真空减压毛细管法测试SBS改性沥青黏度的适用性研究

为了研究真空减压毛细管法用于测试SBS改性沥青60℃动力黏度的适用性,充分考虑了其60℃动力黏度的影响因素(试验设备、方法、环境、操作人员及毛细管计算常数等),组织了8家检测单位对SBS改性沥青的60℃动力黏度进行了三次比对试验。试验结果显示真空减压毛细管法测试的SBS改性沥青的60℃动力黏度不满足重复性试验误差不大于7%和再现性试验误差不大于10%的要求,变异系数在19. 1%～63. 4%之间,表明其测试结果无法保证试验的精度和准确性,不适合作为SBS改性沥青60℃动力黏度的测试方法,也不适合做为判定、评价SBS改性沥青质量的依据。     

基于ASM和FNN的人脸识别

将主动形状模型ASM(Active Shape Model)与模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)相结合并用于人脸识别。针对经典ASM对初始化位置敏感、收缩速度慢的现象和传统模糊神经网络难以解决高维模式分类的问题进行了分析和改进。ORL人脸库上的试验表明了该算法的有效性。     

乘用车白车身铝合金压铸结构件及材料应用研究进展

针对汽车行业内铝合金压铸结构件及大型一体式真空高压压铸结构件开发技术需求的日益增加,行业内在白车身压铸铝合金结构件及相应铝合金材料具体应用方面缺乏较为系统性的研究。阐述了典型车企在乘用车白车身铝合金压铸结构件方面的开发及应用情况,分析和展示了相关铝合金压铸结构件的典型应用部位及特征,同时重点分析了真空高压压铸铝合金结构件用各牌号铝合金材料特点、性能和应用现状,并展望了车身铝合金压铸结构件开发、材料选择等方面的发展趋势。     

基于FLAC3D大断面浅埋偏压隧道开挖 方式数值分析

以V级软弱围岩杏花村偏压隧道工程为背景,应用有限差分软件FLAC3D对大断面偏压隧道进行开挖数值模拟,研究大断面浅埋偏压隧道中微台阶法与环形开挖预留核心土开挖的不同效果。结合杏花村三车道隧道施工实测数据,通过对比分析发现模拟结果与实际监测结果一致。FLAC3D准确模拟软弱围岩浅埋偏压隧道开挖,结果表明:在大断面偏压隧道开挖中,偏压侧位移较大,施工过程中,可采取在偏压侧设置挡土墙或加厚衬砌厚度的措施。通过对数值模拟中围岩应力状态、衬砌结构内力的比较,综合考虑后采取环形开挖预留核心土法进行大断面偏压隧道开挖,有较好的施工效果。     

轿车分销渠道选建及管理问题分析

1、渠道选建问题1)网络密度过大 伴随着中国轿车市场2002、2003的井喷,国内轿车制造企业一方面自身加大投资,扩大产能．另一方面,纷纷出台高标准的网络硬件标准,流通领域的经销商为利益所驱动,社会资源纷纷流八轿车行业,经销商盲目投资,各品牌4S标准展厅在全国像雨后春笋般迅速矗立起来,据统计,仅在北京,某一品牌经销商就达到20几家,而且还大有扩张之势。     

铁路40 m梁裂缝缺陷对结构受力影响的试验研究

我国新建高速铁路桥梁中大量采用40 m预制混凝土简支箱梁。为研究裂缝对结构受力性能的影响,对1孔有裂缝的40 m简支梁进行静载试验。结果表明：在设计弯矩作用下,裂缝位置混凝土仍保持弹性工作状态。顶板裂缝并未对梁体受力性能造成不利影响,但会影响结构的耐久性,裂缝应进行封闭处理。简支梁由简支存梁状态转变为悬臂存梁状态后会引起梁体顶板混凝土开裂。预制箱梁施工阶段应注意观测存梁台座的沉降。     

钢筋混凝土连续曲线箱梁桥剪力滞效应研究

针对连续曲线箱梁桥的结构形式,重点研究了钢筋混凝土连续曲线箱梁桥的剪力滞效应。通过运用大型有限元通用软件ANSYS．对不同因素变化下的钢筋混凝土连续曲线箱梁桥进行建模分析。在实桥荷载试验的基础上,计算各种工况作用下箱梁梁体的挠度、应变应力及剪力滞系数值;分析曲率半径等因素对曲线箱梁剪力滞效应的影响。研究结果表明曲率半径对连续曲线箱梁的剪力滞效应有较大影响,因而在曲线箱梁的设计中应加以考虑。     

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轨道交通线路净空安全是确保列车平稳、不间断运行的基础.由于轨间异物对行车安全产生严重影响,所以基于非轨道电路的轨道异物入侵检测系统在铁路系统中具有十分广泛的应用前景.本文提出了一种基于移动车载摄像机检测轨间异物的方法.首先,通过钢轨识别算法自动定位钢轨位置,并确定列车前方轨道是否有其它列车或公路车辆等大型异物,若有则进行报警;之后,基于边缘检测的异物检测算法自动检测轨间可疑小异物,同时提取可疑异物的尺度信息和颜色索引参数等相关特征;最后,用支持向量机（SVM）来对可疑小异物区域进行分类和辨识.车载实验结果表明,该方法可以有效地检测出轨间异物.     

新定义模糊Hopfield神经网络的稳定性研究(Ⅰ)

提出了一类新定义的模糊Hopfield神经网络(NFHNN).在此基础上,对该网络一致稳定性和吸引子的Lyapunov稳定性进行了研究,并且给出了一个模糊模式是该网络吸引子的充要条件.     

一种基于遗传算法的模糊聚类算法及其与FCM算法的结合

在各种糊聚类算法中,模糊C-均值聚类算法FCM(Fuzzy C-Mean Clustering Algorithm)的应用最为广泛.但在实际的应用中,FCM算法却容易陷入局部最优解.因此,本文首先提出了一种基于遗传算法GA(Genetic Algorithm )的模糊聚类分析方法,它利用了遗传算法随机搜索的特点,可以避免陷入局部最优解.实验表明,将该遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,比单一使用遗传算法或单一使用FCM算法进行聚类分析的效果都要好.