列车控制网络专用双绞线传输特性的研究

根据传输线理论,给出双绞线的分布参数信道模型。通过分析普通双绞线的参数,采用数值拟合的方法推导出MVB物理层介质的数值模型参数,建立RLCG数值模型,并对R、L、C和G的频率特性进行仿真分析,得出传输线的频谱特性、特征阻抗、系统可靠运行情况下的衰减特性、可用带宽、信道容量等,最终实验验证了模型的正确性,为进一步研究列车专用双绞线的信号传输特性提供了支持。     

山区二等三角高程测量方法的应用研究

研究目的:随着铁路建设标准的提高,无砟轨道铁路及高速铁路高程控制测量要求采用二等水准测量,而我国山区铁路多,地形困难,高差起伏大,用传统的几何水准测量方法不仅测量速度慢,而且精度不高。改进中间法三角高程测量代替山区二等水准测量具有受地形条件限制较小,传递高程迅速,工作效率高等优点,且能保证山区二等三角高程测量的准确性。研究结论:通过研究发现,改进中间法三角高程测量可有效地消除仪器高和棱镜高量取误差以及地球曲率、大气折光对三角高差测量精度的影响;测量精度可达到二等水准测量要求,而且该作业方法操作简单,能提高作业效率,可以推广应用。另外,在观测过程中,部分测量限差(如测回间垂直角指标差、指标差互差)有待今后多做试验来制定出更加合适的技术参数。     

修正的桥梁水害水位单位线预警方法研究

通过对常规的几种插值和拟合方法的原理对比分析,选取拉格朗日插值法和最小二乘曲线拟合法对桥梁水害水位单位线预警方法进行修正,提出修正的桥梁水害水位单位线预警方法,并给出具体的应用思路和实例分析。研究结果表明:该法弥补了传统的水位单位线法预警过程中时间跨度大、预警时间和水位精确性低的缺陷,提高了桥梁水害灾情预警的可靠性和准确性,特别是使得无雨量观测资料的中小桥水害预警成为可能,具有较高的实用价值。     

基于多次累加和函数拟合的 结构初期沉降预测

传统沉降预测方法对于量值小、相对波动大 的短期沉降不适用,为此提出适用于结构沉降反复剧 烈波动的自修正短期动态预测方法。该方法首先对已 获取的第 1 ～ n 时刻的结构沉降数据进行多次累加,得 到一条单调光滑数据累加曲线,然后对该曲线进行最 高( n － 1) 次多项式拟合,外延得到第( n + 1) 时刻的沉 降预测累加值,再通过回归递推,即得到第( n + 1) 时刻 的沉降预测值。同时,对该方法引入“新陈代谢”思想, 以更好地反映沉降变化趋势的目前特征。最后,将某 盾构施工现场结构沉降预测值与实测值进行比较。结 果表明,该方法能取得较好的预测结果。     

接触式钢轨轮廓测量的数据处理

详细介绍基于接触式扫描测量的轮廓数据点的处理过程,包括噪声过滤、精简滤波,平滑处理,曲线分段等多个环节,并采用最小二乘法进行轮廓线拟合。通过工程实践应用表明,该数据处理效果较理想,能够获取满足精度要求的轮廓线。     

高速铁路轨道基准网平面网精度指标合理性研究

介绍国外对高速铁路轨道基准网平面网精度的评定方法,通过试验和客运专线实测数据研究轨道基准点相对点位精度指标的合理性,并结合某客运专线实测数据对平面网外业数据的限差指标进行统计分析.研究结果表明:将轨道基准网平面网相邻点相对点位精度定为0.2 mm 偏高,现有的测量方法难以达到,合理值应为0.4 mm;外业测量时还应增加各点多次测量间坐标较差作为控制指标,以弥补目前平面网只有内业数据处理限差指标的不足.     

TerraSAR-X影像在1:10000地形图测绘中的应用

简要介绍了在VirTuoSAR中利用TerraSAR影像建立立体模型并进行1∶10 000地形图试生产的技术路线和基本方法,并对试生产成果进行分析及精度评估。得出的结论是在西部受云雾影响的高山地区可以使用TerraSAR进行1∶100 000地形图的生产。     

无线传感器网络定位算法的研究

在无线传感器网络中，因无线传感器设备功耗、价格和硬件限制及对定位精度的要求，距离无关定位机制被认为是一类具有成本效益的解决方案。介绍了距离无关定位机制中的DV—hop定位算法，研究了不良节点、网络拓扑结构、锚节点和邻居节点对DV—hop定位算法性能的影响，分析了算法的通信量和计算量。在连通的网络中，该算法能够达到35％～40％的平均定位精度；该算法只需要较少的锚节点，计算和通信开销适中，不需要节点具备测距能力，是一个可扩展的算法，适用于各向同性的密集网络。     

基于深度置信神经网络的半潜式平台浮体运动模型和响应预测研究

半潜式平台承受着风、浪、流等复杂环境荷载的耦合作用,在工作海况下平台的浮体运动多为波频小幅运动.在极端海况下平台产生大幅运动对结构的安全带来威胁.本文基于深度学习理论,开展了半潜式平台运动响应预测及分布规律的研究.首先,按照10 min为时间间隔对环境监测信息进行划分,对风速、波浪压力等环境监测信息的分布规律进行研究并选取合适的分布拟合参数,结合分形学理论及统计分析的方法,提出了实测风速、波浪压力等数据的特征参数,并结合浪高、周期、流速、流向等实测数据,建立了具有降维特征的环境信息输入参数;其次,基于实测响应数据,以横摇为例,以10 min为时间间隔对其监测信息进行划分并对其分布规律进行研究,并选取合适的响应分布拟合参数作为响应的特征参数;接着,利用北斗远程传输系统传输的监测数据,基于深度置信神经网络(Deep Belief Network,DBN)建立极端海况下实测环境荷载与实测响应的关系模型,并与基于BP、Elman神经网络的关系模型预测结果进行对比,可以看出,基于DBN神经网络的关系模型预测误差仅为5.07％,结果较为准确;最后,基于DBN神经网络建立了荷载特征参数与响应分布拟合特征参数的关系模型,并与基于DNN、BP神经网络的关系模型预测结果进行对比.研究发现,基于DBN神经网络的预测模型结果更为准确,更接近于真实响应的分布规律,可以对工作海况下平台安全作业提供一定的指导.     

光栅莫尔条纹数字细分技术及其误差分析

提出在圆光栅作为分度基准的高精度测量仪器中，利用A／D转换器和单片机，采用软件编程的方法，对光栅读数头输出信号进行新的构建，形成一分段线性函数。实现了莫尔条纹八细分，从而使角度测量达到较高的精度。与传统的细分法相比，硬件电路简单，细分误差小，且便于误差修正。