基于双FPGA的MVB通用接口研制

针对目前铁路上的MVB接口单元几乎只能应用于MVB-cPCI或MVB-PC/104两种通信方式的局限性,提出了一种新的通信方案,即通过ARM芯片检测总线连入状况,自动引导对FPGA配置不同的程序,以实现在同一个MVB接口单元上完成MVB与其他系统总线(如MVB-USB、MVB-Ethernet总线等)互连通信的功能.所设计的MVB接口单元能实现MVB与其他系统总线互相传输数据,能增强MVB与外界信息交换的能力,克服车载设备间、车载设备与非车载设备间的兼容性低的缺点.该研究不仅从理论上阐述了基于FPGA的多种系统总线互连的接口设计,还实现了样板设计,并进行了互连通信测试.试验结果表明,这种研究不仅能实现多总线互连通信,还可应用开发高访问速率的TCN5类设备.     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。     

基于RDE试验的车用发动机工作状态和排放浅析

在北京、重庆和昆明地区开展了轻型汽油车RD E试验,在满足当前法规RD E要求的前提下,研究了驾驶行为对轻型汽油车发动机工作载荷和真实道路排放的影响.研究结果表明:与WLTC工况下发动机的工作载荷相比,RDE试验发动机工作载荷区域更宽;RDE试验过程中激烈驾驶会引起燃油保护加浓,燃油保护加浓会导致CO排放随着激烈程度的增大非线性升高;基于平原WLTC循环的CO2特性曲线在高原地区开展RDE试验时,RDE试验窗口的正常性难以通过;冷起动阶段的排放远高于起动后的排放,起动阶段的排放物应纳于标准检测范围并予以规范.     

基于蒙特卡洛法的抛锚撞击海管概率分析

针对船舶抛锚撞击海底管道事故频发,撞击概率计算过程较复杂且适用范围有限的问题,对现有方法进行改进,基于蒙特卡洛方法建立抛锚统计试验模型,对某一条件下船舶抛锚对海底管道的撞击概率进行计算,结果表明:对现有方法进行改进或利用蒙特卡洛方法能较好地反映船舶抛锚对海底管道的撞击概率变化特性,可应用于危险区域的抛锚预警和海上禁锚区的设置。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。     

基于广义最小二乘法的ROV水下机器人模型在线参数辨识

以水下机器人俯仰操纵响应模型为研究对象,并由小型特种水下机器人实时采集纵向变电机速度、前推电机1速度、前进电机2速度、侧推电机速度和俯仰角等试验数据,通过对这些试验数据进行分析,采用基于ARX模型的广义最小二乘法对一种变桨机构的ROV水下机器人运动模型进行在线辨识建模.将水下机器人航向角实时预报结果与试验数据进行比较,结果表明,辨识得到的水下机器人运动模型具有良好的泛化性能,可为后续ROV水下机器人的航向控制器优化提供参考.     

小载荷低频船用气囊减振器

为了满足船舶越来越严格的减振降噪要求,需要对船舶上柴油发电机组、空压机和泵组装置等噪声源设备进行高效隔振.首先依据气囊隔振器设计理论,设计承载约0.4t、固有频率为(4.5±0.5)Hz的船用气囊减振器(型号为719CYQN-400);然后通过动静刚度试验、载荷与耐压试验、疲劳与气密性试验,得到气囊减振器的各项性能参数,验证设计方法的准确性;最后在实船中应用了该气囊,隔振效果高达31dB.     

外加电流补偿方法静电场抑制效果研究

在深入研究外加电流补偿方法基础上,分析了补偿阳极位置、补偿阳极输出电流对静电场抑制效果的影响,结合船模试验验证了分析结论.试验结果表明,补偿阳极位置应尽量靠近螺旋桨,才能保证补偿电流对静电场的抑制效果;补偿阳极输出电流增加到一定程度时,静电场抑制效果最佳.     

全功率双向变电站与地铁杂散电流问题

地铁杂散电流会腐蚀地铁当中的金属(如承重墙里面的钢筋),为系统安全埋下隐患。与混合型变电站(由二极管整流器和 PWM 变流器组合而成)相比,由 PWM 变流器构成的全功率双向变电站不但具备正常的能馈功能,而且可基于其良好的调节直流电压的能力来维持各变电站输出电压一致,从而达到降低杂散电流的目的。分析全功率双向变电站降低地铁杂散电流的原理及其改善效果,仿真结果表明,全功率双向变电站能使地铁当中的杂散电流吸收垫充分发挥作用,显著降低地铁杂散电流。     

基于S函数的三电平逆变器SVPWM调制的仿真实现

在分析逆变器空间矢量SVPWM调制原理的基础上,利用Matlab/SimulinkS函数及仿真程序对这种调制方式进行仿真。从仿真波形可以得出利用S函数仿真得到的SVPWM调制结果与直接利用Simulink建模得到的响应是完全一致的,论证了仿真模型的方便性与有效性。