基于经验模态分解的舰船运动姿态预测模型研究

运动姿态准确性预测对提高舰船水上作业安全性具有重要的现实意义,为此,基于经验模态分解算法,构建一种新的舰船运动姿态预测模型。该模型首先利用EMD分解舰船运动时间序列,然后采用游程判别法来判定IMF和r_n (t)的波动程度,划分高频、中频和低频3个分量,最后利用基于支持向量机算法构建的预测模型预测舰船运动姿态。实验结果表明:与卡尔曼滤波法、谱估计法、艏前波法3种运动姿态预测方法得到的结果相比,本模型的纵摇角预测误差更小,精度更高。     

质量风险管理在科研生产中的应用

对质量风险管理的来源、基本流程进行介绍,同时结合风险流程简要讲述其在科研生产中的应用,旨在提升人员对质量风险管理的认识,倡导科研生产各环节树立风险思维,采用科学的方法去识别风险和控制风险,提升产品和服务质量。     

舰船惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿方法

针对海上舰船惯导长时间工作而又无法获得外部导航校准信息、无法评估惯导水平姿态误差问题,提出利用惯导自身信息实现水平姿态误差评估与补偿的新方法。根据舰船稳速直航状态下的实际加速度值近似为零的特点,分析惯导等效加速度和惯导速度误差与水平姿态角误差之间的关系,建立海上舰船惯导水平姿态误差自主评估模型。仿真实验分析结果表明,提出的水平姿态误差动态自主评估与补偿方法,在不依赖外部导航信息条件下,实现惯导水平姿态误差动态自主评估与补偿,在给定的仿真实验条件下,水平姿态角误差最大值和振荡范围均减小了75.8%,有效提升了舰船惯导的水平姿态精度。     

基于D2D技术的车车通信研究

阐述车车之间实现直接通信的应用价值和意义。利用列车在RBC中的注册数据(车次号)及同方向列车在区间内相对固定的运行顺序,在RBC端加入列车通信管理单元协助列车完成身份识别,并对特殊情况下的列车通信管理单元的布置原则进行分析。探讨利用D2D技术实现车车之间的信息互通,在结合C3线路列车的运行特征与D2D技术的模式特征后,选择D2D基站中继模式建立前后行列车的通信模型。在车车通信系统模型建立的基础上,对该系统的故障因素进行分析,利用马尔科夫模型对系统可靠性进行验证,结果显示其可靠性满足目前铁路运输的需求。     

地铁列车障碍物视频识别系统设计

基于视频图像识别技术的列车障碍物识别系统,可以实现无人驾驶列车前进方向轨道内障碍物的自动检测。该系统通过采用2台独立的高清摄像机采集图像数据,经软件的智能计算分析,可识别列车前方是否存在障碍物,并实现障碍物与车辆之间的距离测量。该技术在业内属首次开发,可实现列车前方障碍物的检测,有效替代司机进行线路瞭望。目前本系统已通过功能仿真验证测试,拟在实际运行线路的列车上进一步进行功能验证。     

桁架结构损伤识别的单元模态应变差法

从桁架结构的受力特点出发,利用两节点空间铰接杆单元有限元法,由节点模态位移推导出单元模态应变,提出采用损伤结构前后的单元低阶模态应变差作为桁架结构损伤定位的动力指纹,建立一种基于杆单元模态应变的桁架结构损伤定位方法.数值算例分析表明,该方法能在低阶模态测试自由度信息条件下,针对单处或多处损伤、支撑处损伤、轻微或严重损伤,以及多种损伤共存等不同损伤状况的桁架,均具有损伤定位的能力;并能根据损伤单元模态应变的差值确定出损伤程度;且在一定噪声水平下具有较强的抗噪能力,适用于实际观测条件下的桁架结构损伤定位.     

风险管理在隧道工程监控量测中的应用

隧道工程在修建中面临很多的风险。针对隧道工程建设中的特点,运用风险管理的相关知识,结合专家经验分析,确定各数据所占权重,对隧道工程中风险管理的定义、风险识别、风险评估、风险应对等问题进行了讨论,并研究风险管理在隧道工程监控量测中的运用。     

荧光磁粉探伤裂纹智能识别图像处理研究

磁粉探伤的发展趋势是自动化、智能化,而工件表面状况、真伪裂纹、工况条件等使得现有的检测识别方法难以满足工件表面裂纹缺陷自动检测识别的需要。在分析工件表面荧光磁粉图像特征及裂纹缺陷特征的基础上,研究表征裂纹邻域像素空间相关度的二维直方图分布,提出基于多重分块极值的图像边缘检测算法。根据裂纹邻域像素空间相关度参数,以及裂纹缺陷的长宽比、圆形度等特征,设计了基于Fisher线性判别方法的工件裂纹识别算法。以此为基础的荧光磁粉探伤工件裂纹缺陷自动检测识别技术,应用于列车轮轴检测线实时检测,裂纹缺陷的有效检出率达99%。