基于机器学习的RC桥梁病害检测方法

针对现有桥梁检测中人工判别病害工作量大、效率低的问题,以钢筋混凝土(RC)桥梁为对象,阐述了机器学习在RC桥梁病害检测中的应用。从现有桥梁病害检测方法、机器学习方法、机器学习在RC桥梁中的应用进展三个方面进行研究,结果表明,基于深度学习的病害检测方法能够自动从病害图像中提取特征,实现病害的分类和定位,提供了一种病害自动化检测场景,有利于桥梁智能化管养。     

利用视觉传感器图像处理技术实现前方车道线识别方法研究

车道线识别方法的突破对于无人驾驶汽车的研究具有重大意义,文章分析了基于深度学习的两种车道线检测算法,利用了视觉传感器图像处理技术对车道线进行了识别,研究了语义分割的算法.视觉图像处理则分别用目标检测算法和语义分割算法对车道线进行了识别,对两种算法做出了分析比较.研究结果表明:基于深度学习的语义分割网络具有更好的车道线识...     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。     

基于深度学习的机器视觉技术在造船中的应用

近年来,以人工智能为代表的新兴技术日渐成为了传统行业生产力提升的增倍器.在船舶建造领域,为了实现高质量发展,智能制造技术的推广势在必行.由于其显著的特性,基于深度学习的机器视觉技术正应用于越来越多的造船工艺流程中,为提高生产效率、提升产品质量做出越来越重大的贡献.     

一款可以“喝”的灭火剂

随着经济社会的发展和城市化进程的加快,公共场所、个人家庭的消防安全和火灾防范出现了新特点、新趋势。江西圣辉生化科技有限公司坚持以“推动绿色消防”为宗旨,围绕军民深度融合、消防应急建设、脱贫攻坚等主题,积极探索,投入科技创新研发成本,不断迭代升级消防产品。     

海上风电大直径单桩基础固有频率影响因素的数值分析

针对海上风电整机结构其低阶固有频率的控制问题,基于有限元分析技术开展小直径桩土相互作用的数值模拟分析,与试验结果、API规范计算结果进行对比,验证了数值模型的适用性,分析大直径单桩结构桩内土芯、冲刷深度、表层土置换措施对整机固有频率的影响,结果表明,基于有限元实体单元计算所得一、二阶整机固有频率要明显大于传统p-y方法计算结果;桩内土芯对一、二阶整机固有频率影响很小;在一定范围内,随着泥面冲刷深度的增加,一、二阶固有频率降低不明显,认为传统p-y方法对于大直径单桩的适用性有待研究;在实际工程设计中,桩内土芯的影响可忽略;对于大直径单桩,在一定范围内可以忽略冲刷的影响。     

海底管道J形铺设张紧器的张紧力计算分析

对海底管道建立微段和整体的力学模型,通过MATLAB编程求解顶部张紧器应提供给管道的张紧力。对比编程计算和Abaquas数值模拟结果,验证编程求解代替软件模拟计算的可行性和便捷性。探讨海域水深、管道入水角度、管重对张紧力的影响,结果表明,增加铺设水深和单位长度管重,所需张紧力增加;而增加铺设角度,所需张紧力相应减小。     

常温超薄罩面在隧道路面养护中的应用

为提升隧道路面的抗滑性能,采用常温超薄罩面进行养护维修。通过现场调查,确定隧道路面的抗滑性能较差,结合现场调查结果制定常温超薄罩面养护方案。现场取样检测常温超薄罩面层混合料级配和油石比,均满足设计要求。养护后进行质量检验,得出路面平整度、抗渗性能、抗滑性能均得到了大幅度提升,养护效果达到了预期。     

发动机转速输出轴台阶孔深度专用检测工装的设计

一、问题的提出 在摩托车CG系列发动机转速以机械式输出的右曲轴箱盖中(如图1),有一转速输出轴台阶孔,由于该孔系各孔孔径都不大,且孔较深,孔系中一台阶尺寸67.5 0.20又比较重要,直接关系到转速输出轴转动是否灵活和有无异响,因此必须严格加以控制.