图的符号圈控制

文[1～2]中引入了图的两种边控制概念,即符号边控制和符号星控制.本文引入了图的符号圈控制概念,得到了符号圈控制数的下界,并确定了几类特殊图的符号圈控制数.     

列车控制仿真系统中速度控制曲线的计算

在介绍列车控制系统结构和列车速度控制模式的基础上,重点阐述列车控制仿真中列车速度控制模式的曲线的计算方法.目次,整个列车控制仿真系统已经投入运行,并取得了预期的效果.     

利用EXCEL进行道路中边线逐桩坐标计算

利用坐标增量的基本思想,将道路曲线坐标的计算归结为3种最基本的形式--直线段、圆曲线段、缓和曲线段,直接计算出中、边线的测量坐标,省去了切线支距法坐标向测量坐标的转换过程,简化了计算思路,节约了计算量。并利用办公软件Excel的强大计算功能进行实例计算。     

圆桩等效嵌固点深度研究

规范的桩基结构等效嵌固点深度计算公式中存在一个范围参数η,其取值不同会导致计算结果相差数米,从而极大影响上部结构的计算.对工程中常用的PHC桩、钢管桩、灌注桩进行有限元分析,计算出单桩桩顶水平位移,根据材料力学基本假设,推导出梁端自由及梁端转动被约束的悬臂梁挠度曲线方程,并据此求出各种桩型的等效嵌固点深度.结合规范公式,给出η值推荐值及等效嵌固点深度计算的注意事项.研究成果可为桩基结构计算提供参考.     

高速列车曲线通过迭代学习半主动控制研究

高速列车通过曲线时,车辆动力学性能恶化。为改善高速列车通过不同曲线的动力学性能,研究了抗蛇形减振器半主动控制对高速列车曲线通过时动力学性能的影响。根据列车运行具有重复性等特点,结合大数据,设计了PD型迭代学习控制算法,并进行控制算法和多体动力学软件的半主动控制仿真,将结果与无控制的仿真结果进行对比。结果显示:经过10次迭代控制后,列车过曲线时的平稳性指标、脱轨系数、轮重减载率、轮轨横向力指标都有所改善。     

城市道路排队车辆检测方法

针对城市道路环境下的排队车辆检测问题, 提出一种基于边缘信息和局部纹理特征的综合检测方法。根据交通环境的特点, 对比5种不同边缘检测方法的性能, 采用Canny算法提取边缘信息, 采用改进的LBP方法提取纹理特征, 得到车辆的综合检测结果, 提取车辆排队长度和车道占有率等交通参数。分别采用综合检测方法、高斯混合模型和帧差法处理快速路、交叉路口、阴雨天气、光线突变、大雪天气、浓雾天气等场景下的视频图像, 并采用ROC曲线对检测性能进行量化评价。分析结果表明: 在快速路和大雪天气场景中, 3种方法检测性能基本相似, 最佳检测率分别接近90.0%和60.0%, 虚警率分别不超过5.0%和10.0%;在交叉路口场景中, 3种方法的最佳检测率分别为77.1%、31.5%、13.6%, 虚警率分别为16.5%、3.2%、19.0%;在阴雨天气场景中, 3种方法的最佳检测率分别为65.2%、3.0%、62.4%, 虚警率分别为10.5%、5.0%、56.5%;在光线突变场景中, 3种方法的最佳检测率分别为62.0%、18.9%、39.7%, 虚警率分别为10.8%、55.1%、36.0%;在浓雾天气场景中, 当能见度较低时, 3种方法的检测率和虚警率均接近于0。     

基于信号检测论的国际豁免航班飞行员注意特征分析

《疫情期间豁免机组成员值勤期、飞行时间限制的实施办法》要求执行豁免航班(即不过夜休息航班)机组人员应对各种信号具有较高的检测能力。飞行员信号检测能力代表机组人员信息加工能力的准确性与决策效率, 高效的信息加工及决策效率能有效保障飞行安全。可见, 飞行员选择性注意、持续性警觉与阶段性警觉对飞行安全至关重要。基于信号检测原理, 设计了评估飞行员对选择性、持续性、阶段性3种刺激信号判别能力(d')与判断标准(β)的测试方法。收集了国内飞往北美洲的豁免与不豁免航班中18名飞行员在飞行过程中对上述3种信号的判断结果, 确定了辨别能力与判断标准, 绘制了受试者工作特征曲线(ROC)。结果表明: 在豁免与否2种模式下, 飞行员在去程降落后的疲劳自评感受差异最明显(卡罗琳斯卡嗜睡量表差值=2.333, 机组人员状态检查表差值=1.222);飞行员对选择性信号辨别能力(sig=0.337)与判断标准(sig=0.200)无显著性差异; 豁免航班飞行员对持续性信号的辨别能力(d'=4.149)高于不豁免航班(d'=3.137), 判断标准(β=0.616)低于不豁免航班(β=0.629);豁免航班中飞行员对阶段性信号判断能力(d'=3.916)高于不豁免航班(d'=2.994), 判断标准无显著性差异(sig=0.262)。总体而言, 豁免航班飞行员对3种信号辨别能力高于不豁免航班, 判断标准与平均反应时无显著差异。豁免航班飞行员信号检测能力不会对安全运行产生负面影响。     

