基于目标级联分析法的车下设备悬挂参数优化设计

为改善高速列车运行舒适度和车下悬挂设备的振动水平,建立了车辆-设备系统垂向动力学模型,推导了车辆系统振动加速度频率响应函数;结合轨道不平顺激励谱函数计算了车下悬挂设备振动加速度均方根,联合人体舒适度加权滤波函数计算了车体振动参考点的垂向舒适度指标;引入目标级联分析(ATC)法逐层分解车辆-设备系统振动指标,构建了车辆-设备系统两层指标分解数学模型,采用指数罚函数策略协调两层振动指标之间的耦合问题;提出了以车辆运行舒适度和车下悬挂设备振动加速度为指标的多目标优化方法,建立了以车下设备悬挂刚度和阻尼为设计变量的优化模型;联合车下设备悬挂参数动力吸振器(DVA)设计法对比探讨了ATC法在复杂车辆系统参数优化设计中的应用效果。分析结果表明:与DVA设计法相比,ATC法优化后车辆中部舒适度在300 km·h-1工况下提高了8.5%,设备振动水平减小了约20%;在全速域区间,ATC法对车体中部的振动衰减是DVA设计法的2倍,且对设备的振动衰减比DVA设计法大4.5 dB;与优化前相比,ATC法优化后车辆中部舒适度指标最大提升了15%,设备振动加速度减小了0.18 m·s-2。由此可见,ATC法可以运用于复杂轨道车辆结构参数优化设计中,能有效改善车辆系统的振动水平,也可为车下设备悬挂参数优化设计提供指导。      

基于相机与激光雷达融合多目标检测算法研究

准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。     

计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法研究

轨枕作为固定钢轨和扣件的重要轨道零部件之一,由于长期承受钢轨传来的各种作用力,其端部易出现掉块,造成轨道机械结构稳定性下降,故轨枕掉块缺陷检测对保证列车正常运行起到重要作用。针对轨枕掉块缺陷检测方法存在精度较低和缺陷样本少的问题,提出一种计及少样本的YOLOv5s轨枕掉块小目标缺陷检测方法。首先,采用Copy-Pasting数据增强方法增加轨枕图像中掉块小目标数量,解决缺陷样本少的问题;其次,通过降低网络下采样倍数和删除大尺度检测层的方式改进YOLOv5s模型的多尺度检测层,提高轨枕掉块缺陷检测精度和速度;然后,将锚框之间的平均交并比作为距离量度改进K-means聚类算法,并使用遗传算法优化,重新匹配适合轨枕掉块缺陷检测的锚框;最后,使用跨尺度连接结构和双向特征加权融合模块改进YOLOv5s的特征融合结构,增强特征融合能力。实验结果表明,与原模型相比较,改进后的YOLOv5s模型平均精度达到94.1%,提高2.3%,检测速度达到93.3 fps,提高26.6 fps,能够准确且快速地识别轨枕掉块小目标缺陷。     

城市轨道列车惰行优化研究

提出了一种基于改进目标速度的惰行节能控制策略。该策略使列车在满足运行时分的前提下以较低的能耗运行。同时在研究和比较了传统的列车惰行控制策略之后,优化了列车在惰行过程中运行工况频繁变换的问题,使列车运行更加合理和满足实际的操纵。最后利用VC++软件实现了该优化控制策略仿真模块的开发,线路模拟结果验证了该控制策略的正确性和可行性。     

谁之罪

心理学家认为：需要是促成人们行为动机的欲望,是人的行为的动力基础和源泉。而需要在人的个性心理活动中又往往以情绪表现出来。凡是能满足人需要的事物,人则对其产生肯定的情绪;凡是不能满足人需要的事物,人则对其产生否定的情绪。可见,焦母对刘兰芝所做出的否定性评价,显然是因为兰芝的表现没能满足婆婆的需要,造成了婆媳两代人的悲剧,而这悲剧的背后又有着深刻的社会根源。     

基于动态规划的多目标的TBD算法

在弱目标检测领域中,动态规划法是一种有效的能量积累方法。文章针对低信噪比下的多目标检测问题,提出了一种基于动态规划的多目标检测前跟踪算法。该算法能够较有效地估计搜索空间中的目标个数,也能分离出每个目标的航迹。     

SAR雷达模拟成像技术研究

合孔成像雷达（SAR）是一种全天候、全天时、主动式高分辨率的微波遥感成像雷达。SAR成像技术在战略侦察、战场监视、情报搜集、攻击引导、打击效果评估等诸多方面有着广泛的应用。文章对SAR雷达信号模型的建立和成像的处理方法进行了剖析和研究。     

基于特征的单帧红外小目标检测

针对红外小目标自身的特点,给出了一种改进的检测方法：首先通过低通滤波进行预处理,然后保留灰度值大于预处理图像均值的点。由于小目标在红外图像上所占像素很少且是区域能量较高的点,遍历整幅图像,滤除连续的像素点,得到小目标或斑目标,为了进一步检测分割出候选目标点,考虑到目标点的局部能量较大的特征,通过合理的设定阈值,缩小目标点的范围,为后续目标轨迹的检测提供基础。     

基于变精度粗糙集的故障特征选择方法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效处理不确定、不精确问题的新型数学工具。文章阐述了传统Pawlak粗糙集的核心内容,并介绍了变精度粗糙集的基本概念。从信息论观点出发,提出了基于变精度粗糙集的信息表属性约简方法,并验证了将该方法应用于故障特征选择的可行性。柴油机的实际诊断结果表明,该方法节省了硬件费用,改善了运算效能。     

基于激光雷达相干探测技术的实验研究

基于激光雷达相干探测技术建立了探测转动目标（如舰载直升机）的数学模型,展开了应用激光相干技术探测运动目标的实验研究,并实现了目标运动特征的提取。实验对目标仅做转动运动和转动加平动的复合运动两种情况进行了实验对比,然后对目标的转动结构部分（如舰载直升机的旋转叶片）的不同运动状态进行了实验研究,采用时频分析方法提取出目标运动特征,成功估计出了运动参数,为目标识别和运动特征的探测提供了重要的信息。