基于模糊神经网络的既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估

介绍了模糊神经网络的基本理论知识,根据其知识体系和既有桥梁可靠性的研究特点,结合相关文献的规定和研究成果,引入与所检测的截面裂缝宽度、应变值和应变值相关的评估参数Z,利用既有钢筋混凝土桥梁养护等级标准给出了构件技术状况等级与可靠指标的对应关系,然后根据模糊神经网络的理论优势,对输入变量(实测数据:裂缝宽度,应变值和应变值)进行训练,计算出构件在不同荷载作用下的可靠指标,其可用于既有桥梁结构构件可靠性评估中。并结合一实桥拆除构件的试验结果,得到了一些有益的结论,验证了本方法应用于既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估的可行性。     

工程车辆牵引动力学概述及其研究回顾(2)

1．2．1工程车辆的性能指标及其实现方法。牵引型车辆的总体性能指标为动力性、经济性、作业生产率，要求车辆工作中发动机功率充分发挥且有最好的燃料经济性，传动系统有最好的效率，整个车辆有最好的作业生产率。车辆作业生产率通过附着重量与行走机构滑转率的合理匹配来实现，与传动系统间接相关。因此，对车辆传动系统的综合性能要求主要为动力性、经济性，这一点无论对机械传动、液力机械传动．还是液压传动都应该是适应的。     

水泥混凝土路面结构模糊随机可靠度设计方法研究

我国水泥混凝土路面设计经历了3个发展阶段：经验法、力学一经验法和可靠度设计法。由于荷载、环境作用和结构设计参数的随机性和模糊性，它们都将影响路面结构的可靠度水平。为了更好地发展现有路面设计理论，系统地分析了现有水泥混凝土路面设计规范，对路面结构可靠度进行了定义和讨论。采用模糊随机可靠度理论，对水泥混凝土路面结构可靠度设计方法进行了系统分析，研究提出了路面模糊随机可靠度的设计公式，讨论了各个设计变量的变异性，并结合具体设计提出了详细的步骤和思路。     

基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据网络应用

海上气象灾害是影响船舶航行最危险的环境因素,如何通过船用气象传感网络采集的数据进行气象灾害预测及决策是现代海上决策系统研究的重点。随着计算科学的发展,数据挖掘在大数据处理中得到广泛应用,根据船用气象数据的噪声及边界模糊特性,本文选择基于二型模糊数据挖掘的船用气象数据决策模型,对气象数据采用密度因子进行分布调节,同时将多维气象数据进行降维处理,设计高效的海上气象灾害决策系统,最后进行实验。     

基于GPS数据的公交线路校核:以厦门市为例

实际运营中,公交车辆服务的线路编号调整频率高,而在车辆信息表中存在更新不及时及只增加不删除的情况,极大地影响了结合GPS数据匹配上车站点方法的准确性。本文提出了一种基于公交GPS到离站数据的线路校核方法,首先根据距离最近原则为每条公交GPS到离站数据匹配上车站点,并对途经该上车站点的线路号计数一次;然后按照车辆编号对GPS到离站数据进行分组,分别统计各组中,线路号计数值最大的线路号,以此作为该车辆编号的校核线路;最后根据GPS数据点、原始线路、校核线路进行抽样人工复核,验证校核的准确度。案例数据表明,校核有效率高达98%,并将人工检查的比例降至20%以下,在保证准确度的同时提高了处理效率。     

自动离合器起步控制研究

采用手动变速器的车型在车辆起步的时候,需要踩踏离合器踏板,进行动力传递实现起步。普通离合器在平路起步或半坡起步时油门与离合器控制不当容易导致车辆熄火甚至后溜的问题。本文介绍了一种自动离合器,可以运用模糊控制技术进行离合器自动控制,实现不需要用脚踩踏离合器踏板,驾驶员只需控制油门就可以完成车辆起步。文中对多模控制方法进行了研究和论证,针对缓慢起步、正常起步和急速起步三种状态进行了试验,结果证明采用模糊控制技术实现离合器自动控制是可行的。     

船舶智能控制系统的动态神经模糊模型设计研究

现代化的船舶控制系统已经与计算机技术高度结合,在大部分情况下,船舶能够主动进行航向的控制和系统状态的检测,而船员只要在监控站通过显示器和键盘,即可对船舶上成千上万的机电设备进行控制,这种智能化的管理方式已经获得了广泛的应用。但是在复杂海况下,船舶的自动化控制系统并不能做出快速反应,因此还需要船员进行手动的干预,才能保证船舶的安全控制。本文主要针对船舶智能化控制系统,运用优化后的动态神经模糊控制算法,对整个控制流程进行优化,结合具体的仿真数据,使船舶智能控制模型变得更加精确。     

短线匹配法箱梁预制悬拼施工技术研究

首先介绍了短线法,其次对短预箱梁的关键工序进行了重点接受,最后分析了桥梁工程的线性控制。     

基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可 能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价 提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决 结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递 货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主 观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货 品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较 低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警 及应对措施。