基于指数积理论的五轴曲面喷涂后置处理

针对无刀尖点跟随功能(rotated tool center point, RTCP)功能五轴机床在喷涂过程中旋转喷涂头中心点轨迹不可控而产生的多喷与漏喷现象,为了提高复杂曲面的喷涂质量、优化喷涂轨迹,提出了一种五轴曲面喷涂机床的后置处理方法.基于两旋转轴与被喷涂零件在机床坐标系的相对位置关系,采用指数积理论建立五轴联动机床的正向运动学模型.结合工件表面的几何特征、三角函数的周期性、旋转轴运动范围等确定旋转轴的最优角度组合解.利用选择的最优角度组合解求得平动轴的绝对位移量,进而生成能直接运用于喷涂的数控代码,在没有RTCP的帮助下完成喷涂.以典型船舶球鼻艏曲面喷涂为例进行仿真实验,仿真结果表明：该方法可以在没有RTCP功能的机床上实现喷涂轨迹的控制和较好喷涂质量,有效地避免在喷涂过程中产生的多喷与漏喷的现象.     

基于高速公路流的湖北省区域性城市群边界识别 ——以襄阳为核心城市

高速公路网络作为城市间点对点交通连接的重要通道,其交通流是城市间信息流动在实际空间上的一种重要体现,是人类社会经济活动空间相互作用的重要表征.文中利用高速公路流分析湖北省高速公路特征,基于概率密度和累计比例法分析襄阳市与各市州的时间距离、空间联系强度,确定阈值后分析得出以襄阳市为核心城市的湖北省区域性城市群包含襄阳市、...     

基于WBS-RBS-G1法的深基坑开挖风险识别与评价

对深基坑开挖进行风险识别与评价时,提出了将WBS-RBS法与G1法相结合的定性与定量评价模型,并以南宁金凯路地铁车站为例,应用该模型计算得出的风险值从而确定施工单元风险等级.计算结果表明,深基坑开挖过程中,地下连续墙施工A2,基坑开挖A3,主体结构施工A5均为Ⅲ级风险.该模型无需构造判断矩阵,避免了一致性检验不一致的发...     

基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别

为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差（ARCH）模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性. 试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%.      

基于YOLO的铁路侵限异物检测方法

基于现有的铁路侵限异物检测方法只能识别出静态障碍物且识别速度较慢的问题,提出一种基于YOLO算法的铁路侵限异物检测方法.针对铁路侵限异物检测的特殊性,合理设计YOLO模型结构.采用24个卷积层、4个最大池化层及2个全连接层完成异物图像的提取、降维、识别输出,并使用实拍疑似侵限异物图片对YOLO模型进行预训练,达到学习及降低过拟合的目的,最终实现了异物定位及识别的功能.实验中通过对1 660张单幅疑似铁路侵限异物图片进行检测,结果表明,该方法对正常曝光的侵限异物图片检测准确率较高,而且在识别速度方面较AlexNet及Adaboost算法具有较大的优越性.     

基于FM-EEMD信号分解的站线变关系识别

针对目前配电网站线变的隶属关系动态变化的频次高、梳理复杂等问题,研究设计一种基于FM-EEMD信号分解的线变关系识别的方法。该方法利用载波信号在低压侧负载处及其他分支分流比小、本支路变压器中压侧分流比大的特点,通过在0.4kV侧注入一定频率的载波信号,检测中压侧载波信号的相关特性以识别线变关系。通过FM-EEMD方法对中压侧的信号进行经验模态分解,分解得到中压侧载波特定频率的载波信号,通过对该载波信号的分析完成站线变关系的识别。仿真表明该方法可以有效的提取载波信号。     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

基于移动导航数据的信号配时反推

在交通管理和评价时,信号配时对监测评价路口运行状态,评价路口配时方案至关重要.但是,大范围的实时信号配时方案的获取尚缺乏简明有效的途径.本文提出两种基于移动导航数据计算固定配时路口信号配时的方法.第一种方法是在不考虑驾驶员驾驶行为差异性时,得到路口红灯和车均延误的关系模型,从而计算某相位的红灯时长.另外一种方法是基于车辆通过停止线的时间,结合本文提出的上升梯度法,得到某阶段红灯时长.本文通过实际的路口案例计算,将预测结果和已知路口的信号配时比较,表明此方法计算得到的红绿灯时长准确度较高,为后续进行路口运行状态和通行能力研究提供了数据支持.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.     

基于车辆实际运行轨迹的平面交叉口左转待行区模型构建

为规范设置城市平面交叉口左转待行区,利用无人机航拍视频,分析了实际左转车流与交叉口几何参数的关系,使用线性识别的方法,明确了交叉口车辆左转轨迹由2段缓和曲线组成,构建了以交叉口几何参数为自变量、左转待行区长度和半径为因变量的车辆左转轨迹的函数模型,并实例分析验证了模型的有效性,研究成果可为城市平面交叉口左转待行区合理有...