多特征融合的级联回归人脸对齐方法研究

深度神经网络技术在人脸识别方面已经取得了巨大进步,但是大多数方法只是运用人脸深度特征而并没有分析哪些特征是有效的.为了探索针对人脸识别任务的有效结构化特征,提出了基于多种特征级联回归方法的人脸关键点检测模型,将两两关键点对应的人脸局部特征对之间的结构关系、整张人脸图像的全局表观和关键点对应的局部热图这3种人脸特征融合之后用于人脸对齐任务.实验证明,多特征级联回归法与记忆下降法相比,人脸对齐任务错误率下降了30.17%,与最新的一些人脸对齐模型具有一定的可比性.     

HX_D1G型机车运行中应急故障的处理

在机车运行中发生故障时,应避免长时间停车堵塞区间,为了能更快完成机车运行中故障的处理,文章特从机车应急故障处理注意事项、应急故障处理方法和应急故障处理基本流程等方面进行详细说明。     

HXD1型机车零距离无线重联技术应用

文章介绍了一种基于WiFi通信的零距离无线重联系统,并对系统的组成、无线组网实现原理、编组握手流程、解编流程等做了详细分析。同时从HX_D1型机车运行安全的角度对无线传输的数据加密方式、实时监视无线运行状态的手段、安全解除编组的流程进行了研究。此系统已通过现场验证,实际应用效果可以达到现场运行要求。     

基于多轴准则的焊接构架疲劳强度分析方法

根据节点几何特征,提出焊缝坐标系的建立方法,计算节点在焊缝坐标系下的应力分量。参照DVS1612标准,提出基于多轴准则的结构疲劳强度分析方法。对地铁车辆转向架焊接构架典型焊缝的疲劳强度进行评估,指出所研究焊缝的疲劳强度主要受正应力分量的影响,剪应力对结构疲劳强度的影响较小。对比研究了不同分析方法下的节点材料利用度特征。结果表明,在压缩应力占主导的区域,基于多轴准则的分析方法将使评估结果偏于安全;对于抗疲劳能力较差的接头,基于多轴准则的分析方法,采用DVS 1612标准提供的疲劳曲线将获得偏于保守的计算结果。     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。      

铁路独柱支承弯梁桥扭矩调整

利用空间有限元分析方法，对预应力等代荷载采用一种比较近似、简单、有效的处理，旨在通过合理的调整预应力束来调整扭矩。最后通过实桥模型试验对预应力束配置做出调整，并对结果做了相应的分析。