关于公路工程质量评定中数理统计问题的分析

JTJ071-98《公路工程质量检验评定标准》对质量评定中的统计方法做了部分调整．使其更加科学合理。但在实际应用中，因数理统计原因而产生矛盾的情况依然存在。针对这种情况，结合工作实践就现行统计方法的理论基础和适用条件进行了分析，并就实际应用中可能出现的问题提出了相应的建议。     

用于医学图像分割的区域生长方法

通过分析鼻腔解剖图的气腔区域可以确定患者打鼾原因,并对其后期手术治疗有着重要意义.从鼻腔解剖图分割出气腔区域是整个计算机辅助手段的前提.根据鼻腔解剖图的特征,提出了一种改进的区域生长方法,采用两次不同的迭代规则进行区域生长,不仅能够准确地分割气腔区域,而且克服了区域生长对生长参数敏感的缺点.同时对其他医学图像进行了实验,得出了令人满意的分割结果.     

基于DUANE模型的某车型可靠性增长试验应用研究

可靠性增长试验是航空、机电行业常用的提升产品可靠性的一种方法。本文根据某公司车型在研制阶段提出的的可靠性目标,应用基于DUANE模型的可靠性增长试验理论,结合汽车产品开发流程和试验方法,对该车型的可靠性试验进行计划,试验过程中采集故障数据,监控产品实时可靠性指标,使用FRACAS管理手段,使产品可靠性不断增长,到试验结束时最终完成设定的目标。     

基于交互多模型的车辆质量与道路坡度估计（双语出版）

车辆结构参数和道路环境信息的实时准确获取是提高智能汽车运动控制性能的重要因素之一，而车辆质量与道路坡度信息是多种汽车控制系统的必要信息，因此质量与坡度在线估计的研究一直受到关注。针对车辆质量与道路坡度的联合估计问题，提出了一种基于交互多模型的质量与坡度融合估计方法。首先，设定了适宜进行质量精确估计的工况条件，据此提出了基于模糊规则的质量估计置信度因子计算算法，进而设计了基于置信度因子的递推最小二乘车辆质量估计算法，以实现质量的在线估计。然后，以车辆纵向动力学模型为基础，建立了运动学和动力学2种坡度估计模型，并设计了基于运动学模型的线性卡尔曼滤波坡度观测器，基于电子稳定性程序ESP的纵向加速度信息实现坡度估计，设计了基于动力学模型的无迹卡尔曼滤波坡度观测器，基于ESP和发动机管理系统EMS的力信息实现坡度估计。运动学模型未考虑车辆姿态信息，坡度估算结果与实际值有偏差；动力学模型对模型精度要求高，算法稳定性差，为充分发挥2种方法优势实现坡度的精确估计，采用交互多模型算法实现了2种坡度估计方法的加权融合。最后，对所设计的算法进行了实车试验验证。结果表明：所设计的质量与坡度估算算法具有较好的实时性和准确性，适合智能汽车运动控制的应用需求。     

校园交通服务水平属性数学识别与评价

提出了基于属性数学识别的大学校园服务水平定量评价分析体系,通过交通调查及统计分析确定校园交通需求并建立评价指标,利用变异系数法计算指标权重并采用属性数学识别法及置信度准则判断校园交通的服务水平．以广州市大学城为研究区域建立属性数学的评价体系,并对中山大学东校区进行了应用,提出了校园交通改善方案,并对改善前后的指标进行了对比分析,结果显示该评价体系能有效避免数据丢失、分级不清,直观反映校园交通系统服务水平的变化．     

道路交通事故再现分析结果的不确定性分析

实际道路交通事故中包含大量的不确定因素，充分考虑这些不确定因素并采用不确定性方法分析其对道路交通事故再现结果的影响，可以提高再现分析结果的可靠性和准确性。针对道路交通事故中的不确定因素，将随机理论和随机摄动技术引入到道路交通事故分析，并应用不确定性理论给出了分析结果的置信区间和置信度，提高了事故分析与再现结果的精度。以汽车一行人交通事故为例，对车辆行驶速度和人车路面接触位置进行不确定性分析，并与随机模拟方法得到的计算结果进行对比，验证了本文方法的正确性和实用性。     

交通环境对道路安全影响的未确知测度评价

道路交通安全事故的发生与交通环境有密不可分的关系。引入未确知测度数学理论模型,将道路安全分为4个等级,建立天气状况、路面状况、地形状况等交通环境因素的评价指标体系,分析给定了分级标准,构建了道路安全状况评价指标的未确知测度函数,用信息熵法求取指标权重,依据置信度识别准则对道路安全状况进行识别,得到了一定交通环境下的道路交通安全等级,并结合实例进行了分析。研究结果表明,该方法能有效解决道路安全等级评价中诸多不确定性问题,操作性强,结果可靠。     

机械结构可靠性计算方法

对机械结构可靠性的计算方法进行了研究,在建立起应力-强度干涉模型的基础上,提出了强度和应力的一般确定方法.同时针对传统应力-强度干涉模型中存在的局限,提出了一种改进方法,进一步拓宽了应力-强度干涉模型的应用范围.     

面向智能汽车的SOA架构及服务调度机制研究

面向服务的架构（service-oriented architecture, SOA）是软件定义智能汽车的核心设计理念。本文对智能汽车SOA软硬件层级进行了分析和归纳，并对影响SOA调度的关键环境因素进行了分类。基于此，本文提出了可拓展功能域的SOA架构，建立了SOA服务层级和服务响应参数模型，设计了SOA服务调度机制。该SOA服务调度机制以服务置信度为核心，综合考虑SOA子服务的服务能力、预计运行时间、负载能耗和运行稳定性等影响因素，实现了当前环境系统约束下的子服务最优选择。在高速路、拥堵道路、低光照隧道场景下，本文采用简化的双层SOA模型进行了模拟仿真验证，结果表明：与不进行服务调度方法相比，本文所提出的SOA架构及调度方法能够在保持相近的服务能力下，降低计算资源及能耗负载约36%，并降低约30%的软件预计服务时间。