结构系统广义可靠性及数值仿真

建立了结构系统广义可靠性分析模型。根据随机变量可能同时具有随机性和模糊性的特点,分别提出了模糊强度—随机应力、随机强度—模糊应力和模糊强度—模糊应力情况下的模糊可靠性分析方法。同时,建立了结构系统为独立单元部件串联或并联组成的模糊可靠性分析模型。考虑到不同模糊随机变量组合下的可靠性积分一般不存在解析解的情况,提出了用仿真法计算可靠度数值解,并阐述了数值仿真的基本原理和步骤。通过实例介绍了方法的具体运用。     

隧道检测系统及其在韩国高速铁路隧道的应用

介绍韩国高速铁路隧道安装的健康监测系统,提出基于检测数据诊断隧道衬砌可能破损的新系统识别方法。引入逆算法,即根据已知的形变数据和混凝土衬砌恒载,估计破损的程度和位置。对以刚度均减和裂缝概念为基础建立的两种模型进行效果和优劣比较。对理想化的隧道结构进行数学分析,并用检测数据中常用的白噪声对模型进行适应性研究。结果表明,基于刚度均减方法的模型1对白噪声相对不敏感,而以裂缝概念为基础的模型2由于受刚度减小的影响很小,易于现场应用。     

基于可信性理论的电气化铁路接触网可靠性的模糊评估

首先基于故障树分析法建立了接触网系统的可靠性模型,在大量调研和统计分析的基础上,用梯形模糊变量描述接触线、承力索和绝缘子的故障率和修复率,用三角形模糊变量描述接触网其他部件的故障率和修复率,将接触网系统的故障率、修复率和可用度等可靠性指标视为随机模糊函数,利用可信度理论实现了接触网可靠性的模糊评估。计算结果表明,只要掌握各部件故障率和修复率的大致分布,就可以较准确地计算接触网系统的可靠性指标,误差满足工程精度的要求。     

图像处理技术在铁路车号自动识别中应用的探讨

为实现铁路车号自动识别,运用MATLAB的图像处理功能,采用MATLAB平台提供的一些图像处理函数,以傅立叶变换通过字符模板与待处理的图像匹配为核心思想,对车号进行读取和精确定位.运用BP神经网络算法在MATLAB平台上解决因自然因素或采样因素所造成的车号字符识别困难.     

利用残余力概念进行结构损伤识别

提出一种利用残余力进行结构损伤识别方法。用刚度损伤系数将有限元模型参数化来描述结构的损伤。用特征值和特征向量预测算法构造目标函数,利用两点交叉算子的二进制代码的遗传算法反复迭代优化刚度损伤系数,获得待测结构的损伤系数、损伤位置与损伤程度的信息。通过一个平面桁架对该方法进行验证,结果表明:利用残余力概念进行损伤识别所得结构的损伤系数与理论值很接近。该方法能够较准确地判断结构的损伤位置和损伤程度。     

基于模糊因素的铁路旅客满意度的综合评价

从铁路旅客运输自身特性及旅客满意度评价特性两方面出发,通过分析铁路旅客满意度的影响因素,确定评估旅客满意度的评价指标体系。并采用模糊综合评价方法,建立了铁路旅客满意度模糊综合评价模型,结合铁路旅客问卷调查结果,对目前铁路旅客满意度水平进行了综合评价,从而为提高和改进铁路运输服务质量和服务水平、提高铁路运输的综合竞争力提供参考依据。     

一种基于高斯函数的直方图规定化算法

提出一种基于高斯函数的直方图规定化算法，本算法首先根据原图像的信息求出灰度平均值和灰度平均对比度，并利用这两个参数估计输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度，然后利用输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度构成高斯函数来规定输出图像的直方图，从而控制输出图像的灰度平均值和灰度平均对比度。此算法处理效果明显优于直方图均衡化算法，而且计算量小、处理速度快、不需要人工干预，可用于计算资源有限、实时性要求较高的场合。而且通过改变单一参量就可以控制输出图像的对比度，在工程应用中为用户提供了调控与选择手段。     

基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。     

转K2型转向架弹簧载荷识别及其对弹簧寿命影响的研究

用试验的方法得到在垂直载荷作用下弹簧45°方向应力和最大主应力之间的差异,用有限元法计算了弹簧在横向、垂向加载时的载荷识别系数。根据线路实测动应力识别出转K2型转向架弹簧在运用工况下的2种载荷。最后根据载荷计算出弹簧的应力,利用疲劳损伤模型计算出损伤,得出了2种载荷对疲劳寿命的影响。     

基于试验数据的城轨车辆二系悬挂系统神经网络辨识研究

针对城市轨道车辆二系悬挂系统的输入-输出动态关系,根据实测数据应用神经网络对城市轨道车辆二系悬挂系统进行辨识,建立了二系悬挂动态系统神经网络模型。仿真结果表明:所采用的辨识网络能够对城市轨道车辆二系悬挂系统的动态关系进行有效的辨识,可以建立一个分析二系悬挂系统特性的神经网络模型。