弹性动力学反问题研究概况

弹性动力学反问题是力学领域的一个重要研究方向。本文讨论了弹性动力学反问题的分类和求解方法;评述了弹性动力学反问题在无损探伤中的研究现状和最新进展;指出了地球物理中的反问题存在的普遍性;并对弹性动力学反问题普遍存在的难点或者需进一步研究的热点问题进行了概括。     

梁裂纹位置识别的模态能量法

阐述了梁结构裂纹位置识别的模态能量法,利用结构固有频率的改变对悬臂梁裂纹位置进行了识别,将有限元分析获得的模态应变能分布曲线与不同裂纹位置引起的固有频率改变曲线及应变模态振型进行了对比分析,讨论了不同的单元划分和不同模态阶数对裂纹位置识别的影响。     

城市轨道交通AI技术在安全监测中的应用研究

城轨在城市公共交通中占比逐渐变大,其安全问题已不容忽视。文章从技术角度分析城轨安全监测问题,研究AI技术在城轨安全监测中的应用,立足突破传统技术限制,构建更可靠安全的智能城市公共交通系统。     

集装箱RFID技术标准回顾和展望

<正>1集装箱RFID技术标准回顾集装箱射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术是通过近距离通信实现箱号识别、箱门启闭监控、运输信息传输以及供应链可视化管理的技术。早在1991年国际标准化组织集装箱技术委员会(ISO/TC104)就开始制定关于集装箱自动识别的标准,并于1995年进行修订;我国亦于1999年制定GB/T17894—1999《集装箱自动识别标准》。     

物体入水溅落信号特性分析与识别方法

文章从分析与溅落信号类似的爆炸信号特性、溅落信号的多路径特性、海洋信道的影响入手,在分析物体入水溅落信号特性及海试实测数据特征的基础上,针对海试实测数据探讨物体入水溅落信号识别方法。     

基于数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别研究方法

为保证船用通信网络的安全,设计基于深度数据挖掘的船用通信网络异常行为分类和识别方法。该方法数据处理模块采用全局信息数据融合策略,融合网络的原始采集数据,特征选择模块通过平均不纯度减少特征重要度计算方法,选择有效特征并计算该特征重要度后,形成特征集,将其输入分类识别模块的内外卷积网络深度学习网络模型中,通过模型的学习和训练,获取船用通信网络异常行为分类识别结果。测试结果显示：该方法可有效删除其中的无效特征,保留有效特征结果;可获取不同类别有效特征标签的重要度评分结果;分类识别的平均绝对误差均低于0.18,可完成不同流量变化下异常行为分类识别。     

痕迹与文件检验综合在车架号鉴定中的运用

车辆识别代号即通俗称的车架号是为了识别某一辆车,由车辆制造厂为该车辆指定的一组字码。每辆车辆都应具有唯一的车辆识别代号,并永久的保持地标示在车辆上。该号码用以区别其他车辆,也被称为车辆的“身份证号码”。随着公路运输中挂车的大量运用,挂车车辆识别代号（车架号）改动的违法行为也随之增多。为了对嫌疑车辆进行认定,本文提出将痕迹检验与文件检验理论、方法结合,对车辆、拓印材料及文件材料同时进行比对分析,进而对车辆识别代号（车架号）进行综合研判。     

基于有序样本聚类的城市轨道交通站点差异化高峰时段识别方法

识别城市轨道交通站点高峰时段,对合理分配站内管理资源、制定乘客限流和错峰出行方案,从而缓解线路站点的高峰拥挤现象等具有重要作用。在现有多数城市的实践和研究中,主要依据人工经验确定全网或单条线路固定长度的高峰时段,但随着城市轨道网络规模和客流的增长,该方法难以体现不同站点和线路高峰时段的差异性,为车站开展精细化运营管理带来了挑战。针对城市轨道交通网络中的每个站点,本文基于以5 min为单元的进出站连续客流数据,提出了一种基于有序样本聚类的站点级差异化高峰时段识别方法。根据识别结果,进一步定义高峰时段时间窗最大客流、峰左（右）客流比和高峰时段长度三个指标,将网络中的站点高峰分为无高峰、微弱高峰、明显高峰三类。最后,以上海轨道交通18条运营线路5个工作日的客流数据为例,验证了方法的有效性。分析结果表明：(1)所提出方法可同时辨识出高峰时段的开始时刻和结束时刻,无须预先确定高峰时段长度,并且针对高峰时段的特点,使用定制化聚类参数,能够识别全网各站点差异化高峰时段;(2)同一条线路中站点距市中心越远,其进站早高峰时段开始越早,验证了辨识差异化高峰时段的必要性。     

浅析RFID 3大阻力及其解决之道

介绍了目前阻碍射频识别技术发展的3大阻力,分析了解决3大阻力切实可行的途径,最后对RFID的未来进行了展望.     

LRIT系统的新规定已生效

SOLAS有关远程船舶识别和追踪(LRIT)系统的新规定2008年1月1日生效,给予缔约国一年时间建立和试验LRIT系