公路工程瞬态锤击检测技术

为了实现刚性路面板脱空和路基压实质量的快速无损检测,提出了以瞬态锤击为特色的动态检测技术.简述了瞬态锤击检测技术原理,给出了瞬态振动信号的分析处理方法;针对瑞雷波相速度测试结果,借鉴物探中剥层法反演了路基剪切波速剖面;建立了4种路基土密度与剪切波速的数学模型,给出了剪切波法确定路基压实度的公式,从而实现了对路基压实度的波动检测;结合刚性路面的模态分析和模型试验结果,对路面瞬态振动信号进行了频谱分析,从而获得了路面板脱空状况信息.结果表明:路面板脱空严重时,其振动基频一般低于50 Hz,对于支承良好的路面板,其振动基频通常大于200 Hz.     

同步器的相关设计参数影响浅析

同步器总成是手动变速箱（MT）中的一个重要的总成,其主要作用是在不同的固定转速啮合齿轮问进行速度变换,设计的基本要求一般要达到如下几点：     

基于单目视觉的区域交通智能车辆道路边界检测方法研究

基于单目视觉的道路边界检测由于其在车辆辅助驾驶系统中的重要应用价值成为当前计算机视觉和智能车辆领域最为活跃的研究课题之一。指出图像边缘检测现有算法的不足,采用领域平均法对图像进行平滑处理,根据图像的边缘特征运用Prewitt算子实现边缘增强,以获取精确的边缘信息。使用最大熵算法分割二值化图像进一步减少噪声,从而得到良好的道路特征图像数据。利用道路约束条件,建立视觉系统动态感兴趣区域(DAOI),运用改进的Hough变换最终识别道路边界。试验结果表明:本文所述算法不仅能准确、实时检测出道路板边界,而且能有效地抑制噪声,为区域交通智能车辆的换道和超车提供研究基础。     

虚拟层合单元与杆单元在桥梁预应力混凝土结构分析中的合成方法

对预应力混凝土的计算方法和研究现状做出了评价,提出针对预应力混凝土结构分析的单元形式。通过自由度变换,把空间杆单元的节点自由度用空间虚拟层合单元的节点自由度来表示,即杆单元的节点无需固定在体单元节点上,共同模拟了预应力混凝土结构。在单元内采用选择性积分的方法计算单元刚度矩阵,用较少的单元模拟出了复杂的断面形式;并采用单独的空间杆单元模拟预应力束,能直接求解预应力对结构产生的变形和内力。经实例验证分析,使用该单元进行预应力混凝土结构分析,在网格划分比较稀疏的情况下,仍然获得较为精确的结果,较传统的预应力计算方法更为简单、更为准确。     

双参数粘弹性地基矩形板的振动分析

建立了冲击荷载作用下双参数粘弹性地基上四边弹性嵌固矩形板的一种新型力学模型,利用Laplace变换,变分原理及互等功定理求解了该系统的位移解析解,并进一步讨论了地基参数和弹性支撑刚性系数对板的位移的影响.经过实例计算,表明结果正确,该研究结果可为路面结构的动力响应分析和质量评价提供一些理论依据.     

小波变换在车牌定位算法中的应用

将小波变换引入车牌定位算法,对车辆图像进行滤波降噪.在满足实时性处理要求的前提下,定位效果十分理想:完全消除了光照不均造成的影响,使车牌区域更加突出,增强了定位的鲁棒性,提高了定位查找的准确率,系统的车牌定位准确率高达95%.     

冲击荷载下粘弹性地基上弹性道面板响应分析

建立了冲击荷载作用下粘弹性地基上弹性道面板力学计算模型,较真实地反映了工程的实际情况,对自由边界条件下板的运动方程,采用有限傅立叶变换等手段进行了求解。并对比了其与弹性地基模型上道面板的弯沉,说明地基粘性效应限制了板的冲击挠度的发展,对工程设计的改进具有一定意义。     

混合智能算法在城市道路短时交通流量预测中的研究

对城市道路短时交通流进行准确预测是实现城市交通控制与交通诱导的关键。针对目前单一预测方法预测精度不高的问题,提出了小波与支持向量机（SVM）融合的预测新方法;同时为了避免SVM知识学习过程陷入局部最优的问题,采用粒子群算法（PSO）来优化SVM的关键参数,以提高对短时交通流量的预测精度。通过对武汉市道路交通流数据的实验分析,结果表明所提出的方法能够准确提取实验数据关键特征,显著提高SVM的预测精度,且结果比单一使用方法提高了近9%。     

基于边界点分布特征的夜间道路检测算法研究

提出一种在结构化道路情况下的夜间道路标志线检测算法。选择邻域均值滤波、Sobel算子和最大熵分割算法对道路图像进行预处理。结合道路灰度图像与道路边界图像,分析夜间道路边界点的分布特征,将道路边界点划分为到4个点集。针对虚假道路边界点,应用多方向搜索方法予以消除。选用2D的直线模型,采用改进的Hough变换从预处理后的图像中获取道路几何特征参数,最终检测出道路边界。试验结果表明本算法可靠、有效,户外试验中具有很好的鲁棒性。     

预应力管道压浆质量无损检测方法

为了准确评价后张法预应力混凝土结构管道内部的压浆质量,对实际压浆过程中可能出现的缺陷做出定性与定量分析,采用冲击回波法并结合小波神经网络进行无损检测研究。利用管道内置的软泡沫来模拟实际压浆体缺陷开展模型试验,在此基础上通过小波分析探讨冲击回波响应和管道压浆质量之间的关系,并提取测试信号对缺陷敏感的特征向量,创建一个单隐层的BP神经网络对预应力管道的压浆质量进行诊断。最后结合实际工程现场试验,完善智能评价系统。研究结果表明:经过训练、测试的3层BP神经网络具有很好的抗噪性能,在5dB噪声干扰下能够稳定和较准确地识别出缺陷大小,且诊断误差很小;实际工程的现场测试进一步验证了该方法的有效性。