Min-norm spatial spectrum based on acoustic vector-sensor linear array

1 Introduction1 The Min-Norm(MN) algorithm was proposed by Kumaresan and Tufts[1] for estimating the DOA of targets applied at pressure sensor arrays. It has been proved that lower bias and higher resolution of DOA estimation using the MN algorithm is obt…     

汽车用先进高强钢板材断裂性能研究进展

根据汽车碰撞过程的动态应变响应和大变形特点,针对汽车用先进高强钢板材,从断裂失效机理、影响材料断裂行为的关键因素、断裂预测模型、基于复杂承载工况下材料的断裂预测模型建立方法等多方面进行论述。基于应力三轴度、洛德角、应变速率及极限断裂应变于一体的断裂准则模型,相比于传统方法可实现对汽车安全件碰撞性能的高精度预测,具有行业推广应用价值。     

高速铁路钢轨预打磨对噪声影响研究

为分析新建高速铁路钢轨预打磨对噪声的影响效果,对我国某高速铁路联调联试期间钢轨预打磨前后的短波不平顺度和噪声进行测试和对比.试验结果表明,该高速铁路钢轨预打磨有效改善了钢轨波长大于50 mm大部分波段的不平顺度,可降低噪声源强1.4 dB(A),但同时产生了 80mm的周期性打磨痕迹,导致动车组以300 km/h速度运...     

船舶操纵性自航模试验不确定度分析

船舶操纵性自航模试验是评估船舶操纵性能的重要技术手段,试验的不确定度是检验模型试验结果的重要标尺,是模型试验数据分析的一部分.国际上尚未形成完整的操纵性自航模试验不确定分析方法.论文以ITTC推荐的操纵性自航模试验不确定度分析导则为基础,采用ISO-GUM方法构建操纵性自航模试验不确定度分析方法,并以一艘集装箱船为研究...     

动态变形模量Evd的公路工程适用性研究

阐述了动态变形模量E_vd的检测方法和工作原理,并通过E_vd与公路工程压实度、压沉值、弯沉等检测方法的比对试验,探索在E_vd检测方法在公路工程质量检验中的应用,试验数据分析表明E_vd检测方法在检测公路各结构层回弹模量方面适用性较好,能够做为一种简易手段应用于公路工程质量检验。     

大连金普新区公路网发展规划研究

辽宁省大连市金普新区经济发展转型升级加快,引领示范作用持续强化,对综合交通运输发展提出了新要求。在分析大连金普新区公路网现状特征的基础上,分析金普新区公路网存在的问题。采用连通度法和弹性系数法,预测金普新区公路网规模,避免了单一预测方法在数据应用中出现的偏差;采用分层布局法对金普新区公路网布局结构进行分析研究,确定了金普新区公路网布局结构,该布局的总里程符合预测模型的计算结果。研究可为类似项目提供参考。     

碾压参数调控下智能压实指标影响规律研究

在路基连续压实过程中,通过可靠的连续压实指标实现对路基压实程度的实时监测是实现智能压实的基础环节。本文通过分析压实计值（Compaction Meter Value,简称CMV）随碾压参数的变化,建立CMV与压实度线性拟合关系,以代替压实度作为路基压实评价指标,并基于BP神经网络建立CMV与碾压参数之间的回归关系。试验表明CMV作为评判压实质量的间接指标具有一定的可靠性,在CMV与碾压参数关系中,CMV随振动频率变化。建立的CMV-碾压参数回归模型表明振动频率、速度对CMV的相关性较高,通过调整碾压参数实现对CMV的控制是可行的。     

湿陷性黄土地基冲击压实处治分析

为研究湿陷性黄土地基冲击压实处治效果,文章依据实际工程,在湿陷性黄土地基处治前后开展现场试验进行对比分析,通过分析沉降差和压实度检测结果,得出试验段冲击压实最佳碾压遍数为30遍。通过分析动力触探试验和土工试验结果可知,冲击压实后地基土密实度提高、压缩性下降,消除了湿陷性,整体稳定性得到明显提升。     

鱼雷攻击潜艇的毁伤效果评估模型研究

客观、准确地评价鱼雷攻击潜艇的毁伤效果是鱼雷与潜艇对抗的最后一环,也是评价鱼雷武器系统作战效能的重要指标。本文在现有毁伤概率计算方法的基础上引进了舱段的毁伤程度、要害指数、命中概率、毁伤效果累积系数和齐射毁伤系数等参数,建立了一种比较全面的用来评价鱼雷攻击潜艇毁伤效果的数学模型,并给出了典型应用。     

基于数据驱动方法的船舶CII预测模型研究

相比通过物理模型和数值计算进行碳强度指数(Carbon Intensity Indicator, CII)预报,采用数据驱动方法构建模型进行CII预报能避免消耗大量计算资源。在分析已有研究的基础上,总结机器学习、时间序列等数据驱动方法在构建此类预测模型中应用的优势和劣势,以及运用这些方法构建的船舶CII预测模型。对比分析各种算法的优势和劣势可知,运用决策树算法和整合自回归移动平均算法构建船舶CII预测模型的研究目前虽然较少,但其颇具研究和创新空间,开展此项研究有助于在未来构建更准确、高效的船舶CII预测模型。