永川区城市时空扩展动力机制研究

以重庆市永川区为例,根据2000-2009年间的卫星遥感影像,开展永川区城市扩展变化研究,并探讨其城市扩展的驱动力机制.研究提出:人口和经济的快速增长是永川城市扩展的根本动力;山地城市的自然环境特征对城市扩展起着重要的制约作用;城市规划和政策本身并不是城市扩展的直接动力,但对城市空间扩展起到了重要的引导和控制作用;交通...     

环境小卫星在大连新港溢油事故监测中的应用

“7.16”大连新港溢油事故是建国以来大连市最严重的溢油事件.事故发生后,政府积极利用遥感技术对油污信息和清污效果进行了监测.环境小卫星是我国自主研制的卫星星座,具有较高的时间和空间分辨率,能够基本满足油污清除需求.在溢油应急期间,尽管天气条件比较恶劣,环境小卫星依然获取了6景影像数据,有效地掌握了油污分布和清污情况.随着环境小卫星星座的最终建成,完全可以胜任包括溢油监测在内的众多环境灾害监测任务.     

带有压力补偿模块的容积式阀位指示器

文章分析了造成容积式阀位指示器在船舶液压阀门遥控系统中应用产生误差的因素,介绍了一种新颖的带有压力补偿模块的容积式阀位指示器.这种阀位指示器可在系统工作压力高、控制管路长的工况下有效提高阀位指示器的测量精度,可广泛应用于大型船舶液压阀门遥控系统.     

适用于模拟复杂地质条件的微型TBM试验系统研制及应用

为研究TBM掘进隧道复杂地质的演化过程及破坏特征,研制了适用于复杂地质条件的微型TBM模型试验系统,主要由微型掘进装置、多功能岩箱、微型掘进机工位平移装置、四联液压系统以及微型掘进机掘进控制系统组成。该系统可实现推进速度0~50 mm/min可调、刀盘转速0~10 r/min可调、刀盘最大转矩可达1 000 N·m、刀盘最大安全掘进距离可达1 100 mm; 可以进行半断面可视化掘进和全断面高地应力模拟掘进,并提前了解TBM掘进复杂地质时隧道应力的变化规律,为现场高地应力大埋深复杂地质下TBM掘进提供可靠的参考资料。     

基于CAN总线技术的某船主机遥控监测系统

结合某船主机遥控监测系统实例，详细论述一种基于CAN总线的主机监控系统的构成及功能，对CAN总线网络各节点的处理，主机遥控系统控制框图和通讯作了具体措施，以推进CAN总线技术在船舶主机遥控监测系统中的运用。     

船舶智能感知车间的网络构建及系统应用

针对船舶制造现场缺乏实时感知系统、船舶制造车间未构建数据传输至工位的通信系统等问题,应用网络构建技术和信息采集与传输技术,构建船舶智能感知车间网络,实现船舶制造车间内部的“人、机、料”互联,达到数据采集的多源异构性和实时性,提高设备综合利用率和船厂管理水平。     

基于地质条件下的公路选线设计探讨

公路选线要受自然条件、技术标准、国家政策、社会环境、道路美学、民族风俗习惯等因素的制约,其中自然条件主要表现为地形、地质等.公路选线时应进行深入调查研究,查明特殊地区和不良地质地段的分布范围、类型、规模及发生、发展的原因和规律,灵活运用选线原则和掌握选线要点.     

国道210线树林召至东胜段公路改建工程地质问题分析

以国道210线树林召-东胜段公路改建工程为研究对象,经过现场地质调查,从地形地貌、区域构造、地层特点及路基填料适应性等方面对其进行宏观地质评价。本研究对附近地质背景相近的公路建设项目评价有一定借鉴意义。     

Speed-independent vibration-based terrain classification for passenger vehicles

Terrain physical characteristics can have a significant impact on passenger vehicle handling, ride quality, and stability. Here, an algorithm is presented to classify terrain using a single suspension-mounted accelerometer. The algorithm passes a measured acceleration signal through a dynamic vehicle model to estimate the terrain profile, and then extracts spatial frequency components of this estimated profile. A method is introduced to identify and remove terrain impulses from the profile that are caused by ruts and potholes. Finally, a supervised support vector machine is employed to classify profile segments as members of pre-defined classes (such as asphalt, brick, gravel, etc.). The classification algorithm is validated with experimental data collected with a passenger vehicle driving in real-world conditions. The algorithm is shown to classify multiple terrain types with reasonable accuracy at a range of typical automotive speeds. It is also shown that the removal of terrain impulses prior to classification improves classifier performance.