基于结构方程模型的超速行为分析

为了识别和量化驾驶员在不同交通条件下遵从限速标志或限速警告信息的影响因素,及其相互之间的因果关系,应用探索性因子分析方法与结构方程模型,对534份驾驶员调查问卷进行了数据分析.分析结果表明:结构方程模型和观测数据拟合程度良好(拟合度指标值大于0.9),完全符合判别标准;在低危险感知与高危险感知两种情况下,驾驶员对限速的满意度是影响驾驶员遵从限速规定的主要影响因素;其次是年龄、驾龄、超速受罚次数、驾车频率等驾驶员自身及背景因素.改善驾驶员对于限速规定的整体认可与满意程度,适当提高驾驶员的超速行为风险,是逐步提升驾驶员遵从限速规定行为的有效方法.      

不同气象数据精度对驼峰峰高设计的影响

气象数据是驼峰峰高设计的重要资料,驼峰设计规范使用月均数据作为驼峰设计计算温度、风速的依据.本文采用日均数据对全路49 个主要编组站驼峰设计计算温度、风速分析发现,日均数据下南、北方地区驼峰设计计算温度分别较月均数据低 1.34 ℃、0.94 ℃,计算风速分别较月均数据高1.29 m/s、1.15 m/s,增幅达30%以上.本文从理论上分析了差异产生的原因,并以三间房编组站为例进行了实证.进一步从置信概率的角度分析了全路主要编组站不同数据精度下驼峰设计计算温度、风速,基于日均数据的驼峰设计温度、风速与预期差值最大仅1.83%,基于月均数据的风速与预期差值最小达 18.74%.在此基础上,研究了不同数据精度对峰高设计的影响,揭示出采用月均数据存在峰高设计偏低的问题,并提出至少采用日均数据的驼峰设计气象资料选用及设计规范修改建议.     

论基于岗位群的技能竞赛对高职电气自动化专业实训教学的作用

利用岗位群的概念,对高职电气自动化相关岗位的岗位职责和岗位技能需求进行分析和归纳,以此为依据组织和实施本专业的技能竞赛。通过技能竞赛发现教学过程中存在的问题,并利用技能竞赛的方式引导竞赛参与者把岗位群中的核心技能作为实训课程体系构建的依据,以技能竞赛促进教学方法和手段的改革和"双师型"教学队伍的建设。     

SCLD板模态控制模型及振动控制

为有效抑制薄板在外界激励下的低频振动,对机敏约束层阻尼(SCLD)结构进行了主动振动控制研究.首先,考虑了黏弹性材料随温度与频率变化的阻尼特性,结合GHM阻尼模型建立了耦合系统有限元动力学分析模型;其次,考虑到结构动力学模型自由度庞大,采用物理坐标下自由度动力缩聚和状态方程下复模态截断进行了两次降阶,并通过复模态空间向实模态空间转换,得到了低维实模态控制模型;最后,通过模态实验验证了理论模型,并基于低阶控制模型设计了振动控制器,证明了研究方法的正确性.研究结果表明,采用本文的组合降阶方法可以有效地对SCLD结构进行降阶,对模态控制模型主动控制取得了良好控制效果:在单位阶跃激励下,振动响应衰减时间从0.20 s缩短为0.08 s;在随机白噪声激励作用下,振动响应均方根值降低了39.65%.      

基于DBNs的车辆悬架减振器异响鉴别方法

针对人工经验提取特征进行减振器异响鉴别的复杂性与不可扩展性的问题,分析了深度信念网络(deep belief networks,DBNs)在减振器异响鉴别中的应用,并结合减振器整车与台架试验提出了完整的减振器异响鉴别流程.该方法只需将收集到的减振器活塞杆顶端振动加速度信号作为输入,经过DBNs模型逐层特征学习便可进行减振器异响鉴别.同时将鉴别结果与经典的BP神经网络、支持向量机以及传统的3种人工特征提取方法进行对比分析.结果表明:在输入仅为原始信号的条件下,深度信念网络模型对减振器异响鉴别的准确率为96.7%,表明了深度信念网络在减振器异响甄别中的优越性,具有广泛的工程应用前景.      

自然环境混凝土徐变试验和预测模型研究

为准确预测实际工程结构混凝土徐变的发展规律,在反映恒温、恒湿条件下混凝土徐变性能的基准徐变系数基础上,引入温度、湿度徐变系数,建立了预测实际环境温、湿度条件下混凝土徐变的组合徐变模型.借鉴徐变计算理论,提出了由环境温度变化引起的混凝土附加徐变的实用计算方法.研究结果表明:自然环境中随时间变化的温、湿度导致现行徐变模型的预测结果与实际的徐变变形存在显著差异,其引起的混凝土附加徐变随季节更替而产生周期性增减交替变化;组合徐变模型给出的结果与试验结果最大相对偏差为6%,与试验结果最为接近的现行徐变模型相比,减小了7%.      

固定辙叉心轨轨顶降低值优化

为合理选取固定辙叉心轨轨顶降低值,基于车轮踏面在翼轨和心轨间过渡时的轮轨接触几何关系和动力相互作用,提出了心轨关键断面降低值的选取及评价方法.以LMA型车轮踏面列车直逆向通过60 kg/m钢轨12号固定辙叉式道岔为例,用该方法对心轨轨顶降低值进行了优化.结果表明:心轨关键断面降低值的确定,在满足固定辙叉区轮载过渡的安全性和心轨承载断面强度要求的同时,应提高列车运行的稳定性;断面降低值越小,产生的轮轨相互作用越小,有利于提高行车性能,但需考虑此时轮轨作用位置是否超出心轨结构承载能力范围;60 kg/m钢轨12号固定辙叉心轨顶宽20和50 mm断面处,可分别取3和0 mm降低值作为优选方案.      

基于机载LiDAR和Mean Shift算法提取森林密度

为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,加入灌木、杂草等过滤条件,得到树冠点云;然后,对树冠点云再次进行Mean Shift分割,并对每类树冠点云进行统计,以稳态点为粗略位置标记计算森林密度;最后,与地面实测数据进行验证.地面数据验证结果表明,平均计算精度达到90.0%以上,可满足林业应用需求;通过与分水岭法进行对比发现, Mean Shift方法获得的精度为92.5%,比分水岭方法70.0%高出22.5%,且避免了分水岭方法导致的过分割现象.      

基于网络学习空间的S-ISAL教学方法在《旅游英语》课程中的实证研究

以云计算为依托的现代信息技术带动高职课程资源整合方式和教学方式改革。本文依托网络学习空间平台,以《旅游英语》课程为例,详细阐述S-ISAL整体教学设计、空间课程资源建设和创新实践,旨在探寻S-ISAL基本要素配置规律,进一步验证S-ISAL教学方法在日益普及的网络教学中的应用及推广价值。     

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。