隧道火灾消防射水对混凝土抗压强度的影响

为探讨隧道火灾消防射水对高性能混凝土(HPC)力学性能的影响,对试件外观特征随火场温度变化的规律进行了试验研究,分析了消防射水对HPC残余抗压强度的影响,建立了火灾后HPC残余抗压强度与火场温度之间的关系.研究表明:消防射水对隧道火灾后HPC残余抗压强度的影响很大;在自然冷却条件下,HPC的残余抗压强度总体上呈衰减趋势,300℃时略有升高;在射水冷却条件下,HPC的残余抗压强度始终衰减.在相同温度条件下,射水冷却比自然冷却时HPC的残余抗压强度低,后者最高约为前者的1.3倍.     

基于UML的机动目标跟踪体系结构框架

针对机动目标跟踪系统开发中存在的体系结构复杂、算法通用性弱的问题,分析了利用面向对象的方法建立其体系结构框架的意义,介绍了基于UML的体系结构框架的设计方法,设计了机动目标跟踪系统的体系结构框架。由用例视图描述需求,逻辑视图描述逻辑结构。通过分层和包的分解,将系统从逻辑上划分成松散耦合的多个组成部分。采用时序图和状态图从动态的角度对框架进行了描述。基于该框架实现的应用系统具有良好的扩充性和重用性,有效地降低了应用系统的研发成本。并且为今后此类框架的研制开发提供思路,具有一定借鉴和指导意义。     

发动机盖抖动现象的研究及解决方案

某自主研发车辆在路试过程中,经过极限路况时发动机盖会发生明显抖动。详细分析了问题产生的原因,并提出有针对性的解决方案,最后通过虚拟验证和物理验证手段论证了解决方案的有效性。     

客车软轴式变速操纵系统的设计与应用

阐述了软轴式变速操纵系统及其优势．对软轴式变速操纵系统及各部件的功能进行了分析．并详细地介绍了软轴式变速操纵系统的选用和安装调试．指出了客车软轴式变速操纵系统的舒适性评价方法。     

海监船为造船市场御寒

在近期中日钓鱼岛争端中，海监船在维护我国领海主权方面发挥了重要作用。作为公务执法船的一种．海监船主要用于对一国管辖海域的巡航监视、海洋权益的维护以及实施救助等。但面对日益增加的执法需求以及执法任务复杂程度的不断提高，我国现有的海监船力量已难以满足执法需求，海监执法船队亟需加强。     

基于注意力机制的多模态自动驾驶行为决策模型

针对现有端到端自动驾驶模型未考虑驾驶场景中不同区域的重要性和不同语义类别之间的关系而导致预测准确率低的问题，受驾驶人注意力机制和现有端到端自动驾驶模型的启发，充分考虑驾驶场景的动态变化、驾驶场景的语义信息和深度信息对驾驶行为决策的影响，以连续多帧驾驶场景的RGB图像为输入，构建一种基于注意力机制的多模态自动驾驶行为预测模型，实现对方向盘转角和车速的准确预测。首先，通过语义分割模型和单目深度估计模型分别获取RGB图像的语义图像和深度图像；其次，为剔除与驾驶行为决策无关信息，以神经科学和空间抑制理论为基础，设计一种拟人化注意力机制作为能量函数来计算驾驶场景中不同区域的重要度；为学习语义图像中与驾驶行为决策最为相关类别之间的关系，采用图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)对驾驶场景的语义图像进行特征提取；然后，以保留RGB特征为原则对提取的驾驶场景的图像特征、语义特征和深度特征进行融合，采用卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short Term Memory,ConvLSTM)实现融合特征在连续多帧之间的传递，进而实现下一帧驾驶场景对应驾驶行为的预测；最后，与其他模型的对比试验、消融试验、泛化试验和特征可视化试验来充分验证所提出自动驾驶行为预测模型的性能。试验结果表明：与其他驾驶行为预测模型相比，所提出模型的训练误差为0.021 2，预测准确率为86.97%，均方误差为0.031 5，其驾驶行为的预测性能优于其他模型；连续多帧的语义图像和深度图像、拟人化注意力机制和面向语义特征提取的GAT有助于提升驾驶行为预测的性能；该模型具有较好的泛化能力,其做出驾驶行为预测所依赖的特征与经验丰富的驾驶人所关注的特征基本一致。     

1600t／h斗轮卸船机波纹档边皮带的研究

介绍了在青岛港1600t/h斗轮卸船机波纹挡边皮带机设计中，利用模型试验和理论分析确定该皮带的最佳几何参数和带速的方法。     

蚁群算法在语音识别中的应用研究

提出了一种新的基于蚁群算法的语音识别中的动态时间规划方法——蚁群动态时间规划算法，并详细介绍了其基本原理、信息素更新规则，给出了系统流程图。经过理论分析与实验测试，证明了蚁群算法在这个系统中比传统的DTW算法更能提高识别率且更有效率。     

盾构隧道质量缺陷分析及预防措施

 实际盾构施工中，由于地层复杂、地下水丰富、不可预见、现场施工难度大等因素造成部分隧道质量未能达到预期目标。通过对市—番项目部盾构隧道的渗漏水、错台、崩缺等质量缺陷认真分析研究，总结出提高盾构隧道质量的部分纠正、预防措施。