光纤微弯损耗效应及其在检测与自控技术中的应用

探讨了光纤弯曲损耗机理，提出微弯损耗效应是在光纤弯曲曲率半径小到某一尺寸范围内时，主要由微弯损耗与过渡损耗的综合结果，但在实际应用中，存在着两个困难，一是环境温度变化对传感器结构的影响，二是光源输出功率波动及光路损耗变化等因素，为此，提出了设置参考通道的补偿方法。     

基于导电涂料的裂缝自动检测技术

本文主要是利用导电涂料在构件表面形成可以与构件协调变形的涂料层，通过检测裂缝出现前后的涂料层电阻变化来预测裂缝是否出现以及是否扩展的，提供对混凝土结构、钢结构表面裂缝出现、扩展进行自动检测的技术手段：研究出裂缝出现前后与裂缝扩展过程中导电涂料电阻变化特点，给出进行裂缝是否出现以及是否扩展的判断准则。     

移频车站股道电码化N+1自动检测转换装置

移频车站股道电码化N+1自动检测转换装置(简称检测装置),是实现车站股道电码化的基础设备,其采用的数字信号处理技术DSP及CPLD技术,改善了传统的模拟检测方法,使检测更加简单、可靠.     

三通阀漏泄自动检测装置简介

铁路新造和检修后的客货车各型制动阀都要在相应的制动机试验台上进行空气漏泄试验,以观察其漏泄情况。三通阀是制动阀的一种,其密封性能对车辆制动作用的好坏起着重要的作用,因此对三通阀的检测也是必不可少的。人工测试时,通常采用抹肥皂水的方法,根据气泡破裂速度确定漏泄程     

城市快速路三维集成交通事件自动检测算法

为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的三维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。     

板式橡胶支座抗压弹性模量检测方法的研究

交通部新修订的行业标准《公路桥梁板式橡胶支座》JT/T 4-2004代替JT/T 4-1993和JT 3132.3-90,已于2004年6月1日正式实施。新标准对比原标准有较大变化,在内容上做了重大修改调整和补充,使现行标准条文内容更趋于完善。其中对部分力学性能项目的计算和检测方法及对测试结果的评价做出了规定。本文根据JJF 1059-1999《测量不确定度评定与表示》的要求,系统地对公路桥梁板式橡胶支座的抗压弹性模量检测结果的不确定度进行了研究。针对橡胶支座性能检测结果的不确定度特点,分析了测试过程中的方法、设备、量具和检测环境等因素对测试结果的影响程度。     

小波神经网络在基于图象处理的路面破损识别中的应用

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。     

基于GSOM神经网络模型的交通行为模式学习方法研究

提出了一种用于基于视频的交通事件自动检测的交通行为模式学习方法。首先为了获取利用神经网络进行车辆行为模式学习所需的训练数据,一种基于运动估算的车辆跟踪算法被建立,将采集到的灰度视频图像序列转化为车辆标号场时空序列。其次,使用轨迹建模和编码的方法,将跟踪结果转化为轨迹数据用于网络训练。在此基础上,建立自组织神经网络,并针对自组织网络的不足使用改进的GSOM模型,选择欧氏范数作为测度,自主开发了试验软件,以U形转事件为对象开展试验,对轨迹数据进行学习。对比试验结果表明改进的GSOM算法能有效提取行为模式。GSOM相比SOM用于行为模式学习更为有效和准确。     

铁路编组站阶段计划自动调整研究

铁路编组站作业复杂,异常情况多,而且编组站阶段计划在编制过程中根本不可能考虑所有的影响因素,所以计划在执行过程中会出现一些异常问题,这时就需要对计划实施调整,以提高计划的兑现率。据此,通过知识表达的形式建立了计划自身异常及计划问冲突的调整规则,设计了计划闻冲突的检测算法,并通过自学习算法不断完善调整规则集,提高计划调整效率,最终实现计划的自动调整。