地震区棚洞合理结构形式的研究

以傍山隧道为研究对象,计算了地震动作用下不同结构形式棚洞的主应力和位移。采用大型有限元软件AN-SYS对棚洞进行了地震反应分析,根据D-P屈服准则,利用静-动力统一人工边界建立边界条件。研究表明:半拱斜柱式棚洞比半拱直柱式棚洞的抗震性能更优越;拱式棚洞比柱式棚洞抗震性能更好;柱式棚洞柱与横梁的连接形式不同而应力分布规律发生变化;地震时,洞顶回填土与边坡的交界面可能产生滑动。     

双鱼岛工程设计关键技术研究

重点介绍双鱼岛的前期填海造陆设计如何考虑与后期上盖规划之间的衔接,并根据工程所在位置地质相对比较 复杂、淤泥层厚度较大的特点,对人工岛平面布置、护岸结构方案、陆域填筑、地基处理、特殊功能建筑等主要关键技术 作重点研究。     

基于神经网络和支持向量机的大客车运行车速组合预测

为了降低单个预测方法的不确定性,综合神经网络和支持向量机两种学习型算法,基于二者的最优加权组合对大客车运行车速进行了预测.以二级公路上244个路段的平曲线半径和纵坡度等线形数据和实测车速为样本,分别应用BP神经网络、支持向量机、最优加权组合预测以及线性回归对大客车第85百分位运行车速进行了预测.选择均方根误差和判断系数为评价指标,对比结果表明,最优加权组合预测能够综合单个预测方法的信息,提高了预测精度.     

基于模糊自适应IMM算法的机动目标跟踪方法

提出了一种模糊自适应IMM算法(FAIMM)自适应地设计IMM算法中的模型集.该方法根据加速度估计值,通过模糊推理获得所使用模型的后验概率,自适应地摒弃概率较小的模型,从而减少了模型数目,降低了算法的计算量.仿真结果表明,应用FAIMM算法跟踪目标,跟踪的精度、平稳性以及算法的收敛速度等都得到了改善.     

基于知识的故障诊断技术及其在船舶上的应用

介绍基于知识的故障诊断技术的基本原理,探讨故障诊断技术发展的趋势,提出了一种基于多种智能集成的故障诊断系统的组织结构,并给出其在船舶上应用的实例.     

水下航行体水动力参数智能辨识方法研究

通过水下航行体的状态方程和试验观测方程,利用智能辨识技术对水下航行体的模拟运动数据进行了仿真辨识,求得了10个水动力参数.结果表明,智能算法简单有效,对目标函数没有可微性和连续性要求,避免了复杂的梯度矩阵计算,适合在复杂的非线性水动力系统辨识中应用.     

模式类及其上的知识表示和推理

指出知识之间的关系广泛存在，这些关系正是插值推理所需要的。然而还没有一种容纳知识之间的关系的知识表示的方法，模糊推理方法隐含了这些知识但没有明确地表示出来。文中还建立了一种表示不确定知识的框架－模式类，此框架用于表示知识之间的关系，并且建立了在此框架上进行知识推理的方法，该方法可以应用到传统模糊推理能够应用的地方，且应用范围更广。     

TJWX-2000型微机监测系统分析与研究

对目前铁路信号TJWX-2000型微机监测系统存在的问题进行了分析，提出了解决办法，并根据信号设备发展需求对微机监测功能进行了二次开发研究。     

桥梁抗震智能与韧性的发展

随着科学技术的飞速发展，各种新技术相互融合，改变着人们的生活，社会呈现出人口、建筑以及财富的高密度特征，人们对灾患的预警、应灾、灾后复原、恢复和重建能力有着更高、更全面的要求，桥梁抗震也向着对各种实际需求具有高质量、高性能适应性的智能性方向发展。为进一步深化可持续发展，当前结构抗震已经从基于生命安全的结构抗震减震转向震后结构功能可恢复与快速修复，这对桥梁抗震的韧性提出了要求。为此，首先介绍了桥梁抗震中智能和韧性的含义，指出其是桥梁抗震研究的2个主要关注点，阐明了智能和韧性之间的相互关联、相互补充关系。而后从近断层地震荷载、桥梁减震体系设计、桥梁装置的设计、可恢复结构和预制装配技术以及桥梁路网系统等方面，基于智能和韧性的视角，总结了研究人员为提升桥梁防震能力所做的努力。并基于现有的工作基础，从抗震体系或装置的多功能与高性能化、监测技术的高效发展以及韧性评价体系的完善方面，阐述了进一步推进抗震智能与韧性应该做的工作。最后，结合当前“互联网+”与“人工智能”等技术在社会各领域中表现出来的引领作用，对未来在设计、运营、震后维修等阶段如何方便、快捷、高效地保证桥梁抗震智能和韧性进行了展望和构想。     

多传感器目标识别的神经网络与证据理论结合方法

FMM人工神经网络在模式识别和分类中具有独特的优势，D—S证据理论在多传感器决策融合上具有优势。提出了一种FMM神经网络与D—S证据理论相结合的多传感器数据融合目标识别方法，给出计算机仿真结果，表明该方法可以克服单一传感器ATR系统的局限性，提高对目标的识别率和系统的容错性。