潜艇定深运动仿人智能综合自动控制

针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点,在潜艇深度垂直面运动方程的基础上运用仿人智能(HSIC)、PID综合控制潜艇深度,建立深度控制的相关数学模型。仿真结果表明,HSIC-PID控制器不仅能较好的实现深度保持,对舵机的损耗也比传统的PID控制小,并且比PID控制具有更好的稳态精度。     

高能量强夯法加固厚填石地基效果

通过福州港罗源湾港区可门作业区10#、11#泊位煤堆场高能量强夯加固地基试验分析,证明高能量强夯法用于沿海厚填石(土)场地进行地基处理效果明显、工艺简单、费用较低。     

混凝气浮工艺在高标准、短工期背景下的应用

苏州某污水处理厂现状规模4万m3/d,出水执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准.随着苏州地区"三年行动计划"的实施,要求辖区内污水处理厂自2021年1月1日起出水标准按照"苏州特别排放限制"执行.工程难点在于TP的稳定达标(＜0.3 mg/L),且施工工期短、用地紧张.通过比选,采用混凝气浮工艺作为TP深度处理工艺,并介绍了该工艺的原理和核心设计参数,以及投运以来的进出水数据及成本分析.结果表明,TP出水值可以稳定达到0.3 mg/L以下,总水头损失可控制在0.7 m以内,直接运行成本0.076元/m3.采用一体化装置,可实现快速启动、运行.相关经验可供施工周期短、水质要求高的工程参考.     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

隧道路面表面抗滑性能的调查与分析

采用手工铺砂法和摆式仪对贵州、云南等省的隧道路面抗滑性能进行了现场实测，调查的结果表明，隧道水泥混凝土路面的抗滑耐久性较差，使隧道交通存在着一定的安全隐患。分析了隧道内部特有环境对隧道路面抗滑性能的影响，并针对隧道路面类型的选择，提出了恢复隧道路面抗滑力的措施。     

车遇积水巧过关

每年的5-9月是主汛期，暴雨或特大暴雨的出现频率都是非常高的，尤其是今年电视新闻里经常出现无数汽车泡在水里的镜头。我国的城市防洪排水能力还不是很强，尤其在中小城市。公路排水目前还是个难题。每逢降水过大或过于集中，道路就会出现积水。而县、乡、村级公路，更谈不上什么排水能力。所以作为一名驾驶员，在汛期里如何对付路面积水。的确是个很实际的问题，这里不妨谈谈雨天行车涉水的一些技巧。     

沥青路面工厂热拌再生之台湾经验

本文说明沥表路面再生工法的发展,并详述工厂热拌再生工法,台湾地区自1998年开始推动沥青路面的工厂热拌再生,虽只有5年,但在有关部门采用强制的措施后,经认证合格的热拌再生厂已达69家,占拌合厂总数的40%,损坏的沥青路面经刨除后运回工厂,于工厂再生后再铺回路面的程序,已成为标准的路面养护方式之一.     

沿河公路路基冲刷深度的计算

在沿河公路路基冲刷防护中多采用挡土墙或石砌护坡。确定合理的局部冲刷深度 ,是确定挡土墙基础埋置深度的重要依据。在分析路基局部冲刷的影响因素基础上 ,结合甘肃省陇南地区沿河公路挡土墙的冲刷实测结果 ,探讨和建立新的局部冲刷计算公式 ,公式的计算结果与实测数据基本相符