锚夹具回收量对短索钢绞线伸长量值的影响

在桥梁短索钢绞线预应力的施工中,锚夹具在张拉时的回收对钢绞线伸长值的量测有着不可忽略的影响。结合安徽省铜黄高速公路汤屯五标的桥梁施工进行了分析,可供桥梁预应力短索张拉的施工参考。     

基于自注意力机制的自动驾驶场景点云语义分割方法

对车载激光雷达场景点云进行语义分割是自动驾驶环境感知环节的基础性工作。针对现有处理大规模自动驾驶场景点云方法对局部特征提取能力不足和难以捕捉全局上下文信息的问题,本文基于自注意力机制设计了局部和全局自注意力编码器,并搭建了特征聚合模块进行特征提取。实验结果表明,与同样采用局部特征聚合的网络RandLA-Net相比,在SemanticKITTI数据集上本文的方法可将平均交并比提升5.7个百分点,局部自注意力编码器的加入也使车辆和行人等小目标的分割精度提高2个百分点以上。     

基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法

针对路侧采集的激光雷达点云数据随距离增大而密度下降导致同一目标的点云被分割成多个目标的问题,提出了一种基于自适应阈值DBSCAN的路侧点云分割算法。首先,使用改进GPF和直通滤波对采集的路侧点云进行过滤,提取出道路区域上的非地面点云;然后,基于有效距离和sigmoid函数构建自适应系数函数,对DBSCAN聚类算法集群生长中近邻点搜索时半径阈值的选取规则进行优化;最后,利用自适应阈值DBSCAN聚类算法对非地面点进行聚类,得到隶属于单个目标的点云。采集了1 055帧真实场景的连续数据进行测试,结果显示：C-H系数平均约增加3倍、D-B系数平均减少4.52%、轮廓系数平均增加77.78%,这表明基于自适应阈值DBSCAN的分割算法能提高点云簇的类内一致性和类间差异性,有效减少路侧激光雷达点云的过分割现象,具有较高的工程应用价值。     

基于联邦LSTM的突遇新频率船舶升沉运动预测策略

由于浮式起重船在海上进行风电设备安装和运维作业期间,离岸距离远且作业时间长,波浪变化多样且不确定,极易产生新频率的船舶运动,使得无法进行精确预测,从而导致海上作业无法安全进行甚至造成设备损坏,因此文章提出基于联邦学习的多变量多步长短期记忆网络（LSTM）预测方法。针对无线数据采集时间间隔不一致,将其和船舶升沉运动数据共同作为双层LSTM预测模型的输入变量并进行多步预测。同时针对突遇新频率船舶运动的情况,采用联邦学习方法联合多家海上风电安装运维企业的船舶升沉运动数据,共同训练适用于复杂海况下的船舶升沉运动LSTM预测模型。使用Stewart六自由度波浪补偿平台模拟浮式起重船的升沉运动,试验结果表明,在遇到新频率船舶运动时,该方法能有效提高船舶升沉运动的预测效果,模型预测精度（RMSE值）至少可达到0.095。     

掺RAP再生水泥混凝土抗碳化性能研究

配制了沥青路面铣刨料（RAP）掺量为20%、30%、40%、50%的RAP再生水泥混凝土,分析了R AP掺量对再生水泥混凝土抗压强度和碳化深度的影响,并与普通水泥混凝土进行了对比。结果表明：RAP的掺入会降低水泥混凝土的抗压强度,且掺量越大抗压强度降低越多;随着碳化时间的增加,R AP再生水泥混凝土的碳化深度随之增大,碳化速率随之减缓;R AP再生水泥混凝土的抗碳化性能随着RAP掺量的增大而降低;在现有碳化模型基础上,通过回归拟合得到了标准碳化条件下RAP再生水泥混凝土的碳化模型,可以较好地实现RAP再生水泥混凝土碳化发展趋势的预测。     

大吨位小半径空间曲线超长预应力束张拉施工

以一座典型的预应力混凝土连续梁桥———南湖大路高架桥为工程背景,对小半径空间曲线预应力筋理论伸长量计算、预应力张拉施工进行了十分有益的探索。为类似工程设计与施工提供参考。     

双车道公路事故多发点成因及防治措施

根据某公路的历年事故统计资料,对双车道公路典型事故多发点按照其所处的位置,从一般公路段、平面交叉口及城镇化公路段三个类别对事故发生的原因进行详细的分析,最后针对各种事故的成因提出原则性对策,指导事故多发点的整治改造。     

侧滑仪与检测工作站通信技术研究

汽车前轮定位参数的正确与否,对汽车的行驶平顺性、安全性、秉坐的舒适性及操纵的灵巧等方面有很大影响.因此,作为前轮定位参数的重要部分--侧滑量的检测在汽车检测系统中占有不可或缺的地位.     

影响汽车侧滑的因素

汽车前轮侧滑量的检测,已经成为汽车安全性能检测的重要内容。但是,许多车主对侧滑仍然感到很陌生,当遇到侧滑检测不合格时也不知如何调整维修。那么,什么是前轮侧滑呢?我们知道,汽车为了保证转向的轻便和直线行驶,必须正确配置主销内倾、主销后倾、前轮外倾和前轮前束等4个参数。正是因为前轮外倾和前轮前束使汽车产生了侧滑的可能。当车轮向前滚动的时候,由于车轮具     

一种基于角点特征的场景锁定新方法

为了消除由飞机旋转、平移等运动造成的场景变化,使机载吊舱能对感兴趣场景连续侦察和跟踪,本文提出一种基于角点特征的场景锁定新方法。本文将参考图像等分成16块,选取每块中响应值最大的角点作为特征点,采用SAD(sum of absolute differences)算法进行特征点匹配,然后利用改进的RANSAC算法进行角点的一致性检测,利用最小二乘法解算全局运动参数,最后计算图像之间的累积运动。该算法便于在DSP+FPGA硬件平台上实现,能在20 ms内完成处理,实验结果表明,该算法匹配精度高,稳定性好,能较好地实现场景锁定。