基于高密度激光点云和深度学习的高速公路标线识别

道路标线的自动识别是智慧城市建设中急需解决的重要难题，也是绘制高精地图及无人驾驶所需的核心技术。提出一种激光雷达数据环境下高速公路常见标线自动识别方法：基于端到端PointNet语义分割功能自动提取道路标线点云；采用体素降采样及半径式离群点剔除去除路面噪点；应用DGCNN自动区分典型交通标线(实线、长虚线、短虚线、箭头、导流带),实现道路标线识别。应用京承高速公路某段激光雷达数据测试验证。结果表明：道路标线分类准确率达到94.73%,F1达到74.18%,AUC达到0.98。证明了解决道路标线识别方法的可行性，为智能驾驶环境下道路标线的自动感知和识别提供了一种新的思路。     

生活运输车的设计

我国有些地区铁路货物运输时间长,为改善工作人员的工作条件,特设计生活运输车,与其他货车连挂,可在长距离货物运输等地区使用,其环境及功能要求此车供电系统完善、给水充足.本文针对现有老型22型硬座车、硬卧客车进行翻新式技术改造方案的设计,主要有客车的平断面介绍、供电系统、空调通风装置、给水、内装及设备等设计方案.     

基于SVR的区域交通碳排放预测研究

基于STIRPAT模型,选择旅客周转量、货物周转量、人均GDP、机动车保有量、碳排放强度、能源结构和城市化率7项指标作为我国区域交通碳排放影响因素,建立基于支持向量回归机的碳排放预测模型,并以1990-2016年北京市交通碳排放相关数据为基础数据做实例分析.结果表明：训练样本交叉验证均方误差仅为 0.008 040,得到参数C和γ的最优值;模型预测值与真实值的拟合回归效果良好,训练集和测试集的相关系数分别为0.984 2和0.995 0,即模型具有良好的学习和推广能力;未来区域交通碳排放增长趋势逐渐变缓,但总量将继续呈上升趋势,社会仍然面临较大的温室气体减排压力.     

花岗岩和砂岩流变力学特性试验研究

隧道稳定性与围岩的流变特性息息相关.依托赣深高铁隧道工程,结合室内试验与理论分析方法,研究了花岗岩和砂岩的围岩流变特征,得到了花岗岩、砂岩的流变曲线,获得了其流变参数,揭示了围岩时间效应的变形机制.研究表明:花岗岩流变特征符合Burgus模型,该岩体在低应力时马克斯维尔剪切模量Gm随荷载增大而减小,粘滞系数 ηm随荷载...     

150连杆盖锻模优化设计

分析了150连杆盖的锻造工艺性,介绍了锻模(尤其是预锻模膛和终锻模膛)优化设计的要点,有效改善了锻造工艺性,确保150连杆盖成形和超精密级尺寸精度,提高了锻件质量、锻件合格品率、锻模使用寿命和锻造效率,降低了锻件成本.     

QM50QT-2摩托车车架有限元分析

采用Pro/E软件的MECHANICA模块,对QM50QT-2摩托车车架进行了强度分析,找出影响强度及刚度的因素及改进车架强度和刚度的方法,通过对车架施加不同的工况载荷,找出不同工况载荷下车架的危险截面,作为设计开发过程中的参考。     

基于车载LiDAR点云的高速立交桥中线提取方法研究

车载激光扫描(light detection and ranging, LiDAR)技术因其可快速高效获取道路及两侧的地理信息,在智慧道路中有很大的应用前景,其所采集的LiDAR点云,实现了“所见即所得”,但其数据量大和噪点多等特点导致道路中线提取相关方法还不够成熟。提出了一种面向高速立交桥中线提取的点云数据处理方法：采用多重滤波算法(梯度滤波、高斯滤波和双边滤波)过滤非路面点云,应用Alpha shapes算法识别道路边界,最终,引入B样条曲线拟合算法拟合道路中线。通过实例高速立交桥车载LiDAR数据验证了所提出方法的有效性和可行性。相关研究成果可服务于智慧道路改扩建和维养等领域。     

肘板对肋骨侧向稳定性的影响

在环肋圆柱壳的肋骨周向均匀布置肘板,结果显示肘板能有效限制肋骨的侧向变形,改善肋骨的侧向稳定性,提高肋骨的临界失稳压力;对比分析半肋距肘板与整肋距肘板发现,整肋距肘板对肋骨的侧向约束效果更佳,更有利于提高肋骨的侧向稳定性。研究结果显示,整肋距肘板能有效提高肋骨的侧向稳定性和环肋圆柱壳的总体稳定性。