基于三维激光扫描点云整体分析的铁路隧道超欠挖检测方法

传统隧道施工难以避免超欠挖现象的发生，影响隧道的工程质量以及施工效率。三维激光扫描技术因其便捷、信息量大等特点，在隧道施工过程中提供快速有效的测量结果，但目前主要通过取断面形式进行超欠挖分析，亟需一种对点云整体分析的方法。为此，针对三维激光扫描的隧道超欠挖检测，提出一种基于点云拟合曲面并结合设计面法线的分析方法。结果表明：三次B样条曲线在曲线要素的表现和控制性能上较好，适用于隧道断面的重构；检测断面上建立法线，并在拟合面上找到其所唯一对应的实际检测点，通过两点的距离作为超欠挖的基准；编制的分析软件可对隧道数据进行批量处理，便于隧道工程超欠挖检测的实时分析评。因此，双三次B样条拟合法的超欠挖的扫描和计算，其精度、效率高，可满足实际工程中隧道超欠挖的检测。     

地铁车辆车体动应力谱外推及寿命评估

针对地铁车辆车体动应力测试样本数据不足以全面评估全寿命服役周期下应力特征的问题，以某地铁车辆为例开展了车体动应力谱外推及寿命评估方法研究。首先，获取服役地铁车辆车体枕梁位置实测应力时程，结合参数估计、核密度估计方法开展动应力谱外推研究；然后，综合2种方法的局限性，提出了分段拟合函数表征的应力谱外推方法，基于拟合得到的应力分布规律外推获得了等效应力幅值谱；最后，评估得到了车体枕梁关键部位的疲劳寿命。结果表明：基于分段应力概率密度函数表征的载荷谱外推方法考虑了列车全寿命周期服役下的载荷极值影响，弥补了单一参数估计拟合误差较大以及核密度估计拟合依赖样本值的不足。     

基于门架车辆抓拍的高速公路服务区车流量统计分析应用

提出了一种基于高速门架车辆抓拍流水数据分析与拟合的服务区车流量数据统计方法，并在某服务区进行试点。结果表明：通过分析和处理车辆抓拍流水数据，能够快速准确地识别和统计服务区车流量的变化情况。该方案在不增加额外建设成本的前提下能够很好地解决服务区车流量的统计问题。     

基于MATLAB与CATIA船用螺旋桨建模研究

通过分析螺旋桨的几何特征，依据MATLAB编程语言实现桨叶不同半径处三维型值点计算。同时，为提高不同半径处桨叶曲面连接光顺性，对相邻半径处曲面变化较大处增加半径条数，通过样条插值方法插值增加半径处的三维型值点数据，并将三维型值点以CATIA平台识别的特定格式文件输出，快速完成螺旋桨三维模型的绘制。结果表明：该方法减少了繁琐的计算与数据整理工作，提高了螺旋桨曲面光顺性与三维建模效率。     

长江三峡库区GPS高程拟合的应用研究

首先对GPS高程拟合的几种数学方法进行讨论和分析,给出了相应的数据模型。并针对长江三峡库区航道测量的特殊性和困难性,利用该地区的一些GPS测量数据,进行计算、分析,为该地区下一阶段GPS高程测量筛选出优化方法,得出一些有益的结论。     

分级加载推力桩的三参数算法拟合

运用推力桩的三参数算法进行了一个分级加载推力桩的拟合计算与分析.拟合计算与分析的结果表明,变参数的理论思想使得三参数算法能较好地拟合各级荷载作用下推力桩的力学性能,将小水平力工况和极限荷载工况的拟合计算统一于一个理论、一个基本微分方程;拟合得到的各组参数值不仅较好地反映了相应工况下桩侧地基土的综合力学特征,而且各参数值的变化都与外荷载值有明显的相关性,揭示了随荷载变化桩-土间的相互作用关系,与客观物理事实吻合,从而使得推力桩的非线性连续拟合成为可能.     

计算曲面结构目标的发散因子修正弹跳射线法北大核心CSCD

[目的]在使用弹跳射线法(SBR)计算曲面目标的电磁散射特性时,若采用平面片离散曲面结构,会对射线管的波前计算以及射线跟踪造成较大误差,导致仿真结果的置信度明显下降,因此需进行算法修正。[方法]在修正算法中利用曲面拟合技术重塑三角型离散模型的曲率信息,基于微分几何计算射线管波前曲率,进而引入发散因子修正射线管的幅值。另外,对于采样精度下降的发散射线管,设计出新的射线追踪方法,并实现射线管对目标表面的超采样。[结果]数值结果表明,修正后的算法有效提高了射线管的采样精度和曲面结构目标的计算准确度。[结论]发散因子修正对于提高弹跳射线法计算曲面目标散射特性的准确度具有重要意义。     

多旋翼无人机航迹规划算法

无人机（UAV）能实现航迹跟踪、定位、遥控、航拍、数据传输等功能，其中航迹规划是实现所有功能的前提条件。结合多旋翼无人机在恒速飞行条件下的最大转弯半径，设计一种在一定曲率约束范围内的航迹规划算法，采用Dubins曲线和B样条曲线，分别对局部障碍物和区域障碍物进行分类避障规划，实现障碍物下不规则作业区域的航迹规划，并通过仿真试验验证了算法的可行性。     

融合人工智能算法的铁路路基沉降预测方法

首先利用三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络等算法构建了铁路路基沉降单预测模型；然后基于误差法和熵值法，以合肥地铁4号线盾构隧道下穿既有铁路的监测数据为基础，融合三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络构建了组合预测模型，实现铁路路基沉降的分阶段预测；最后，利用平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差评价模型精度。结果表明：基于误差法和熵值法的组合预测模型能显著提高预测精度，预测相对误差均小于±5%，预测均方根误差均小于±0.1 mm，验证了提出的组合预测模型的有效性。     

考虑周期性不平顺的高速铁路各型无砟轨道谱拟合与反演方法

轨道不平顺是轮轨相互作用的激扰源，其周期性特性是除波长、幅值外不可忽视的特征。结合大量动检数据，提出考虑周期性不平顺的高速铁路各型无砟轨道谱拟合与反演方法，结果表明：高速铁路周期性不平顺根据轨下基础结构尺寸、钢轨状态等诱因分为9类。提出采用修正的高斯函数表征周期性不平顺，基于8阶多项式拟合无砟轨道谱，结合谱反演验证周期性不平顺表征的合理性。通过拟合谱发现，CRTSⅢ型板的随机不平顺状态最优，CRTSⅠ型板最差。CRTSⅡ型板与双块式的随机不平顺状态相当，这两种板型轨道谱在大多数波段介于CRTSⅠ型板和CRTSⅢ型板之间，与高速铁路无砟轨道谱的分布特征最为接近。