城市轨道交通运行中的车钩力最优控制策略

通过建立多质点城市轨道交通仿真模型,以深圳地铁1号线为研究背景,将优化列车之间车钩力作为控制目标,在列车达到某一恒速运动和恒力启动加速运动2种工况下,分析车钩力与牵引力之间的关系,进而依据车钩力仿真结果,提出列车评价车钩力标准,得到列车合理控制策略。其间,采用2种模型并行试验、牵引力合理分组和数理统计的方法,得出试验结论。并基于列车计算以及仿真结果对比分析,验证仿真试验的合理真实性。试验结果表明:在满足地铁车辆运行标准前提下,列车在恒力启动加速以及恒速运行2种工况下,可验证最优控制策略并非列车牵引力平均分配控制策略,进而可得到列车最优控制方式。     

接触网电气闪络与故障检测数据库案例的研究

在综合分析接触网供电故障特点的基础上,建立数据库实时检测查询系统和案例分析库,通过参数对比与归类,能够迅速准确分辨故障前后发生的问题,最大程度减小电气故障对接触网的影响,保证供电系统安全可靠运行。     

基于欧拉—伯努利刚度矩阵的 减摇鳍轴升力检测分析

常规减摇鳍多采用鳍角反馈控制方式,实际减摇效果很难达到理论设计水平。主要是由于产生控制力矩的升力是估算值,与实际值有较大偏差。文中分析了偏差产生原因并以此为据,避开多种干扰因素和繁琐的理论推导;设计了内含轴芯的空心轴,运用欧拉—伯努利梁刚度矩阵进行理论分析;将难以测量的升力转化成易于检测的位移量,建立两者的量化关系,并探讨了三种主要影响因素;设计可拆卸的端盖和两种传感器安装方式,便于维修检测。以实际装船的某型减摇鳍设计参数为依据,通过计算和仿真对比验证了设计的有效性和准确性。     

基于单分类支持向量机的CAN总线异常检测方法

为提高智能客车的网络安全性,提出一种基于单分类支持向量机模型的CAN总线报文异常检测方法,根据智能客车CAN总线的报文数据域特性,分析攻击对数据域产生的影响,将CAN报文的数据域提取成8个训练特征,以大量的行驶数据作为训练集和测试集,通过随机和仿真方式生成异常数据,采用交叉验证的方式对参数进行调整。试验结果表明,该模型能有效检测出异常数据,提升了智能客车的行驶安全性。     

基于灰色关联度TOPSIS法的前悬架与转向系统优化

以改善轮胎磨损和制动点头性能为目标,本文中引入灰色关联度TOPSIS法对多设计变量进行筛选,利用多体动力学仿真软件建立前悬架和转向系统的仿真模型,分析其KC特性,并结合试验验证其准确性。本文中基于对前悬架和转向系统的15个硬点坐标为变量的灵敏度分析,使用熵权法和主观赋权法确定各指标的权重,综合灰色关联度和TOPSIS法筛选出综合贡献度系数较大的6个硬点坐标为设计变量,从而构建优化设计模型。使用Isight软件结合NSGA-II算法,获得Pareto最优解集,最终确定悬架和转向系统硬点布置的优化方案。经过优化,性能相对于初始设计有着明显的改善,前束角、外倾角、车轮侧向和纵向位移随轮跳的变化率分别减小了48.9%、21.2%、26.6%和20.5%,阿克曼百分比增加了19.02%,且抗点头率由9.2%增加到30.4%,侧倾中心高度由136降为100.5 mm,在兼顾操稳性的同时,能有效改善轮胎磨损和提高制动点头性能。     

基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法

由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。     

复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法

为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。