视觉三坐标测量技术中的小波变换策略研究

图形图像数据处理技术是视觉三坐标测量技术的关键之一。作为一种多分辨率分析方法，小波变换理论在图像处理中的应用具有很好的发展前景。章介绍了将图像的小波分析算法引入到三坐标无接触测量工作当中，为改进三坐标测量技术领域的图像处理手段指出了新的途径，实验证明了其可行性。     

一种快速构建道路整体模型方法的研究

依据道路线路设计成果计算出道路模型与地形模型的拼合交线，用设计点(特征线)数据替换拼合交线内的地形点(特征线)数据，形成道路建模所需的原始点集和约束边集。针对原始点集采用逐点插入算法进行Delaunay三角剖分，将约束边嵌入初始三角网中，由此得到外观与内部拓扑关系均为整体的道路三维模型。     

防抱制动系统基于模型的最佳滑移率计算方法

提出了一种基于μ-λ曲线的近似数学模型来实现最佳滑移率的递推最小二乘算法(RLS)。应用累积求和统计控制法(CUSUM)，解决了RLS算法在检测跃变路面时响应滞后的问题。通过计算机仿真，验证了算法在车辆防抱制动系统中的可行性和有效性。     

基于LMS自适应滤波的模糊控制主动悬架研究

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标，根据路面一车辆系统的特点，提出一种在线可调整的模糊控制算法，利用LMS自适应模块调整模糊控制器的自调整因子，改善单一模糊控制算法对专家先期经验的依赖。针对简化的车辆模型，以路面信号作为激励源，进行悬架系统的振动控制研究，结果表明提出的算法对车辆悬架系统的振动控制具有较好的适应性。     

汽车半主动悬架的神经网络自适应控制

本文提出了用两个线性神经网络对汽车半主动悬架系统进行在线辨识和控制的策略，介绍了该控制系统中神经网络的在线训练方法，进行了仿真计算和结果分析。     

城市交通超级网络均衡配流模型及算法

从我国城市交通的实际情况出发，综合考虑交通网络中自行车，公交车和一般机动车３种基本交通方式的交通流及它们的相互影响，建立了一个混合交通的超级网络模型，给出了求解该问题的迭代算法。     

基于人工神经网络的柴油机故障诊断

故障诊断是计算机模式识别领域的一个活跃课题。文中提出了基于人工神经网络的柴油机故障诊断方法，设计了适合该诊断系统的BP网络结构，并给出了一种基于黄金分割法改进的BP算法，用来自适应调整网络学习速率。仿真结果表明：该算法具有很快的学习速度和较高的学习精度，完全适用于柴油机故障诊断系统。     

高速公路常发性交通拥挤路段实时判定与跟踪研究

提出的自动判定和实时跟踪高速公路常发性拥挤路段的方法包含3个算法：①路段平均车速算法；②交通流区段类型判定算法；③排队类型判定算法。考虑采用两个前后相邻车辆检测站之间的路段平均车速来实时判定和跟踪常发性交通拥挤路段的情况，使得模型所提供的信息更能反映路段的真实交通状况。采用路段平均车速的方法克服了目前采用点速度来跟踪车队方法的局限性，并且采用“客观”标定临界车速作为基于现场数据判定车队状态的一种方法。     

基于自适应遗传算法的路堤边坡稳定性分析方法

基于圆弧滑动面假定,提出了一种用自适应遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的新方法。该方法是一种改进的遗传算法,采用自适应求取适值、动态调整交叉率和变异率、自适应区间收缩。自适应遗传算法有效克服了传统方法易陷入局部极小的缺陷,提高了算法的搜索效率、精度和稳定性。     

自适应信号控制下交叉口延误计算方法研究

为了研究交通信号的自适应控制方法,需要对交叉口延误进行定量的分析与计算。本文根据信号交叉口理论,在以往定时信号延误研究的基础上,基于交叉口一个进口方向的车辆延误分析,推导了信号控制交叉口不同交通运行状况下的交叉口延误公式;进而对自适应信号控制下交叉口延误的计算方法进行了研究,提出了自适应信号控制下交叉口延误的计算方法———根据交叉口各进口方向不同的交通运行状况以及所处的相序选择相应的公式计算交叉口各进口方向的车辆延误,然后对其求和,得到交叉口延误。