波，优化位置预测的结果。在封闭场地模拟隧道环境下，对长短期记忆网络输入端进行局部数据降噪与不进行降噪处理比较，经度和纬度的归一化均方误差分别下降了13.34%和9.38%，经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了8.64%和5.41%；在复杂城市交通环境下，检验提出的方法，经度和纬度的归一化均方误差分别下降了6.51%和5.66%，经度和纬度的归一化平均绝对误差分别下降了5.70%和8.23%。试验结果表明，在弱GNSS信号环境下，提出的车辆位置预测方法有效提高了车辆定位精度和稳定性。     

基于PROFIBUS/AS-i总线的翻车机控制网络系统

基于现场总线的控制系统（FCS）是目前工业控制的关键技术，通过对现场总线技术内核的对比分析，提出一种基于PROFIBUS与AS-i现场总线方式相结合的控制网络，设计了该系统的通信结构，并针对港口散货码头翻车机控制系统控制范围大、环节多、精度要求高的特点，给出日照港煤炭卸车系统翻车机实际解决方案，该方案可使设备成本降低50％，具有较好的实用性和经济性．     

智能网联汽车运动规划方法研究综述（双语出版）

分析了近年来智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle，ICV）运动规划方法的研究，根据规划时空尺度和任务目标，将ICV运动规划细分为路径规划、路线规划、动作规划和轨迹规划4级子任务，回顾了各级子任务中智能网联技术的研究和应用现状；探讨了ICV中驾驶人行为特性及其对运动规划结果的影响；从技术背景、研究场景、算法流程和应用理论4个方面，提出ICV运动规划方法研究的未来发展方向。结果表明：由于ICV主要依赖车辆网联信息规划运动路径，而路网中同时存在不同网联等级的ICV，这将增加路径规划问题的求解难度；现有ICV路线规划模型较少考虑周边多车运动状态以及路段车道设置情况，将现有算法与微观交通流模型相结合有助于解决此问题；ICV中人机协同及任务切换领域已出现诸多研究热点，如城市道路上换道与转弯动作规划、ICV引导非网联车辆行驶等问题；借鉴驾驶人行为模式规划ICV运动轨迹已成为研究共识，但是车-车、车-路网联信息在此领域的应用仍然有限；采用反馈-迭代的方法进行ICV运动路线和动作协同规划、运动规划和轨迹跟踪控制有助于获得全局最优的运动规划结果和车辆控制策略；根据具体规划任务特点选择构建ICV运动规划模型的基础理论，有助于发挥各类理论的优势，提升规划算法的灵活性和适用性。     

我国绿色航运现状分析

<正>一、绿色航运概念及内容所谓绿色航运,不仅是指在经营时注意经济效益和保护环境结合,更重要的是强调航运效益和环境的相互协调,使之可持续发展,从而能够做到不因当代人的急功近利而牺牲后代人的长远福祉。从环境和可持续发展的角度建立的环境共生型的航运管理系统,其本质上是具有可持续发展     

封闭测试场条件下基于DSRC的车联网通信性能测试

专用短程通信(Dedicated Short Range Communication,DSRC)是车联网的主要技术之一,针对DSRC测试评价的需求,在封闭测试场环境下构建了多个典型车联网应用场景。制定了详细的测试方案,以丢包率(PacketLoss Rate,PLR)和时延(Delay,DE)为评价指标,测试分析了速度、距离、遮蔽物等因素对DSRC通信性能的影响。测试结果表明,通信距离和遮蔽物是造成DSRC通信性能下降的主要因素。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括：多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明：自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。     

面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场

为了给智能网联试验场设计与建设提供参考,分析了智能网联交通系统中测试技术的研究现状;结合长安大学车联网与智能汽车试验场的测试和研究经验,提出了一种面向智能网联交通系统的模块化柔性试验场,该试验场包括应用场景、感知发布、网络链路和管理服务4个层次。应用场景层通过模拟真实场景中的天气、道路和交通条件,验证智能网联交通设备和服务在不同环境、不同场景的适应性;感知发布层通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感设备以及可变情报板等信息发布设备,实现环境数据及交通信息的采集,并下发相应的控制信息和服务信息;网络链路层由车载异构网络构成,通过网络间的协同工作,为应用场景层和感知发布层的设备提供网络信息服务;管理服务层负责下层数据的存储、备份、处理和可视化,并实现下层测试设备的管理与维护。在上述模块化平台的基础上,开发智能网联汽车室内测试台架,配合试验场进行交通场景构建、测试场景复现和单一要素分析,实现智能网联交通的柔性场景测试。结果表明：所提出的试验场具有标准化的测试条件,可控可追踪的测试流程和科学的测试评价体系,能够模拟真实的道路交通场景,提高智能网联相关技术的开发和测试效率。该试验场的建设、推广与应用,能够推进智能网联和无人驾驶技术从理论研究到实际应用的转化,为实现未来交通信息服务和交通系统的创新与变革起到至关重要的作用。     

从航海安全角度探讨航海类专业的教育改革

文章基于航海安全与航海人员的职业素质的紧密关系,从如何培养符合现代航海安全需要的航海人员的职业素质出发,探讨如何改革航海类专业的教育。     

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。