基于小波网络的水下机器人推进器故障诊断

针对小波神经网络的隐层小波函数可以调节伸缩因子与平移因子影响网络输出的特点，将其伸缩因子与平移因子引入到最小扰动动态学习率的学习算法中。此算法通过计算动态学习率，使得小波函数的伸缩因子与平移因子以及网络连接权值的变化最小，这样便可提高小波神经网络的稳定性和收敛速度。使用这种小波神经网络对机器人建模，通过比较模型的输出（运动状态估计值）与实际测量值可得到残差，并分析残差提取故障判断准则，从而进行推进器故障诊断。仿真试验验证了该方法的有效性。     

桩-网复合地基加固机理现场试验研究

通过在广东某环城高速公路深厚软土地基加固工程中设置桩—网复合地基试验段,研究路堤荷载下桩—网复合地基的工作机理,深入分析其沉降变形、荷载传递、桩土应力比、网的受力等性状。试验成果表明：桩—网复合地基可以有效减少沉降量,可以用于填土高、软土厚度大的路段;路堤荷载下管桩与桩间土沉降不协调,土工格栅调节桩土分荷比的作用非常明显;长桩区格栅上、下的桩土应力比相差较大,桩土应力比最大值接近80;未达到持力层上的短桩桩土应力在14-22之间比较小,格栅兜提作用随桩土沉降差增大而得到发挥;在传递荷载方面,格栅作用要强于土拱的作用,满载时各向桩顶传递30%左右的荷载,土工格栅应变最大仅为1%,且桩帽边缘处应变最大,桩间应变最小。     

基于SUSAN的电视跟踪稳定度设计

电视跟踪在各种武器系统中得到越来越广泛的应用.根据电视跟踪的工作原理和特点,采用简化的SUSAN算法检测刚体的特征点,然后通过找到的特征点和刚体形状不变的特性采用特征点之间的几何关系来配准.从而解决电视跟踪图像配准的模糊问题,使得跟踪平稳,准确.     

京沪高速铁路工程概况

1 工程简介 1．1 概况 京沪高速铁路线路自北京南站至上海虹桥站，新建铁路全长1318km。全线共设北京南、天津西、济南西、南京南、虹桥等21个车站。设计速度350km／h，初期运营300km／h。线间距5．0m；一般最小曲线半径7000m；最大坡度20‰；到发线有效长度650m；列车类型为动车组。规划输送能力为单向8000年人/年。     

人工航道中搁浅的特点及对策

此文对人工航道中潮流对航行影响及搁浅事故进行了分析，提出了确定富余水深时考虑的潮流因素和人工航道航行的注意事项。     

时序数据挖掘中一种组合预测模型的研究

在时序数据的预测过程中有很多不确定的因素,用单一预测模型进行预测时,其预测精度不高.为了提高预测精度,在回归分析模型、指数平滑模型、灰色GM(1,1)模型三种单一预测模型的基础上,建立组合预测模型,并利用最小二乘法确定组合预测模型的权重.组合预测模型综合了各种预测模型提供的信息,能改善预测性能.该模型将更好的应用于时序数据挖掘.     

汽车涉水熄火该如何解决? 学会紧急处理

一般来说,车辆通过有积水的地方时的操纵要点是:高扭矩、低速通过,以一挡并适度加大油门通过积水地域(自动变速器的车辆挂L档或一挡)。通常建议水深超过保险杠下沿时便不要冒险通过,因为此时车辆行驶时会激起水浪,水很容易通过发动机进气机构进入汽缸内部。由于水是液体,具不可压缩