某引水隧洞洞口边坡滑塌体成因机制三维离散元数值模拟研究

某引水隧洞洞口施工过程中发生了局部滑塌,为了查清楚该滑塌体的成因机制,避免后续类似情况再次发生,文章通过查阅勘察报告,进行现场踏勘,定性分析滑塌体成因主要与边坡开挖卸荷、爆破震动、雨水入渗等因素有关。为了进一步对定性分析进行验证,采用三维离散元数值模拟软件对边坡滑塌的主要成因机制进行定量计算,定量计算与定性分析结果相吻合,研究成果为下一步处治措施的决策提供了依据。     

基于主元分析和聚类的船舶机电设备性能变化趋势的提取

利用主元分析模型和小波变换模极大值法,提出了监测船舶机电设备性能变化的趋势提取方法。基于聚类思想,定义了奇异值分散性测度,估计了主元数;类似地,通过对复相关系数的聚类分析,确定了主元显著相关变量。算例证明了文中方法的有效性。     

小波分析在地质雷达数据去噪中的运用

地质雷达广泛运用于公路建设和检测中,而传统的滤波去噪方法已不能满足数据处理的运用要求.通过运用小波与小波包分析进行数据处理,能够取的良好的去噪效果.     

交织区长度对车道变换频率的影响

交织区长度是影响交织区运行特性的重要参数,影响着交织车辆进行车道变换的紊动程度。找出了车道变换频率与其相应产生的车道变换长度的一一对应关系,定义了车道变换长度随机变量,通过分析给定交织区车道变换长度的统计分布来反映交织操作车道变换的频度。在其他因素不变的条件下,运用动力学理论、概率论等方法定量分析了交织区长度对车道变换产生的影响。     

基于路侧多机视频目标关联与轨迹拼接的车辆连续轨迹构建方法

针对单个相机覆盖区域有限的问题,本文提出了通过路侧多个相机获取车辆连续轨迹数据的方法。在路侧端布置多台固定相机采集视频数据,采用直接线性变换算法解决相机外参造成的画面畸变问题;通过全时域抽帧提取图片训练样本,采用YOLOv5训练车辆检测模型;针对偶发的车辆漏检情形,通过完整性检查可以筛查出此类情况并修复;针对连续多帧漏检或误检导致的目标关联问题,通过异常轨迹核查算法及数据修复工具解决;针对相机斜下方区域的车辆轮廓变形问题,采用车辆检测轮廓修复算法解决车辆在不同路段检测框大小不一的问题;提出了基于车辆质心坐标匹配的方法实现相邻机位间的车辆轨迹拼接。基于上述多机视频目标关联与轨迹拼接方法,在多机位时间同步下构建了覆盖武汉珞狮路高架桥的车辆连续轨迹数据集,轨迹数据集验证结果表明：数据集涵盖从畅通到拥堵的各种交通状态,包含多段分合流区域,数据集连续时长达到3.5 h,覆盖区域1.41 km;车辆检测模型的召回率达到93.23%,准确率达到98.51%,F1分数为95.80%;数据集包含主路及各处匝道汇入的轨迹共25 734条,其中覆盖道路全域的完整长轨迹15 004条。本研究丰富了路侧多机视频...     

混行非机动交通流车速离散特性研究

我国城市非机动道路内的交通现象通常为电动自行车与人力自行车混合行驶状况,车速离散是该类道路内交通流的重要特征。结合杭州市的调查数据,采用统计学方法定量分析混合非机动交通流车速离散特性,分别建立车速离散特性评价参数与各主要影响因素之间的回归关系。结果表明,归一化车速离散度分别与各影响因素成线性回归关系;除电动自行车比例因素之外,车速变异系数与其它各因素成线性回归关系。     

基于DWT-LSTM的航道水位智能预测模型研究

航道水位信息是内河船舶安全通航、合理配载的决策依据之一.为揭示内河航道水位特征、提高短时预测精度,提出了一种基于小波分析(DWT)和长短时记忆(LSTM)的耦合神经网络模型,以汉口水位站为例,验证了模型有效性,并与传统BP神经网络、小波分析-BP神经网络和LSTM神经网络模型进行对比分析.研究结果表明:四类模型均可满足...     

不同变换域下LMS算法收敛性能分析

现代舰船由于电子系统集中,空间狭窄,存在严重的电磁干扰问题.解决此问题的有效途径是自适应干扰抵消,其核心则是自适应滤波算法.在提出自适应干扰抵消模型的基础上,就目前改进LMS自适应滤波算法的域变换算法进行了研究.叙述了LMS算法,对比分析研究了其在时域和一般变换域下的收敛性能.结合Walsh域与小波域的变换实例进行了计算机模拟仿真,结果表明,通过域变换后的自适应滤波算法的收敛性能明显得到改善.最后提出了未来自适应滤波算法发展方向.     

非高斯非平稳背景噪声中的信号检测方法

在非平稳非高斯背景噪声下,使用经典信号检测理论对信号进行检测往往难以达到理想的效果。文中利用小波包变换,通过将信号及噪声变换到小波包系数域,使得噪声在某些尺度及子空间上的小波包系数成为近似乎稳高斯噪声,从而运用信息融合的思想和经典信号检测理论的分集检测方法,对非平稳非高斯噪声下的确知信号检测问题提出了一种新的检测算法。仿真实验表明该方法是经典信号检测理论的有效推广。     

基于"3S"的大型水上桥梁识别系统

目标识别长期以来一直是图像处理研究的热点之一,在军事和民事方面有重要的应用.文中基于大型桥梁的先验知识,研究了通过水域的纹理特征来检出水域的方法,再应用"3S集成技术",通过数字高程模型(DEM)检出桥梁域,从而提供了对大型水上桥梁识别的一种新方法.