适应6轴铰接列车动力性的高速公路最大纵坡坡度和坡长

针对当今中国高速公路货运主导车型6轴铰接列车以满载状态在相同纵坡条件下行驶时, 其性能差于《公路工程技术标准》 (JTG B01—2014) 中纵坡设计代表车型的问题, 采用典型平路试验和实际道路试验相结合的方法, 获得了该主导车型的发动机使用外特性曲线, 分析了试验车发动机转矩、功率与发动机转速的关系; 依据汽车行驶受力方程, 建立了该主导车型在各个挡位下的坡度与车速的关系曲线, 确定了不同纵坡坡度时, 发动机全负荷状态下车辆稳定行驶的最大平衡速度, 获得了该主导车型的加速性能曲线和减速性能曲线, 提出了符合中国当前货运车型变化的高速公路上坡方向纵坡坡度、坡长等主要控制指标。研究结果表明: 相比于《公路工程技术标准》 (JTG B01—2014), 在相同纵坡条件下, 由于主导车型比功率的降低, 其平衡速度较标准中纵坡设计代表车型对应的平衡速度降低了20%~30%, 且适应其动力性的最大纵坡坡度比标准中规定的纵坡坡度小50%, 因此, 中国当前主导货运车辆动力性能不适应高速公路纵坡条件; 根据6轴铰接列车在不同纵坡上的加减速特性, 满足6轴铰接列车爬坡需求的最大纵坡坡长随坡度的增大而降低, 且降低幅度逐渐增大, 最大降幅达到60%。     

基于辨识理论的船舶时域运动快速计算

根据时域运动方程快速计算的需求, 采用4种基于辨识理论并适用于时延函数快速计算的方法, 建立替代卷积分项的状态空间模型, 同时满足时延函数性质与拟合质量; 以海洋石油286船为研究对象, 分别采用频域和时域辨识方法进行时延函数拟合结果的对比。计算结果表明: 当置信度为0.99时, 频域回归法和频域迭代法拟合结果与期望值整体趋势一致, 在频率为0.92~1.05rad·s^-1时达到峰值, 然后逐渐衰减, 最后趋于0;在频率为0.05~0.50rad·s^-1时, 频域回归法的拟合结果与期望值偏差约为20%, 准确度明显低于频域迭代法; 当置信度为0.99时, 脉冲响应曲线拟合法和实现理论法拟合结果与时延函数期望值趋势一致, 都是由初始峰值逐渐衰减到约3.5s达到最小值, 然后逐渐增大, 在约15s趋于0;在7~11s时, 脉冲响应曲线拟合法拟合精度低于实现理论法; 在考虑垂荡对纵摇方向影响时, 实现理论法在横荡、垂荡、纵摇方向拟合的状态空间模型阶数分别为4、3、3阶, 是4种方法中最小的; 在不考虑垂荡对纵摇方向影响时, 频域迭代法在横荡、垂荡、纵摇方向拟合的状态空间模型阶数分为3、2、2, 是4种方法中最小的; 采用脉冲响应曲线拟合法在考虑垂荡对纵摇方向影响去拟合状态空间模型时, 拟合纵摇所需的状态空间模型阶数是不考虑时的2倍, 而实现理论法阶数相同。     

汽车制动力曲线异常检测

研究了制动力曲线异常检测方法, 分析了回踩异常特性, 考虑了制动力检测工况和制动力曲线变化趋势, 基于余弦相似度与相对误差, 对制动力数据进行聚类, 建立了制动力曲线分段算法; 将制动力曲线分为阻滞段、上升段、持续段和释放段, 提取出相应的数据子集; 对3家检验机构的9 120条制动力曲线进行人工筛选和分析, 归纳了制动超前、回踩、增长滞后3种异常特征, 给出了相应异常检测算法; 对于较难识别的回踩异常, 根据动态规划思想, 找出上升段最长连续趋势下降子序列, 计算了该子序列占制动力曲线上升段的行程比, 并结合经验值来判定该子序列是否异常。研究结果表明: 对于维度不大于32的低维制动力数据, 通过余弦相似度可聚类制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 对于维度大于32的高维数据, 因为维数较高, 行程比较小, 分界点对整个序列相似度影响较小, 在这种情况下, 必须在考虑相似度的情况下, 通过分界点的相对误差进一步约束聚类结果, 可以确定制动力曲线的阻滞段、上升段、持续段和释放段; 由于采集的回踩子序列占制动力曲线的行程比为9.8%, 大于行程比的经验阈值8.2%, 因此, 该制动力曲线具有回踩异常, 判断结果正确, 方法可靠。