《Automotive Innovation》HMI&Autonomous Driving专刊上线

《Automotive Innovation》是基于中国汽车技术与人才国际化建设需求而创立的英文科技期刊,由中国汽车工程学会(China SAE)主办,与世界著名出版集团施普林格(Springer Nature)深度合作,电子刊和纸质刊全球同步发行。期刊主要聚焦于汽车领域具有创新性的理论、方法、设计及前沿技术研究,涵盖节能与环保技术、智能网联、电气化、安全和轻量化技术等多个领域。     

天津港打通内河航道瓶颈——海河下游通行船舶载货量可增千吨以上

经过天津港与天津海事局、水科所等多家单位共同合作,日前,位于天津新港船闸以西、海河主航道南侧一处严重淤泥处被彻底清除,使海河下游通行船舶最大吃水深度由-4m增加到-4.5m以上,最大载货量可由4000吨增加到5000吨,同时,该处航道宽度由30m增加到60m,大大改善了海河下游船舶通     

高速公路路基冲击压实技术

结合西安—禹门口高速公路路基工程中采用的冲击压实技术措施处理湿陷性黄土的经验,介绍冲击压路机的作用机理、施工设计、质量控制措施和工程质量检测方法,经检验冲击压实效果能满足设计要求。     

井点降水联合振动碾压法在长江口一期工程中的应用

本文论述在长江口粉细砂地基上首次采用真空井点降水联合振动碾压法进行地基加固处理，加固有效深度、地基承载力均能满足设计要求。该加固方法具有工期短、效果显著、费用省等特点。     

一种检测盲螺纹攻丝深度的检具设计

目前盲螺纹连接方式是汽车行业内零部件使用的最基本的连接途径之一,盲螺纹的丝孔深度是产品特性的一个关键组成。文章论述了通过盲螺纹深度基本尺寸和公差带,阐述了一种可判定盲螺纹深度是否合格的检具设计方案。     

对钻孔灌注桩嵌岩深度的探讨

对京珠高速公路广珠段（新隆至宫花）内的钻（冲）孔灌注桩进行了研究和探讨，并就其嵌岩深度提出了建议，对工程的施工和管理有一定的参考作用。     

基于一维卷积神经网络的驾驶人身份识别方法

近年来，智能网联汽车（ICV）已成为智能工业时代最有前景的发展方向。作为现代移动的重要模式，ICV的设计和开发越来越强调个性化需求。提出一种仅使用车载CAN总线行车状态数据，基于深度学习的驾驶人身份识别通用框架。首先采集20名驾驶人在固定试验路线下，包括不同道路类型、不同交通条件下的自然驾驶行车状态数据集；其次对9种类型的CAN信号行车数据进行数据清洗与重采样，构建数据样本集。搭建了由卷积层、池化层、全连接层、SoftMax层构成的一维卷积神经网络（1-D CNN）驾驶人身份识别模型，并且使用Adam算法、L2正则化、Dropout、小批量梯度下降等方法对模型性能进行优化。算法验证过程中，探讨了模型卷积核占比、卷积核数量、卷积层层数、全连接层节点规模对模型识别准确率的影响，进而对模型结构参数进行优选。进一步地，将该算法与K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）等传统机器学习方法及深度学习算法长短时记忆网络（LSTM）进行对比分析，同时探究样本时间窗口大小、样本数据重叠度、驾驶人数量对模型识别结果的影响。在数据时间窗口为1 s、数据重合度80%的条件下，对20名驾驶人进行识别，评价指标宏观F₁分数可达99.1%，表明该模型表现明显优于其他对比模型算法，其对驾驶人身份识别表现稳定，鲁棒性强。     

沥青路面典型预防性养护技术使用效果评价及验收指标研究

为深入研究沥青路面采用预防性养护技术后的性能衰变规律,完善验收指标,对预防性养护技术进行分类,选取代表性技术进行实体路段跟踪研究。结果表明:再生类预防性养护技术会显著降低原路面抗滑性能和构造深度,封膜类和封层类预防性养护技术各方面性能更好,使用范围更广;同时从原路面性能要求、抗滑和构造深度双控制、工后检测加1年后检测双验收3个方面。给出了改进的验收标准所得成果对道路管理单位甄选和控制预防性养护技术有指导意义。     

基于深度学习的船体曲板多视角三维重建方法

船体曲面外板加工成形是船舶建造精度控制的重要环节，传统曲面外板加工精度检测主要依靠样板和样箱，实现曲板成形自动化检测的关键是快速、精准地重建曲板三维曲面。提出一种基于深度学习的曲板摄影测量方法，该方法通过PatchmatchNet推断深度图得到曲板稠密点云，对稠密点云拟合二次曲面，基于拟合曲面去除曲板表面法线方向上的噪点，并基于主成分分析法（PCA）和最近点迭代法（ICP）对稠密点云和设计曲面进行自动配准，通过实例分析三维重建方法、图像数量、图像拍摄范围等对重建点云精度的影响。结果表明：曲板多视角三维重建精度小于2mm，满足船体外板加工精度要求，可为实现船体曲板精度自动化测量提供了参考与借鉴。     

桥梁检测可靠性的研究

该文是关于桥梁视觉检测可靠性的综合研究，对“常规检测”和“深度检测”的可靠性及准确性提出了一套测试办法；同时，探讨了人为和环境因素对检测可靠性的影响。