射频识别技术在物流工程中的应用研究

简要介绍了射频识别技术的工作原理和优点,综述了射频识别技术在国内各个领域的主要应用,最后指出了当前射频识别技术所存在的主要问题。     

基于迁移学习的桥墩结构损伤识别方法

提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。     

宁德赛岐大桥水域通航安全风险识别与防范

介绍研究桥区水域通航安全意义,分别从船员管理、船舶管理、通航环境管理(通航环境现状和通航密度分析)、海事主管机关管理等四个方面研究和分析赛岐大桥水域存在安全风险,主要表现为船员素质偏低、老龄船舶较多和船舶技术状况较差、通航环境复杂和海事监管力量较为薄弱,最后从改变内河船舶现状、加强船舶桥梁水域通航和锚泊秩序管理、推进内河船舶安全和科技投入、净化桥区水域通航环境、强化桥区水域安全监督管理等五个方面提出风险防范对策。     

一种应用RFID技术的智能资料管理系统

随着信息化和网络技术的普及,无线射频识别技术越来越多的应用于各种领域。相对而言,应用RFID技术的智能资料管理系统开始进入人们的视野当中。无线射频识别技术的应用,使得管理系统在发展的过程中,不仅可以结合当下的其他先进技术,同时还可以根据工作人员的具体需求,建立相应的工作框架,减少不必要的影响,实现客观上的工作提升。日后应该积极的优化应用RFID技术的智能资料管理系统,减少固有问题的影响,实现更大的提升。     

自行车流视频识别判断方法研究

考虑算法的实时性,交通流个体识别往往采用轮廓特征来描述。由于自行车与行人的很多轮廓特征值相近,在复杂城市交通环境中,从慢行交通流中准确地识别出自行车是目前采用视频检测交通流的难点之一。通过现场视频检测获取足够的样本外轮廓数据,分析检测目标轮廓的高、宽、高宽比、面积等典型轮廓特征,发现目标轮廓高宽比特征能较好地识别出行人、自行车等慢行交通,并给出合适的取值范围。研究表明自行车高宽比能够较好地成为视频识别的依据,为自行车视频识别提供数据。     

基于GPS和IC卡数据的公交出行OD推算方法

主要基于GPS和公交IC卡数据研究推算交通小区公交出行OD的一种方法。将居民公交出行分为闭合型出行链和非连续型公交出行链,通过数据的挖掘融合技术,结合居民公交出行规律推算交通小区的公交OD矩阵,利用站点吸引强度对无明显规律的紊乱出行数据进行修正,提出了基于GPS和公交IC卡数据推算公交出行交通小区OD的方法,并以佛山市中心城区为例验证推算方法的可靠性。研究表明:所得公交出行OD矩阵精度较高。     

基于IC卡和GPRS技术的RTG能源管理系统

为了提高轮胎吊(RTG)能源统计的准确性和信息化水平,结合PLC控制技术和GPRS无线通讯传输技术,开发设计了RTG能源管理智能IC卡及远程信息处理系统。介绍智能管理系统方案设计和硬件、软件的实现。通过远程信息处理为生产调度中心提供准确的实时数据,提高设备运行成本核算的信息化管理水平。     

高桩码头桩基动力损伤识别方法

结构的损伤对其动力特性会产生一定的影响,利用结构损伤前后的模态参数的变化来进行结构的损伤识别是行之有效的方法。然而结构在完整状态下的模态参数很难得到,损伤程度更是难以确定。针对上述问题,提出一种基于损伤状态下的拟合曲率模态的损伤识别方法:首先通过损伤后的位移模态拟合出无损伤位移模态,然后根据拟合出的位移模态得到拟合曲率模态,基于损伤后的真实曲率模态相对于拟合曲率模态的突变来判别损伤位置;引入曲率相对改变量、损伤位置参数和模态阶数作为损伤样本的特征向量,通过支持向量机判断结构损伤程度。实例分析表明该方法能够对高桩码头排架结构的损伤进行识别。     

图纸拧紧信息识别技术的研究

本文研究了图纸拧紧信息识别技术在工业制造中的应用,旨在通过对图纸拧紧工艺信息的提取和识别,实现对拧紧工艺参数的自动化录入。本文首先介绍了拧紧信息识别技术的背景和意义,然后阐述了拧紧信息提取和识别的原理和方法,包括图像处理、特征提取、模式识别等。最后,通过实验验证了该技术的可行性和优越性,并对同类技术进行了比较分析,为工业制造领域提供有益的参考和指导。     

基于递归图和BP神经网络的桥梁损伤识别研究

为研究递归图和多层前馈（BP）神经网络在桥梁损伤识别方面的应用,以某大跨斜拉桥为例,采用ABAQUS有限元软件建立其三维模型,通过动力分析提取该三维模型的加速度曲线并进行递归图处理和BP神经网络分析。研究结果表明：递归图方法能够初步地识别主梁的损伤位置和损伤程度;BP神经网络分析能够精确识别主梁损伤的具体位置和损伤程度值,且识别准确率均大于85.0%。该方法可为类似桥梁工程的损伤识别提供借鉴。