改进动态克隆选择算法在邮件过滤中的应用研究

提出了可控变异和随机变异方法,改进了动态克隆选择算法,建立并实现一种改进的基于人工免疫系统的邮件过滤算法.并采用SpamAssassin垃圾邮件样本对算法性能进行测试.实验结果表明,引入改进的动态克隆选择算法后,该算法对具有变异特性的垃圾邮件能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性和多样性.     

沈大路石渣路基连续压实控制的试验研究

形成优良石渣路基结构的关键在于有效的压实。结合沈大路改扩建工程实例,将碾压工艺与压实过程动态监控技术结合起来,对石渣路基的压实程度与动态监控问题进行了试验研究。根据动态监控结果,及时调整了碾压工艺,进行了工程反馈处理,保证了石渣路基的施工质量。     

第三轨中间接头不平顺阈值研究

第三轨中间接头安装的平整度直接影响到整个第三轨受流系统的可靠性.以武汉地铁某线使用的第三轨受流系统为研究对象,通过靴轨动态特性试验探究了靴轨动态接触力的变化规律及第三轨动态冲击来源.结合靴轨动态接触的特点,建立了含中间接头的靴轨冲击模型,并利用实验数据验证了冲击模型的计算结果;基于验证后的该模型,分析了中间接头不平顺激...     

动态能力视角下中国一汽集团数字化转型路径分析

数字经济时代,数字化、电动化、在线化、智能化成为汽车行业的发展趋势。传统汽车行业面临发展瓶颈,利润下行,产业竞争形势更加严峻,转型变革需求更加强烈,燃油汽车技术发展缓慢,亟须转型。针对这一现状,文章根据资源基础理论,在“感知获取、学习转化、协调整合”动态能力分析框架下,提出了一汽集团数字化转型路径,使汽车企业数字化转型模式的良好范本逐渐清晰。     

基于压实评估模型的沥青路面监控系统设计与应用研究

本文通过傅里叶变换实时采集CV值,建立了振动压实质量评估模型,并结合空间插值法绘制云图,开发了一种沥青路面动态质量压实监控系统,实现了现场碾压状况查询和统计分析的远程监管功能。通过项目应用发现,动态压实监控系统采集数值与无核密度仪及取芯法检测数值对比分析表明,系统采集数据变异性较小、准确性较高、代表性较好,有效印证了沥青路面质量动态监控系统的可靠性、稳定性,实现了对全工作断面的整体压实质量评估,提高工作效率的同时确保工程的压实质量,保证了沥青路面的施工质量。     

青藏铁路无缝线路试验段轨道不平顺功率谱分析

以青藏铁路静态轨检车实测轨道不平顺数据为统计样本,基于样本平稳性检验,采用快速傅里叶变换方法进行样本空间的谱估计,并由MATLAB编程得到轨道不平顺谱密度。通过对比分析,发现青藏铁路无缝线路试验段建成1年多并通车近4个月以后,轨道高低、方向和轨距不平顺特征未发生明显改变,轨道状态基本稳定;试验段轨道状态良好,与我国一级干线轨道具有相似的平顺性特征;无缝线路轨道高低和方向2~4 m短波不平顺优于有缝线路轨道。     

海上无人装备跨域通信技术发展研究

针对海上无人装备跨域集群作战的任务要求,总结出无人装备由于缺少人员的实时操控,其通信呈现出网络化、服务化、自主化、抗干扰、设备小型化等特点。梳理了国外无人机、无人艇、无人潜航器等无人装备通信系统的发展现状,并以美军《2017-2042年无人系统综合路线图》为参照,重点分析了无人装备跨域通信未来的发展趋势。在此基础上,重点从互操作性、自主智能、安全保密、人机协作4个方面,提出要重点研究和突破的关键技术。     

压力梯度对湍流边界层壁面脉动压力影响的数值模拟分析

通过对非平衡态湍流边界层壁面脉动压力的数值模拟研究,建立有压力梯度下的湍流边界层壁面脉动压力数值模拟方法。通过对不同厚度分布的翼型表面的湍流边界层模拟,获得不同压力梯度模型的壁面脉动压力特征。采用湍流边界层参数对脉动压力频谱进行归一化处理,其频谱特征与试验结果吻合较好。对湍流壁面脉动压力的频率-波数谱进行分析,获得了显著的湍流传输特征。随着不同模型压力梯度的增加,在波数峰脊附近的谱级增加幅值为3 dB。此数值模拟方法可为复杂工况下的湍流边界层壁面脉动压力的数值研究提供技术支撑。     

特种越野车关键部件疲劳分析方法的探索

通过对某特种越野车进行道路试验,获取不同工况下关键部件动应力的时域、频域信息;在此基础上,对传统时域疲劳分析方法和频域的各种不同疲劳分析方法进行对比。     

基于迁移学习的桥梁表观病害检测技术研究

桥梁表观病害检测是保证桥梁设施安全的关键技术之一。深度卷积网络因其强大的特征提取能力,被广泛应用于土木工程领域的结构病害识别与检测,然而在土木工程领域中往往缺乏用于训练深度学习网络的高质量大规模病害图像数据集。针对上述问题,提出一种基于迁移学习的桥梁表观病害检测方法。该方法运用迁移学习技术,通过迁移VGG16网络模型结构及全部卷积层参数,并在迁移后的模型结构上添加新的全连接层,以此来解决训练数据集不足的问题。运用动态学习率调整策略,以不同的学习率对卷积层和全连接层参数分别进行微调,用于提高模型的识别准确率。实验对比ResNet18,ResNet50,VGG19,VGG16等主流深度学习网络模型,该方法在验证集上取得了最高准确率,为98.86%。用实拍的未经过处理的桥梁表观病害图像数据集进行测试,该方法的整体结构表观病害识别准确率达到88.33%,其中泛碱、露筋和裂缝3类病害的测试准确率分别达到96.25%,80.00%和88.75%,具有较高的病害识别准确率,可以用于在役桥梁表观病害识别。