基于传播模型的非机动车违规过街行为研究

为研究信号交叉口非机动车违规过街行为，选取西安市的7个信号交叉口，通过视频拍摄获取资料，应用复杂网络来分析非机动车网络的结构特征和演化规律.建立了交叉口非机动车网络，基于SI模型的基本思想，提出了非机动车违规过街行为的传播模型.并通过python程序进行模拟分析，在不同的网络结构和不同的传播率下，获取了非机动车违规过街的行为趋势.结果表明：随着等待时间的增加，一旦有骑行者闯红灯，更多的骑行者将加入到违规过街的行列；在内向度和外向度方面，电动自行车均高于普通自行车；非机动车违规行为随着传播率及非机动车流量的增加而增加.     

基于时域解析信号的广义MUSIC算法

波束形成是声呐信号处理的关键技术,本文提出一种新的基于宽带时域解析信号的广义MUSIC自适应波束形成算法(TAMUSIC算法)。该算法将时域解析信号与改进的MUSIC算法相结合,对精确时延之后的宽带时域信号进行希尔伯特变换生成复数形式的时域解析信号,增加权向量自由度;通过增加调节指数构建新广义噪声子空间,解决了传统MUSIC算法信源数目估计不准带来的影响,提高算法鲁棒性;最后利用信号子空间和噪声子空间的正交性估计目标方位。仿真数据和海试数据处理的结果表明:TAMUSIC算法可以获得更尖锐的谱峰,提高目标的角度分辨力,增强了弱小目标的发现能力。     

泛华恒兴推出示波器和信号发生器设备自动校准系统

为了更好地帮助计量单位进行示波器和信号发生器的自动化校准,北京泛华恒兴科技有限公司(简称:泛华恒兴)自主研发了示波器和信号发生器设备自动校准系统,该系统已通过客户验收,并于近日正式交付使用。     

车载显示屏显示异常故障分析与处理

目前,车载显示屏已经逐渐普及,尺寸有3．5’、4．3’、7’和9’的,一般可以输入视频信号,如车载DVD信号、倒车影像车载摄像头信号等,有的还可以加载无线数字接收器接受移动数字电视信号,让人们的有车生活变得更加丰富多彩。     

半刚性材料抗压回弹模量最佳取值范围的计算分析

基于材料抗压回弹模量的测定方法,对已建成的沥青道面半刚性基层材料的抗压回弹模量的数据进行收集整理。采用数学方法,重点计算和分析沥青道面半刚性基层材料的抗压回弹模量的最佳取值范围。     

青岛研发国内首个海上生命自动搜救系统

日前,由青岛市研发的"基于自动识别(AIS)技术的个人海上搜救系统的研制"项目,获国家科技支撑计划立项支持,标志着国内首个海上生命自动搜救系统研发成功,并进入实验应用阶段。该项目研制的个人搜救终端设备配置在救生衣上,具有GPS和北斗定位功能。当遇险船舶发出遇险信号时,岸基站将接收到的遇险船舶信息通知岸基救援机构或过往船只前往出事海域进行搜救,遇险人员携带的AIS个人搜救终端设备发出的求救信号,能够自动定位遇险人员漂移的方位和距离,并显示在救助船舶电子海图上,缩短搜救时     

轨道交通信号设备实训课程体系的研究

高职院校以"服务为宗旨、就业为导向",与地方经济发展相结合,积极探索实践教学的方法,搭建技能型人才培养实践教学体系推动行业与自身的可持续发展。以此为出发点,建立一个完整而完善的信号设备实训课程体系,不仅有利于专业自身的发展,同时也对其他院校有着一定的借鉴意义。从而减少一些重复的工作,推动省内院校轨道信号相关专业整体水平的提升。     

信号交叉口集聚车辆的跟驰行为分析与建模

为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型.     

纤维用量对沥青混合料高温性能影响分析

纤维材料作为混凝土的一种外加剂,可以提高混合料生产的稳定性和施工的和易性,同时可以增加成型路面的强度,特别是在SMA沥青路面中大量使用。而文中选择了高性能沥青路面superpave-13作为研究对象,通过添加不同掺量的木质纤维,在马歇尔试验方法基础上确定各自的最佳油石比。并进一步分析纤维掺量对各自最佳油石比中体积参数的影响,旨在为高性能沥青路面级配设计提供参考。     

基于BP与Elman神经网络的发动机缸壁间隙检测

以DA462型发动机为研究对象,发动机在1 500 r/min固定转速下人为改变缸壁间隙,并采集缸壁表面的振动信号,利用区间小波包提取信号的特征向量,采用部分测试信号为训练样本,小部分样本为测试样本,分别用BP神经网络和Elman神经网络方法识别不同的缸壁间隙。结果表明,与BP神经网络相比,Elman神经网络能够快速高效的识别出不同的缸壁间隙。