基于改进YOLOv5s模型的地铁屏蔽门与列车门间异物快速检测方法

快速准确地检测地铁屏蔽门与列车门间异物对于保障安全具有重要意义。针对当前地铁屏蔽门与列车门间异物检测方法的低效和不准确,提出了1种基于YOLOv5s模型的快速检测方法。由于原始YOLOv5s模型在检测异物时仅依赖于候选区域内部特征信息而忽略了全局语义信息,因此引入全局语义模块来解决这一局限。该模块集成了非局部模块和压缩-激励模块：非局部模块采用自注意力机制建模像素对关系,捕获长局信息依赖;压缩-激励模块则起到降低模型计算量的作用。全局语义模块使得模型能够捕获全局语义信息并将其与局部信息相结合,以实现更好的异物检测,同时不会显著增加计算复杂度。此外,原始YOLOv5s模型中低效的Focus模块被1个完全由标准卷积单元构成的Stem模块所取代,有助于减少模型计算量和提高检测速度。使用桌面级显卡NVIDIA TITAN Xp,在从真实地铁站中采集构建而成的5 854张地铁异物数据集,对模型进行验证,实验结果表明：(1)改进后的YOLO模型表现显著优于其它基准模型,检测速度达到385帧/s,相比原始YOLOv5s提升100%,相比最快的YOLOv3-SPP提升466%;(2)改进后的YOLO模...     

东港大桥主桥设计与结构分析

东港大桥是京杭运河改建工程中的重点工程,主桥为下承式连续拱梁组合体系结构,采用单拱肋和人字形吊杆并将人行及非机动车道设置在桥梁中央是本桥设计的一大特色。本文对主桥设计和结构分析进行了介绍。     

收缩徐变对中承式系杆拱桥拱肋力学性能影响分析

为研究中承式系杆拱桥在成桥后不同龄期内,混凝土收缩徐变对拱肋各控制截面内力、变形和应力的影响,以黎明大桥为例,通过Midas Civil有限元软件建立桥梁模型,分析不同龄期下拱肋内力、变形和应力。研究结果表明：随着龄期逐渐增大,各控制截面内力和变形的变化幅度相比于应力变化幅度较大,成桥后龄期两年及以上混凝土收缩徐变对拱肋产生的影响逐渐趋于平稳,并随计算时间终止而终止。     

嵌入法解杂形板

本文提出了一种求解杂形板的嵌入法,以解决杂形板的弯曲问题。     

脉冲频率与幅度对两级涡轮非定常特性的影响

涡轮复合技术中脉冲排气对两级涡轮性能产生显著影响。为探明脉冲来流下两级涡轮非定常特性,该文基于三维非定常流动仿真模型研究了排气脉冲频率与幅度的影响。模型中,高压级涡轮内流动采用全通道模拟以考虑蜗壳引起的非对称流动,低压级涡轮内流动采用单通道模拟以提高计算效率。结果表明,当脉冲频率从40 Hz增加到120 Hz,高压级涡轮瞬时功率峰值显著增大15.4%,而低压级涡轮瞬时功率峰值变化在1%以内;随脉冲幅度增大,低压级涡轮效率下降幅度比高压级涡轮更大,当脉冲幅度系数为1.6时,高、低压级涡轮转子效率分别下降3.66%和8.09%;低压级涡轮转子从叶中到叶尖处的进口流动攻角在脉冲周期内大幅度变化,引起叶片前缘处产生显著流动损失。     

双层开孔消浪板结构消能性能分析

双层开孔消浪板是一种新型消能结构,其结构通过上层开孔板和下层实心板两部分来解决结构的消能问题．文中通过模型试验的方法来验证结构的消能性能,同时,对双层开孔消浪板结构在规则波作用下的消能系数随3个主要影响因子（相对板宽B／L,相对开孔A／A0,波陡H／L）变化的结果进行分析．通过分析和比较消能系数与影响因子之间的相互关系,证明双层开孔消浪板结构具有较好的消能效果．     

浅谈道路与铁路线间距过近引发的安全风险

文章针对新建道路与铁路线间距过近或交叉的情况,分别对道路施工和运营阶段可能出现的较为突出的铁路安全风险进行探讨,为道路路线规划提供参考。     

基于BP网络的线性电路软故障诊断

线性电路的软故障诊断一直是个难点,BP神经网络可用于模式识别和分类。本文主要介绍了BP网络的基本算法、训练过程及其改进,分析了BP网络在模拟电路故障诊断中的实用性。     

双层开孔消浪板结构稳定性分析

双层开孔消浪板结构是一种新型消能结构。本研究主要分析在结构具有较好消能效果基础上的结构稳定性。通过模型试验观测波浪的爬高和回落深度,同时,推导出消浪板结构稳定性计算公式,从而计算结构的稳定性,并分析计算结果。     

考虑驾驶员记忆的多前车速度差跟驰模型研究

为了探究驾驶员记忆和多前车速度差对交通流的影响,本文基于全速度差模型（full velocity difference model,FVDM）,结合驾驶员记忆因素和多前车对跟驰车的作用,构建了一种考虑了驾驶员记忆和多前车速度差的跟驰模型。通过改进模型的线性稳定性特征,得出改进模型的稳定性条件。再对改进模型下的车流启动和制动过程进行仿真,并与FVDM的仿真结果作对比。然后采用微小扰动法对改进模型进行数值仿真,研究驾驶员记忆因素和多前车速度差对交通流稳定性的影响。最后,利用下一代仿真（next generation simulation,NGSIM）数据标定了改进模型的参数,并预测了其加速度。研究结果表明：驾驶员记忆在一定程度上不利于交通流的稳定,而多前车速度差对稳定交通流具有积极作用;与FVDM相比,改进模型的启动延迟和制动延迟分别降低了10.0%和19.0%,预测精度更高,均方根误差降低了24.3%。