管道支吊架布置优化方法

为在放射性废物处理系统设计时获得管道支吊架最优布置方案,提出了一种管道支吊架布置优化方法,建立相应管路参数化的有限元模型,以管道应力为优化目标,以相关标准为约束条件,采用全局扫描及零阶优化的组合算法确定支吊架最优位置,完成结果核算。使用算例对方法流程进行介绍,采用全面正交试验方法,使用CAESAR II软件进行对比计算,验证了所建的管路有限元模型的正确性。文中方法避免了在管道布置过程中大量的人工试算,提高了设计效率,并能够获得最大应力裕度,放射性废物处理系统安全性能得到提升。     

考虑对地航速和航向的船舶典型轨迹提取方法

基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据的船舶典型轨迹挖掘需要经过两个重要步骤,一是压缩 AIS 数据,二是聚类压缩后的 AIS 数据。传统的DP(DouglasPeucker)压缩算法,只考虑船舶轨迹的压缩形状,忽视了船舶航行中其他重要信息。为解决此问题,把对地航速和航向加入到DP算法的压缩过程中。在AIS轨迹聚类方面,传统谱聚类方法只对船舶轨迹的位置进行相似性度量,没有考虑船舶轨迹的其他维度,针对此问题,提出多属性轨迹相似性度量方法。由于不同的输入参数影响着最终的聚类质量,引入Calinski-Harabasz指标评价谱聚类算法,实现聚类参数的自适应选择。利用山东威海水域的实际AIS数据进行实例研究,并与传统谱聚类算法做比较实验。实验结果表明,利用该方法提取到的典型轨迹符合真实水域的交通情况,相较于传统谱聚类方法具有更高的聚类质量。     

探究6轴工业机器人的奇异点规避与轨迹规划方案

在自动生产技术大力发展的现下,工业机器人在企业产品生产中的重要性及关键性逐渐增强。然而,在实际生产过程中,由于工业机器人缺少自动避障处理的能力,导致机器人在运动时常常不能顺利完成既定轨迹,尤其是奇异点区域作为避免难度较高的特定区域,经常导致工业机器人在实际运作中产生生产事故。为了有效解决这一问题,提升自动化生产效率,将从运动学角度分析6轴机器人的位姿和运动特点,并通过分析得到6轴机器人的奇异点规避算法,为工业机器人有效解决无法避障问题,实现高效运作提供参考帮助。     

基于BIM和AI技术的铁路桥梁智能布跨研究

针对我国铁路桥梁占比高、标准构件应用范围广、孔跨布置作业繁重的特点,将建筑信息模型（BIM,Building Information Modeling）与人工智能（AI,Artificial Intelligence）技术相结合,进行桥梁智能布跨研究。文章根据桥梁布跨原则,基于信息集,选用Q-Learning算法对Bentley平台二次开发,形成了一套完整的可视化桥梁布跨方案。验证结果表明,该方案可应用于一般铁路桥梁设计中,并从设计层提高BIM数据应用深度与广度,提高桥梁布跨工作效率与质量。     

一种应用在大惯性系统下的PI算法

在某所5吨的摇摆平台控制系统中,由于负载的惯性比较大,而控制单元采用PLC,控制精度为50ms,因此简单地采用位置式PI控制算法可能会造成系统的失控,系统的运行曲线无法达到指定的正弦波.当在系统调试中采用位置式PI算法并加入一阶惯性环节,同时考虑到死区和速度限制时,在实际调试中则取得了比较好的效果.     

青藏铁路综合视频监控系统室外摄像机抖动频率特征分析

青藏铁路沿线多处区段常年多风,导致安装在铁塔高处的长焦摄像机产生抖动引起图像模糊,因此使用的长焦摄像机应具有防抖功能.而多个摄像机、镜头等生产厂家,均无法提供其电子防抖性能的具体参数指标,或无法给出光学/机械防抖性能参数指标来源.通过提出采用SURF算法提取匹配图像的特征点,介绍算法原理和算法实现过程,并开展算法验证和...     

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

基于ABC优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为提高船舶交通流量预测的准确性,针对BP神经网络随机确定初始权值和阈值的缺点,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)改进BP神经网络的ABC-BP船舶交通流量预测模型.利用人工蜂群算法全局搜索能力和不易陷入局部最优的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并以青岛港船舶交通...     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...