青岛地铁隧道爆破开挖振动控制研究

研究目的:以青岛地铁3号线试验段工程为背景,通过对隧道掘进向地表振动速度检测试验,得到浅埋隧道开挖爆破不同作用类型炮孔引起的地表振动特性及其衰减规律,并在不降低循环进尺的前提下,提出有效的降振措施。研究结论:开挖掌子面上不同的炮孔爆破类型其衰减规律有所不同,随着爆破起爆段别的增加,衰减公式中的K值逐渐递减,α基本保持不变;根据K、α值的变化规律和影响因素,采取了增加中心孔优化掏槽方案、调整起爆顺序、减轻爆破夹制作用的措施,爆破振动降低到1.5 cm/s以下。     

基于SVM-PSO算法的大跨度悬索桥挠度可靠度研究

为了研究高维随机参数作用下大跨度悬索桥运营阶段挠度可靠度,在有限元计算基础上,基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立成桥阶段挠度可靠度模型,结合优化后的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)计算结构运营阶段挠度可靠指标。研究结果表明:借鉴遗传算法中的变异思想,通过设置中间变量约束条件,可以解决粒子群算法易早熟、后期迭代效率低的问题,进而提高计算效率与精度,基于SVM-PSO算法的结构可靠度方法高效准确,普立特大桥挠度可靠度满足正常使用极限条件下的要求。     

模糊熵在地铁车辆平轮故障诊断中的应用研究

为实现地铁车辆走行部关键部件的不解体检测诊断,采用过车轨道振动来分析车辆平轮故障。试验采集了正常情况、剥离故障及擦伤故障等3种工况下的振动信号。首先对信号进行集合经验模态分解;然后,用相关系数法筛选分解产生的本征模态函数分量,再计算主分量的模糊熵熵值作为故障特征向量;最后,输入到由遗传算法优化的支持向量机分类器进行故障识别。试验结果表明,该方法可以实现地铁车辆平轮故障的准确识别。     

改进的SVM用于主变流器故障诊断

针对机车主变流器故障,借助Matlab中的Simulink工具箱,仿真得到了主变流器发生不同故障时相应的电路输出电压;采用小波分析对输出电压进行信号处理,提取故障特征,构造特征向量,获得蕴涵电路故障信息的样本;利用SVM工具箱构建多故障分类器,并对故障样本进行诊断。由于SVM在无限空间建立分类超平面,容易导致误分类,针对此问题,提出了改进方法,使SVM在确定的有限空间进行分类。最后用仿真样本进行了训练和测试。实验结果表明诊断效果良好,实现了预期目标。     

电力机车直接转矩控制策略的研究

传统的直接转矩控制算法,限制了电力机车在低速段的控制性能。介绍了一种基于定子磁链定向的直接转矩控制算法,并结合三电平逆变器SVPWM调制算法,有效减小了转矩的波动,降低了电流谐波的含量,提高了电力机车的控制性能。通过仿真比较,证明了该方法的合理性和有效性。     

异步电动机的微机矢量控制系统

本文根据滑差矢量控制原理,将一恒转差控制的电流型逆变器异步电动机控制系统改进成为滑差矢量控制系统,并用一台单板机控制.为消除脉动转矩对电机运行性能的影响,系统在低频时以 PWM 方式工作.文中还给出了当逆变器由一种工作方式向另一种工作方式转换时,为保证异步电动机定子电流的相位不发生跳变的控制方法.     

基于图的频繁闭项集挖掘算法

为了提高数据挖掘效率，提出了一种基于图的频繁闭项集挖掘算法GFCG(graph—based frequent closed itemset generation)．该算法采用位矢量技术构造有向图，表示项与项之间的频繁关系，并在有向图的基础上递归产生频繁闭项集，从而只需扫描数据库2次，不产生候选集；引入扩展频繁项集的概念，大大减小了检查频繁项集是否闭的搜索空间．用1个真实数据库和2个合成数据库对GFCG进行了测试，并与A-close和CLOSET算法的结果进行了比较，结果表明，该算法具有良好的速度和可伸缩性性能．     

黑龙江省物流发展战略研究

根据黑龙江省的实际情况,综合运用物流与战略理论对黑龙江省物流未来发展战略及实施进行分析,并初步确定黑龙江省物流发展战略的基本模式。     

基于向量空间理论的交通量预测研究

根据世界各地交通发展分散性很大的实际状况,通过对多种预测模型的研究,提出交通量预测的向量空间理论,可为现有的多种预测模型提供一个优化选择应用的解决方案,其结果更适合于世界各地交通发展分散性很大的实际状况.     

基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.