SiNx薄膜的光致发光研究

用射频磁控溅射技术制备了氮化硅薄膜,室温下测试了薄膜的光致发光谱(PL)和光致发光激发谱(PLE),对薄膜材料的发光特性进行了分析.结果表明,在可见光范围内薄膜有很好的光致发光性质.在波长为381 nm的光激发下,SiNx薄膜的主要发光峰位于520 nm(2.38 eV), 553 nm(2.24 eV), 573 nm(2.16 eV),587 nm(2.11 eV)和627 nm(1.98 eV),主要来自电子在导带与缺陷能级才以及缺陷能级与价带之间的辐射复合.     

曲线路面摊铺中找平系统采样长度的合理选择

通过建立不同找平系统的传感器在横向弯道和纵向上、下坡道上的探测模型,得到具有一定扫描长度的找平系统对一段给定路基的扫描将改变其浮动平均高程的定性趋势,以及相应情况下采样长度与浮动均值之间的数值定量关系,证明了曲线路面的曲率半径越小且采样长度越大时,找平系统所获得的浮动均值偏离基准点高程的程度越大.研究结果表明:在实际使用中,应根据曲线路面曲率半径的大小、路面横向弯道的超高率容许误差和路面厚度容许误差范围合理选择找平系统的采样长度.     

隧道三维激光扫描测算一体化技术方案与实践北大核心CSCD

三维激光扫描技术已在隧道工程中得到广泛应用,但其内外业脱节、人工操作过多、实时性不足等问题日益凸显。文章结合工程实践,提出三维激光隧道扫描测算一体化技术方案,通过隧道设计模型录入、坐标里程解算、点云自动过滤、点云降采样与地物分离等,对点云进行特征值提取,得到兼顾规模、精度、效率的点云数据模型;通过点云与设计、点云与点云的对比解算,得到隧道工程质量安全相关成果。该技术方案在某铁路隧道工程中进行实践,可将内外业工作总时间缩短至20 min以内,自动化程度高,成果精度好,具有很好的推广价值。     

舰船舱室环境空气中VOC轴向被动采样速率研究

快速获取有效、可靠的被动采样速率对被动采样器在舰船环境监测领域的应用十分重要。传统被动采样器的模型要求得到吸附管的物性参数,获取参数困难且难以推广。本文通过建立理论模型及实验舱测定等2种方式提供被动采样速率的标定方法及参考值。基于集总参数简化吸附传质模型,并搭建实验舱测定代表性VOC污染物的被动采样速率,通过回归拟合得到了模型中的关键表观参数。     

射频识别技术在汽车行业中的应用浅析

射频识别技术是20世纪80年代出现,90年代后期进入实用化阶段的一种非接触式的自动识别技术。文章介绍了射频识别技术(RFID)的工作原理,并将RFID与传统的条形码识别技术进行了对比分析,着重对RFID在汽车工业上的运用,作了较详细的阐述,并对RFID在上汽集团应用前景作了初步的探讨。     

RFID技术在港口煤炭集疏运系统中的应用

为不断提高港口煤炭物流集疏运系统的能力,分析港口煤炭物流集疏运系统的运行现状,提出通过信息化建设,在港口煤炭物流集疏运系统中利用射频识别（RFID）技术,实现货源地、铁路、港口、航运与煤炭用户之间的有效对接,以及煤炭物流信息实时共享的建议。     

基于射频通信技术的扭矩测试系统

现代船舶控制系统需要实时对曲轴扭矩进行测量,本文提出采用无线射频数据传输方式,对曲轴扭矩实时采集,并发送到上位机的思路。给出了系统的硬件电路图,设计了无线数据采集系统。采用轮询方式,实现了对转轴多点扭矩的数据采集,通过设计合理的通信协议,保证了通信的可靠性,该系统结构简单且可行性强。     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

考虑峰值数据重平衡的地铁客流预测研究

地铁客流预测是城市轨道交通系统日常运营管理的基础,尤其是对突发大客流影响时的准确客流预测,能够有助于缓解城市地铁运营压力并降低安全风险。虽然目前的地铁客流预测方法在对日常客流预测准确性上有较好的表现,然而由于忽视了客流波动造成的客流峰值和谷值数据量不平衡,其对客流的峰值预测效果并不佳。为了进一步提高客流预测精度,考虑从峰值数据自身特征出发,通过聚类模型判断客流类别并验证不同客流类别间显著的不平衡问题,参照分类任务中类别不平衡问题的处理方式,通过欠采样、随机过采样和合成少数类过采样3种数据平衡方式,实现客流平衡处理。同时,采用支持向量回归、人工神经网络和长短时记忆神经网络3种预测模型,进行客流预测并对比不同数据平衡方式对模型性能的影响。研究结果表明：相比于未对训练集进行数据平衡处理,类别平衡在一定程度上提升了模型的预测精度;基于合成少数类过采样技术平衡数据的支持向量回归模型可以提供最佳的进站客流预测精度;基于随机过采样技术平衡数据的长短时记忆神经网络模型可以提供最佳的出站客流预测精度。研究结果可为客流波动较大情况下的城市轨道客流精准预测提供理论依据。     

船体梁采样频率和滤波频率确定方法

船舶在恶劣海况中航行时,船中部的实测应力含有静应力、波浪诱导应力与高频砰击应力等多种成分,应力监测系统中采样频率和滤波频率的选择好坏直接影响后续的数据分析,进一步影响相关人员对船体健康状态的判断.通过对不同应力成分的频率特征分析,分别提出适合实船运用的采样频率、滤波频率确定方法,并通过模型试验验证方法的准确性.