中国枢纽港集装箱码头多式联运吞吐量快报(2015年2月)

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基于Adams与Isight的某转向机构运动学仿真及多目标优化

针对东风某重型商用车在使用中存在的轮胎异常磨损问题,利用Adams/View对该样车双轴转向机构进行参数化建模与运动学仿真,仿真结果表明:各车轮实际转角关系与阿克曼理论转角关系存在一定误差,其中第二轴两车轮转角误差较大,导致该轴轮胎磨损严重。利用多学科优化软件Isight集成Adams/View建立了转向机构运动学仿真优化分析流程,采用正交数组DOE分析法和NCGA遗传算法实现了该转向机构的多目标优化。优化结果表明:优化后各车轮转角误差大大减小,有效解决了车轮异常磨损问题。     

城市公交GPS轨迹路线图制作研究

以哈尔滨市104路公交为主要研究对象,详细介绍城市公交的GPS轨迹路线图制作时所需的软硬件,以及数据的采集方法,叙述数据的整合与分类过程。通过将主要公交站点周围兴趣点信息增添到轨迹点附近,构成包含有站点轨迹信息、站点影像信息的沿途轨迹信息。经过整合与分类,通过HOLUX ezTour软件对数据进行处理,阐述轨迹查询、地标的新增与删改和轨迹的添加与变换等功能。并使用Google Earth三维图像对轨迹路线全面整合,最终制作成城市公交GPS轨迹路线图。     

基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法

针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。     

基于Android系统的列车移动信息服务平台设计与订餐系统的实现

我国铁路经过6次大提速后,硬件设施水平得到了大幅提升,但与之配套的旅客信息服务体系却相对滞后。目前绝大多数铁路列车上的媒体终端是单向播发系统,研发适合铁路列车的车载移动信息服务平台已迫在眉睫。本文针对铁路旅客信息服务需求,运用系统分析法和功能分析法研发设计了集管理、服务、监控、娱乐四大功能于一体的列车车载移动信息服务平台,该平台的应用功能主要包括列车点餐、视频点播、音乐点播、电子书、新闻发布、广告发布、列车时刻表、整晚点信息发布、游戏、监控等。在车载信息服务平台的基础上,选择平台应用案例中点餐功能进行研究和开发,运用个案研究法实现了基于Android的列车订餐系统。     

科考船多波束导流罩线型CFD分析方法与试验验证

针对于科考船多波束导流罩设计和船体线型设计缺少关联分析的主要问题,介绍了一种科考船导流罩线型与船体线型一体化CFD分析方法,综合考虑实船航行过程中船体型线和导流罩型线之间的相互影响。根据这种分析方法,分别对导流罩和船体组合线型的阻力性能和防气泡性能进行了CFD预报,并进行了船模试验。两者吻合良好,验证了此种CFD分析方法的工程实用性。     

点云技术在散货专业煤码头三维可视化中的应用

为了实现安全、可靠、真实的三维煤码头监控,通过GENESIS64软件平台导入3D建模,实现三维场景的展示。3D煤堆由先进的激光点云技术,产生海量测量点,使用点云灰度算法处理,再通过C#点云生成灰度图,在GENESIS64中生成真实的立体堆场画面。     

Geoswath Plus多波束水深数据抽稀算法研究

根据多波束数据量大的特点,采用VC++程序开发语言,结合工程实际需要,开发出一套多波束数据抽稀程序,有效解决了用户从原始多波束水深数据中提取所需数据的问题。     

基于决策树的水火弯板焰道点判定模型研究

目前,船体外板的制造主要是通过水火弯板工艺实现,而焰道的生成作为水火弯板工艺过程中的核心而备受关注。但由于钢材变化复杂,影响因子众多,难以得到有效的焰道。通过建立决策树模型来对钢板材料上的点进行对焰道点和非焰道点归类判定,进而得出可用于生成焰道的焰道点。实验表明,该模型对待测点的归类正确率达87.6%,能够对焰道点进行有效的判定和归类。     

基于标记点法(MAC)的散货船舱室晃荡强度分析

简要介绍了液舱晃荡分析的几种方法及优缺点.根据散货船舱室液舱晃荡强度分析的特点,基于标记点法(MAC)的基本原理,介绍了一种快捷、有效、实用的舱室二维晃荡分析方法,并以部分装载压载水的货舱为例,对舱壁构件的晃荡强度进行了评估.