基于K60单片机智能小车设计与实践

为更好地参加全国大学生智能汽车竞赛,文章提出了基于K60的智能小车设计,设计了以MK60DN512ZVLQ10作为核心控制器的硬件电路系统。软件系统通过处理单目摄像头所拍摄的图像,得到小车的规划路径曲线;再通过单点预瞄最优曲率模型得到较优转向角,用比例积分微分（PID）算法控制小车的转向,实现了小车的循迹功能。采用了障碍物膨胀法,有效避免了碰撞的发生。试验结果表明,所设计的智能小车能够在赛道上直线行驶、转弯、过十字路口等,具有基本的行驶功能,满足了设计目标要求。     

电动汽车与电网互动模型综述

目前,电动汽车发展进入高速成长期。大规模的电动汽车入网和“即插即充”充电行为将引起电网峰谷差增加,电能质量下降等问题。因此,如何在满足日益增长的电动汽车用电需求的同时,又能使得配电网正常运行成了急需解决的问题。合理的电动汽车充放电调度以及电动汽车与电网的友好互动,需要围绕充电站/换电站、电动汽车电池、用户、聚合商等多种参与方的关键模型和优化算法。文章从充电站/换电站布局模型、充电需求预测模型、充放电响应度模型、充放电优化调度模型等方面对电动汽车与电网互动的关键模型进行综述,并提出了聚合商和虚拟电厂两种模式,能有效实现电动汽车可调度资料整合以及电力系统的运行优化,对完成“碳达峰、碳中和”的目标形成支撑。     

基于数字信号处理器的舰船导航信息处理系统

抑制干扰信息,提升信息处理效果,设计数字信号处理器的舰船导航信息处理系统.利用雷达前端产生导航发射触发信号与中频信号等,通过A/D转换器在产生的信号内采集数字化导航信息,采用数字信号处理器为信息处理提供同频干扰抑制与脉冲积累等处理算法,按照互信息梯度分离导航信息,实现导航信息同频干扰抑制.实验证明:该系统可获取清晰的导...     

基于动态贝叶斯网络及构件性能退化的钢板组合梁桥时变可靠性分析方法

为分析构件性能退化对钢板组合梁桥可靠性的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的时变可靠性分析方法。该方法首先依据材料劣化公式建立钢板组合梁桥抗力退化模型;然后基于DBN构建组合梁桥构件性能退化初始模型,利用钢板组合梁桥抗力退化模型随机生成不同变量组合作用下的抗力数据,对该初始模型进行训练,通过参数学习得到DBN先验模型及节点条件依赖关系,并加入观测节点及可靠度节点,建立适用于可靠性分析的DBN模型;最后输入桥梁检测数据,实现桥梁可靠度指标更新。采用该方法和蒙特卡洛法对某钢板组合梁桥时变可靠性进行分析,结果表明：2种方法预测结果基本一致,该方法可准确预测钢板组合梁时变可靠度;以可靠度为寿命评价指标,输入该桥运营60年时的检测信息,更新前、后该桥的使用寿命分别为75年、64年,应提前对桥梁采取维修与养护措施。     

CAD/CAM中复杂轮廓环的等距干涉处理

复杂轮廓环的等距算法是CAD/CAM系统中重要的基本算法之一.文章介绍了复杂轮廓环进行原始等距的过程,提出了环自交与交互的若干算法.     

基于FTA-BN的综合交通枢纽中地铁车站安全风险评价

以综合交通枢纽中的地铁车站安全为研究目标,综合考虑综合交通枢纽中特殊的客流组成和乘客特征,以踩踏、火灾、水灾、公共卫生和大面积滞留5类易发风险事故作为研究对象,基于FTA-BN方法对其影响因素进行分析,识别其风险因素,建立相应的事故树模型,转化为贝叶斯网络模型进行风险评价;引入三角模糊数处理专家自然语言,得到贝叶斯网络中的先验概率和条件概率分布,然后通过贝叶斯网络模型进行网络推理计算和敏感性分析,找出地铁车站中的薄弱部分,制定相应的风险管控措施,从而提高枢纽中地铁车站对于紧急事件的应对能力。以广州南站地铁车站为例进行快速评价,结果表明：广州南站在公共卫生安全方面存在一定危险,发生概率为42.98%,且较易发生大面积滞留事件,可能性为30.40%。     

地铁交流供电系统无功平衡策略研究——以广州地铁18号线为例

为实现地铁交流供电系统无功平衡,以广州地铁18号线为例根据线路拓扑结构,分析造成无功过剩的原因,计算该线路供电系统的无功水平,考虑线路中无功补偿装置的补偿容量和补偿方式等因素,提出基于枚举法和粒子群算法的供电系统无功补偿方法,给出无功补偿策略。结合地铁18号线的线路数据进行仿真,结果表明,通过以上方法提出的无功补偿策略可使供电系统无功得到较好的平衡。     

轨道变形监测系统设计与应用

由于地质灾害区段没有明确的固定基准点,传统轨道变形监测方法不再适用.为此,设计了基于分布式光纤的轨道变形监测系统.本文介绍了该系统的硬件设计、软件设计、温度补偿算法等.对实测数据的分析结果表明,该系统可以消除列车通过时引起的振动和温度变化对监测数据的影响,检测精度满足设计要求.实际应用结果表明,该系统可以实时识别轨道变...     

带约束的动态Delaunay三角剖分算法研究

根据传统的三角网格生长算法和数据点渐次插入算法,改进了带约束的动态Delaunay三角剖分算法,进一步得到了优化三角网格的动态三角剖分算法,改进了以往三角剖分算法必须知道所有顶点后才能进行剖分的缺点,并引入合理的约束边插入算法,使得最终三角网格达到最优.     

基于自动深度学习盾构掘进姿态预测与控制

提出了基于自动深度学习（AutoDL）算法和多目标优化算法的结合可实现数据驱动的姿态偏差控制指导,用于盾构掘进姿态的预测与控制,以解决现有盾构掘进姿态预测中所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题,可用于自动精准地预测盾构掘进姿态随着工程进展的动态变化趋势,并针对盾构机施工状态执行多目标优化算法,快速自动搜寻最优策略,实时调整合适的盾构操作参数,减少对于现场操作人员经验和主观判断的依赖。以上海市天然气主干管网崇明岛-长兴岛-浦东新区五号沟LNG站管道工程隧道A线工程为例,展示该算法框架的优越性。研究结果有助于降低深度学习进入盾构智能控制领域的门槛,推动智能盾构发展。