轨道交通信号系统安全信息传输中的循环冗余校验软件实现

分析城市轨道交通安全信息传输中常用的循环冗余校验(CRC)的编码和检纠错原理。提出单个比特错误、两个比特错误、奇数个比特错误和并发错误四种情况下选择多项式的原则。在此基础上给出详细的软件算法与软件实现。以减少运算量来达到减小处理时间的目的。     

调车机车障碍物自动检测识别技术研究

针对调车机车不能实施有效安全监控的现状,开发了基于视觉的车辆障碍物检测识别技术。透视变形使得视觉系统对目标的检测识别受距离影响。因此提出距离相关的变N值区域采样目标检测方法和距离无关的自相关目标识别方法。特点是不用对摄像机进行标定,使用方便,算法简单,运算速度快,识别距离远。用不同的N值对不同距离处铁道宽度进行水平等分并且在车辆目标位置形成区域采样网格。由于模型图像采样网格密度也由N值决定, 利用网格上的点集自相关方法将实际序列图像中不同大小目标区域与同一模型进行匹配。现场实验表明:用一般摄像机,在120 m之内是可行的。每幅图像的计算时间为0.5 s,达到了实时、实用、安全的目的。     

Teamcenter10.0在汽车车桥集成开发中的应用

Teamcenter10.0软件的实施使汽车车桥产品开发处于平台化、标准化、流程化的工作模式,全面支撑企业基于APQP理念的项目管控模式;实现了与ERP、NX、CAD及OFFICE软件的集成,建立了系统集成应用环境,形成企业信息网,大大降低人工干预、管控的风险;实现了汽车车桥产品研发中全阶段的监控、任务跟踪,降低了产品开发风险、开发周期和开发成本,提升了项目开发效率,能够满足主机厂项目及产品开发理念及节点要求,提升顾客满意度。     

以可靠性为中心的机车车辆结构全生命周期安全管理体系

从结构系统安全可靠性出发,运用产品全生命周期管理理论,针对机车车辆全生命周期的设计、制造、运用和维修、报废四个阶段,提出建立机车车辆全生命周期结构安全管理体系的思路、主要内容及其体系框架。思路是:始终以可靠性为中心,在各个生命阶段实行全面安全可靠性管理,采用协同管理模式,通过产品全息数字模型进行信息交流、反馈和故障分析,提高设计、制造、运用和维护的可靠性水平,从而加强机车车辆产品运用中的安全可靠性,降低生产成本,加速开发周期。主要内容有:结构可靠性设计、制造质量可靠性控制与分析、运用和维修的可靠性管理、报废管理的可靠性寿命评价。根据其主要内容给出体系框架。机车车辆全生命周期安全管理体系的关键技术包括:基于安全管理的机车车辆数字模型,统一完整的可靠性数据库及信息管理系统,全面科学的车辆安全评价与管理体系。     

多目标跟踪中的目标位置及速度数据融合

基于多传感器数据融合理论，提出了一种在杂波环境下解决多目标跟踪的方法，即利用位置，速度的融合，得到比较满意的多目标跟踪运动轨迹，给出了有效的融合算法，并进行了仿真，通过仿真可以看出这是一种实用，有效的多传感器融合。     

铁路车轮外形曲线数字测量仪的研究

通过对采用二连杆串联机构的便携式车轮外形数字测量仪的研究,发现该测量仪的2个零位角度安装误差将分别导致测量结果的方位和形状误差。为此,笔者提出了一种借助2种姿态测量同一段曲线,使2个结果重合,以辨识2个活动杆夹角零位误差的标定方法,试验结果证明了其有效性。以二连杆机构外形测量仪研究为基础,笔者进一步提出了基于平面五连杆并联机构的测量仪新方案,并建立了测量模型;对角度分辨率导致的测量误差的对比仿真表明,新方案有较高的精度,同时讨论了用偏置角度和增加采样率提高测量准确度的方法。     

舰船装备可靠性指标验证方法

舰船装备可靠性验证一直是有待解决的难题，文章简要分析了各类可靠性验证方法的特点、适用范围和约束条件，在此基础上针对舰船装备的特点，按照舰船、系统和设备不同层次，提出了舰船装备可靠性验证方案。     

A probabilistic damage tolerance concept for welded joints. Part 1: data base and stochastic modelling

The present paper presents the necessary crack growth statistics and suggests stochastic models for a reliability analysis of the fatigue fracture of welded steel plate joints. The reliability levels are derived from extensive testing with fillet-welded joints for which the entire crack growth history has been measured, not only the final fatigue life. The statistics for the time to reach given crack depths are determined. Fracture-mechanics-derived crack growth curves are fitted to the measured experimental curves and the best fit defines the growth parameters involved for each test specimen. The derived statistics and distribution function for these parameters are used as variables in a Monte Carlo simulation (MCS). In addition a Markov model is developed as an alternative stochastic model. It is a Markov chain for which the discrete damage states are related to chosen crack depths in the material. This model works directly with the experimental time statistics. It is a “stochastic bulk approach” not involving any random variables or fracture mechanics modeling. Both models are fitted to the data base and scaled to in-service conditions. Both methods are compared and discussed. The aim is to provide data for the variables used in a MCS and to develop a Markov chain for fast reliability calculation, especially when predicting the most likely influence of numerous future inspections.     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类，但此网络使用BP算法，其误差能量函数是一个不规则的超曲面，容易陷入局部极小值。因此，提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法，该方法能够自动的确定网络的最优结构和联结权值，同时避免网络的局部优化。将该方法用于被动声呐晶目标的分类识别，实验结果表明基于进化规则的自适应高斯神经网络能够有效的克服局部最小问题，具有更好的识别率。     

图像识别在编组站驼峰作业过程控制中的应用

利用图像识别理论,针对编组站驼峰作业情况,提出一种通过图像序列快速、直观判断溜放车组特征和走行趋势的方法。根据图像的形状特征,采用伸长度、圆度、矩形度、凹凸度4个参数作为模式样本的特征。采用基于熵的运动目标的检测方法实现目标检测和跟踪。用Kalman滤波来更新背景,用当前帧图像减除动态背景,用信息熵来选择阈值,使目标和背景的信息量达到最大,从而将目标和背景正确分割。通过双轨检测判断车组走行位置。应用统计原理,建立计算距离与实际距离的关系模型,通过分析和计算分别得到双曲线拟合、二阶多项式拟合及三阶多项式拟合三条回归曲线,选取三阶多项式作为关系模型。根据车组的实际位置计算车组的瞬时速度。