弹性地基板模态试验及地基动参数识别

用脉冲锤击法进行了弹性地基上自由板的自由振动模态试验,并用Me scope软件分析传递函数,得到了7阶位移模态和应变模态。在此基础上,对试验结果进行了初步的分析并总结了弹性地基板振动测试的场地经验。对用优质LR12-2元建立的厚板ADS1元进行了Vlasov地基上矩形板的有限元分析,同时对Vlasov地基上板的振型进行了分析,利用刚体模态进行了Winkler地基参数识别,并利用2阶频率,根据模态振型匹配的原则进行双参数地基参数的识别。结果表明:该有限元分析程序具有较强的通用性,地基板的振型呈模态密集区的形式。     

识别驾驶人意图的车道偏离防避有界控制

为了防止车辆偏离车道导致交通事故的发生和避免车道偏离防避系统（Lane Departure Avoidance Systems,LDAS）对驾驶人行为不必要的干预,提出基于中心区操纵特性阈值法和基于D-S（Dempster-Shafer）证据理论的车辆偏离车道驾驶人意图识别准则,并运用CarSim/Simulink联合仿真对比2种识别准则的有效性。建立转向盘角速度为输入的车路模型,设计LDAS滑模转向控制器,基于预瞄点的侧向偏移量和横摆角速度设计LDAS的期望横摆角速度观测器,并与基于道路曲率和预瞄点侧向偏移量的期望横摆角速度的LDAS进行性能对比。运用相平面法确定保证LDAS车辆稳定性的前轮转向角最大值,并基于CarSim/LabVIEW RT硬件在环试验平台验证基于BP神经网络训练获得D-S证据理论的初始概率赋值的驾驶人意图决策算法的有效性。结果表明：所提出的识别准则能够及时识别车辆偏离车道时的驾驶人意图,为LDAS控制器介入赢得了宝贵的时间,所设计的期望横摆角速度观测器具有很好的稳定性,所提出的方法能够有效避免车辆偏离车道。     

基于异步交互聚合网络的港船作业区域人员异常行为识别

港船作业区域人员的异常行为识别可为智能航运的管控与决策提供重要数据支撑,有利于推动智慧港口和智能船舶的发展。基于异步交互聚合网络开展了面向港船工作环境下的人员异常行为识别研究。基于YOLO模型对港船图像进行卷积操作,利用特征金字塔优化卷积结果得到图像序列中每一帧的人员位置,结合联合学习检测和嵌入范式输出港船图像序列中的人、物体特征信息以及时序信息;利用异步交互聚合网络中的交互聚合结构更新特征池的多维度特征信息,以识别港区与船舶工作环境下的人员异常行为。实验结果表明：提出的港船作业区域人员异常行为识别方法的平均识别精度为91%,在港区工作环境下的人员异常行为识别精度为85%,在船舶驾驶台环境下,提出的异常行为识别框架对船员的不安全行为识别精度达到97%。所提出的识别框架在不同港船作业区域环境中都能获得较好的精度,验证了其有效性和可靠性。     

路面破损状况自动检测系统

介绍了路面破损检测自动化的原理，数字化图像的概念，现有系统的设计，硬件性能和特点，系统研究和开发的前景等方面的内容。     

试验仿真模态误差分析

模态分析是研究系统动态特性的一种方法,且广泛应用于汽车工业。目前研究汽车动态特性可以用试验模态分析技术和有限元仿真模态分析技术,但无论哪种分析技术,分析得到的结果必然与实际结构之间存在着误差。工程应用中,必须明确误差来源,以便更准确的分析与了解系统特性。     

铁路车号自动识别信息系统

铁路车号自动识别信息系统是一个对全国铁路货车车辆、列车和机车运行位置进行动态追踪管理的实时信息自动采集、报告和处理系统.介绍了该系统的架构、信息处理流程和应用,并阐述车号自动识别信息系统的应用前景以及与运输管理信息系统(TMIS)的关系.     

路面识别算法在汽车制动控制中的应用

为了使车辆充分利用路面附着力,提出了实时路面识别算法。以车轮滑移率为控制目标,建立逻辑门限值控制器和典型路面曲线指数模型。在CarSim中建立整车模型,设定不同工况下的制动模拟试验,以左前轮为研究对象,估算当前路面的峰值附着系数和最优滑移率。结果表明：建立的逻辑门限值控制器有效提高了汽车的制动性和安全性,算法可以较为精确地估算出行驶过程中的路面附着系数和最优滑移率。     

基于深度学习的公路货车车型识别

为判断公路货车车型,并提升货车车型识别的速度与精度,提出基于深度学习的方法对公路货车及其轮轴进行精细化目标检测;采用道路监控拍摄和网络爬取的方式获得了16 403张公路货车侧方图像,建立了货车侧方图像数据集,并采用Retinex理论和加入限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)等视觉增强方法预处理所采集图像中的光照不均图像和夜视图像;通过理论分析和对比试验选取单阶段检测网络YOLOv3作为公路货车车型识别的目标检测网络,并从调整先验框和模型输入大小以及引入注意力机制3个方面优化了检测模型;针对单帧图像可能同时出现多辆货车的情况,采用基于目标位置信息挖掘的算法分析了货车与轮轴的位置信息,提出一种通过轮轴中心点与货车预测框位置信息判定公路货车与轮轴隶属关系的方法。研究结果表明：图像经过预处理可显著增强车辆的特征信息,优化后检测模型的网络性能得到提高,通过对目标位置信息的挖掘与利用可以很好地解决货车车型判定问题;优化后的检测模型实时检测速度可达47帧·s^-1,对公路货车车型的识别综合准确率达到了94.4%。该方法实现了对公路货车车型的无接触、快速和准确识别,为公路货车车型识别提供了新的手段,符合智慧交通系统的建设需要,可进一步提升道路服务水平。     

柴油机模态试验与分析应用实例

应用一套模态测量分析系统对某V6柴油机组件进行了模态测试 ,获得其模态参数及振型 ,为发动机结构改进设计提供试验依据     

西江特大桥施工监控

该文以中江高速公路上的西江特大桥主桥大跨度预应力混凝土连续一刚构梁桥为背景,介绍大跨度混凝土连续梁桥施工监控的目的、内容、方法和措施等,并根据现场测试的结果来验证文中所使用的控制方法的正确性和合理性。