基于粒子滤波的跟踪算法研究

在非线性条件下,扩展Kalman 滤波（ EKF）的应用最为广泛。但是,由于它采用了Taylor展开的线性变换来近似非线性模型,因而存在计算量大、实时性差、估计精度低等缺点。粒子滤波（ PF）用一些带有权值的随机样本（粒子）来表示所需要的后验概率密度,并通过这些粒子的加权来估计目标运动的状态,从而得到基于物理模型的近似最优数值解,具有精度高、收敛速度快等特点。通过仿真实验将PF与EKF的性能进行了对比,并且研究了噪声协方差与粒子数对PF的影响。 PF与EKF的对比实验结果表明,在强非线性条件下,PF比EKF跟踪精度更高,误差更低。     

卡尔曼时间序列模型预测路面平整度指数

路面平整度的发展趋势受交通量、温度及使用时间等许多因素的影响,很难建立综合全面的预测模型。而时间序列法利用历年的IRI值可解决这个问题。针对传统的时间序列法计算的不足,提出了将卡尔曼滤波应用于时间序列IRI预测模型的方法,能充分利用观测值对状态估值进行实时修正,可有效提高预测模型的预测精度,且无需储存大量的历史观测数据。最后,通过实例证明了该模型有效可行。     

新安江流域综合规划:兼谈流域防洪与生态保护

针对普遍存在的流域防洪和生态保护问题,该文以新安江流域为例,提出站在流域综合规划的高度来统筹防洪与生态保护,采取综合措施来调控洪峰流量和生态基流、采用低影响开发理念减少城市化对水文过程的影响,以及减小河流大型水利设施对生物多样性的影响等4点建议,可为流域综合管理提供参考。     

沥青路面路基结构组合优化力学分析

为明确路面路基协同工作机理,指导实际工程中结构组合优化,以某高速公路3种路床搭配两种典型半刚性基层沥青路面建立了有限元模型,在总结分析沥青路面常见损坏基础上,以路表弯沉、基层底面弯拉应力、路基顶面竖向压应力为指标,研究了共6种结构组合的工作性能,对沥青路面与路基的结构设计具有一定指导意义。     

乳酸-环氧大豆油共聚物的合成与表征

以乳酸为原料,采用熔融缩聚法合成了乳酸低聚物,然后将其与环氧大豆油(ESO)反应,采用红外光谱对产物进行表征.研究了ESO含量、反应温度以及反应时间对产物粘均分子量的影响.结果表明:环氧大豆油质量分数由2％增至8％,在150℃下与乳酸低聚物反应7h,当其质量分数为4％时得到的产物粘均分子量最高达16 599,与乳酸低聚物相比,分子质量得到了提高.再用接触角测定仪、拉伸实验对产物进行亲水性以及力学性能表征,与乳酸低聚物相比,乳酸-环氧大豆油共聚物的拉伸强度虽然有所下降但亲水性以及断裂伸长率却得到了提高.     

新型冷却介质在船用柴油机上的应用

采用高载热密度、高传热性能的冷却介质是解决船用柴油机大功率化、紧凑化的有效途径.综述了纳米流体冷却介质在柴油机上强化传热的研究进展.针对船用柴油机散热要求,提出了具有高载热密度的相变流体冷却 技术.研制了石蜡乳状液相变流体并分析了其在船用柴油机上应用的相关性能.为了强化相变流体的传热性能,结合纳米流体技术,制备了纳米粒子/石蜡乳状液复合相变流体,并阐述了该流体在船用柴油机上的应用特点.最后探讨了新型冷却介质在柴油机上应用需要解决的关键问题.     

船用空气调载系统组成及设计

半潜船主要用于海上作业(如深海钻井)及大型设备或结构物的运输,而半潜船的作业时间决定了其作业成本及对气候窗的要求。出于作业需求,空压机因自身的优势逐渐取代泵成为半潜船调载系统的首选设备。文章详细介绍了空气调载的原理、系统组成、系统设计要点以及在半潜船上的应用。     

鼠笼式拖动电机变极调速原理及分析

三相异步鼠笼式电机具有构造简单,工作可靠性高的优点,因而在船舶电力拖动系统中应用很广泛,其调速主要采用变极调速法。本文通过介绍常用变极调速应用原理及分析,得出各变极调速的性能特点,从而为我们根据实际工作情况和电动机的运行特点选择合适的变极调速法提供了依据。     

储能式现代有轨电车大中修能力及其检修库用地面积分析

以储能式现代有轨电车为研究对象,参考国内各个城市有轨电车设计成果,以及有轨电车大修流程及工区配置情况,得到大修库不同工区面积指标,并根据各种检修规模计算出有轨电车大、中修库的合理用地面积。     

基于PSO-BP神经网络的船体分段任务包工时定额模型

为解决船体分段任务包工时定额的计算过度依赖线性公式而忽略工时定额与工艺参数之间的非线性关系的问题,提高工时定额计算的效率和精确度,将PSO-BP神经网络技术应用到船体分段任务包工时定额中。通过对影响船体分段中间产品额定工时的工艺参数进行分析,建立多输入单输出的PSO-BP神经网络模型,并应用实际数据对PSO-BP神经网络进行训练,测试仿真结果与实际值之间的误差在允许范围内。验证结果表明,采用PSO-BP神经网络建立船体分段任务包工时定额模型,能对任务包作业工时进行准确预测。