基于主成分分析和学习向量量化神经网络的制动工况路面识别与验证

开展车辆制动时路面类型识别的研究,提出一种基于主成分分析-学习向量量化神经网络 （Principal Component Analysis - Learning Vector Quantization,PCA-LVQ） 的制动工况路面识别方法。利用主成分分析对多维度驾驶数据降维处理,提取能表征路面特征的主要成分,采用学习向量量化神经网络对降维处理后的驾驶数据进行训练,并用于路面特征分类,使用制动工况下实车试验数据和硬件在环仿真数据进行验证。结果表明,所提出的 PCA-LVQ算法能准确识别路面类型特征,路面识别的精度达到 97%,与传统 BP神经网络的路面类型特征识别精度提升 7%;同时,在不同车速下,基于PCA-LVQ算法也能较准确地识别路面类型特征。     

现浇连续箱梁大挑臂横梁设计要点

简述某工程项目连续箱梁大挑臂横梁的结构设计要点和特点,介绍其平面计算与空间计算的方法,为类似横梁结构的设计提供参考.     

多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之...     

系列化中国标准地铁列车车门系统密封性研究

车辆密封性能是影响乘客舒适性体验的关键因素,而车门系统密封性能的优劣直接决定了车辆的密封性能,因此提升车门密封性意义重大。通过分析影响车辆密封性能的阻塞比、车辆运行速度等因素,结合舒适性评价标准,针对塞拉门系统密封性能的提升进行了研究。文章提出了增加约束限位和改进胶条断面等方式实现车门系统密封性能优化,并通过台架充压试验进行对比验证。结果表明,在门扇下部增加约束和气动压紧锁的方式能显著提升车门系统的密封性能;采用反向唇边的非对称式护指胶条对提升车门系统密封性也具有一定效果。研究成果可为系列化中国标准地铁列车车门系统的密封结构设计提供指导建议。     

超级电容有轨电车节能驾驶方法研究

针对超级电容有轨电车节能驾驶问题,系统性考虑车辆牵引/制动特性、区间运行时间约束、线路坡度值变化、超级电容充放电能力等条件,提出一种基于极大值原理的最优操纵规则的改进动态规划算法。文章介绍了有轨电车运行系统模型,构建节能驾驶优化问题;基于极大值原理分析总结超级电容有轨电车节能驾驶工况集,结合动态规划思路构建速度轨迹状态空间;采用二分法迭代求解满足准点时间约束的节能驾驶速度曲线。仿真结果表明,改进动态规划算法比常规动态规划算法有更好的求解效率和求解质量,同时超级电容有轨电车的高再生制动利用率会提高电制动工况的使用时机,压缩惰行工况的使用时机。     

铁路路基冻害的防治

路基冻害是严寒地区普遍存在的病害。本文分析了冻害形成的原因,提出了冻害防治措施。     

长江陡坡裸岩灌注型嵌岩桩施工技术

采用辅助桩做平台基础搭设平台,解决长江裸露岩层下灌注型嵌岩桩施工平台的问题;采用岩面理坡栽桩、框式导向架及钢制替打跟进技术解决在长江裸岩、急流的条件下,下沉超长、超大直径钢护筒的施工问题。     

新能源电力推进对比分析

文章基于全球低碳节能政策,研究并概述了直流微网新能源电力推进系统及其关键技术,对比了以太阳能、蓄电池、氢燃料电池等为主动力的电力推进系统,并分析其性能、综合效率及实际船舶应用,对推进绿色船舶、节能减排等具有重要的实际意义.     

护底软体排破坏机理及应对措施

软体排边缘床面易受不利水流冲刷下切,当冲刷下切强度超过排体变形能力时,软体排排边会出现变形破坏。分析了护底软体排变形破坏的主要影响因素:水流条件、河床组成、软体排自身结构、余排宽度及施工工艺等。探讨了护底软体排破坏的力学机理。提出在排边一定范围内抛投一定密度的扭双工字型透水框架,能削减排边近底层的流速及紊动强度进而减弱或抑制排边冲刷,从而维持软体排结构安全及坝体稳定的应对措施。     

应用型本科院校中卓越工程师应具备的技能

针对应用型本科院校培养卓越工程师的要求,分析培养卓越工程师的条件及卓越工程师应具备的技能,即理论知识能力与实践技能的培养,开拓创新技能的培养,建设产学有机结合、校企共建的培养平台,使学生具有锐意进取的精神及较强人际交往、团队协作和沟通技能。