基于调制线谱特征提取的被动声呐目标识别技术研究

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别，首先着重研究了调制线谱特征提取方法，然后为了训练神经网络目标分类器，本文将遗传算法和BP算法相结合，提出了一种新的自适应遗传BP算法。最后，对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别，实验结果表明本文设计的被动声呐目标识别系统具有很好的分类效果。     

铁路路基填料分类深化研究

根据泰波最大干密度理论和粒子干涉理论,分析不均匀系数取值范围及其对孔隙率的影响,提出颗粒级配的改进方案:当不均匀系数大于或等于10且曲率系数为1～3时,定义填料的颗粒级配为良好级配;当不均匀系数大于或等于10且曲率系数小于1或大于3时,定义填料的颗粒级配为间断级配;当不均匀系数小于10时,定义填料的颗粒级配为均匀级配。通过对影响填料工程性能因素的分析,并结合工程实践,提出填料分类分组的建议方案:在巨粒土和粗粒土中,细粒含量按5%,15%和30%分界;将细粒含量大于或等于15%的巨粒土和粗粒土划分为粉土块石、黏土块石、多粉土块石和多黏土块石等;对于细粒土,在粗粒含量大于或等于30%的条件下,将砾石含量大于或等于25%的细粒土定义为含砾液限土,否则定义为含砂液限土;巨粒土和粗粒土母岩的饱水抗压强度应大于或等于20MPa;在砾石类土划分中增加5mm粒组界限。     

高速铁路螺杆桩复合地基桩侧摩阻力原位试验研究

结合太焦高速铁路螺杆桩复合地基工程,开展螺杆桩复合地基桩侧摩阻力原位测试试验,通过分析获得的螺杆桩单桩静荷载-桩顶沉降曲线以及桩身内力分布曲线,研究高速铁路复合地基中螺杆桩侧摩阻力演化规律及螺杆桩的荷载传递过程。结果表明:螺杆桩-土接触面荷载传递过程可划分为弹性、弹塑性和极限状态3个阶段,弹性阶段桩侧摩阻力比小于等于0.5,弹塑性阶段桩侧摩阻力比为0.5~0.7,极限状态阶段桩侧摩阻力比为0.7~1.0;螺杆桩直杆段和螺纹段侧摩阻力演化规律为,在弹性阶段螺纹段侧摩阻力小于直杆段侧摩阻力,在弹塑性阶段螺纹段侧摩阻力接近直杆段侧摩阻力,在极限状态阶段螺纹段侧摩阻力大于直杆段侧摩阻力。     

汽车消声器内部结构对排气背压和油耗的影响

采用GT-Power软件对8种方案下的排气系统声学性能进行分析并与原结构进行对比,在此基础上对消声器内部结构进行优化设计。仿真和试验测试结果都表明,通过优化消声器内部结构能有效降低排气背压,降低整车油耗,并能改善排气尾管口噪声和整车通过噪声,提升整车NVH性能。     

长城哈弗无手动模式

<正>故障现象一辆长城哈弗自动挡车,匹配的是Hyundai Powertech生产的5R35变速器,行驶20000km后,挂入手动挡时仪表挡位显示为D挡,并且变速器也是在D挡状态。故障诊断与排除首先对故障原因进行分析,可能的原因有:①变速器操纵机构机械故障,操纵杆不能挂到位;②TCU与变速器总成之间线     

基于分层控制的车辆主动制动稳定性分析

为提高车辆行驶的主动安全性,引入分层控制思想。建立名义横摆角速度和名义质心侧偏角为输出的线性二自由度车辆模型。基于线性二次型调节器设计上层控制器,得到附加横摆力矩,采用差动制动原理,设计中层控制器对附加横摆力矩进行分配,根据中层控制器分配的附加横摆力矩计算滑移率增量,基于PID控制理论设计下层滑移率控制器,以控制车轮的制动压力;最后联合MATLAB／Simulink和CarSim进行鱼钩转向和双移线转向仿真试验。结果表明,采用分层控制能够有效地提高车辆行驶的主动制动稳定性。     

钢渣树脂薄层在园区道路中的应用研究

为了探究钢渣树脂薄层在园区道路中的应用,将钢渣骨料与树脂胶结料配合铺装制备成抗滑薄层.经过测试,钢渣具有优良的耐磨耗性、安定性、水稳定性和低膨胀性,并经室内老化实验和工程应用表明,将钢渣树脂薄层用于园区道路抗滑铺装后,不仅未出现质量问题,又可解决钢渣固废占地污染环境的问题,具有良好的社会效益.     

基于跟驰特性的智能网联车混合交通流轨迹重构

车辆轨迹数据蕴含着丰富的时空交通信息，是交通状态估计的基础数据之一. 为解决现有数据采集环境难以获得全样本车辆轨迹的问题，面向智能网联环境，构建了混合交通流全样本车辆轨迹重构模型. 首先，分析了智能网联环境下混合交通流的车辆构成及其轨迹数据采集环境；然后，提出了基于智能驾驶员跟驰模型的车辆轨迹重构模型，实现了对插入轨迹数量、轨迹位置和速度等参数的估计；最后，设计仿真试验验证了模型在不同交通流密度和智能网联车（connected automated vehicle，CAV）渗透率条件下的适用性. 试验结果表明:CAV和网联人工驾驶车（connected vehicle，CV）的渗透率为8%和20%时，该车辆轨迹重构模型在不同交通流密度下均能重构84%以上的车辆轨迹；重构轨迹准确性随着CAV和CV渗透率的增加而提高；当交通密度为70辆/km，且CAV渗透率仅为4%的情况下，模型也能重构82%的车辆轨迹.