汽车道路模拟算法研究

研究了道路模拟算法的两个关键问题：频响函数识别算法和驱动信号迭代算法。识别频响函数时，引入了多点激振试验方法和多输入多输出Hv频响函数识别算法，克服了单点轮流激振试验技术和H1、H2等识别方法的缺点，可以提高识别精度，加快试验进程。为了消除非线性的影响，采用频域迭代的方法逐步修正驱动信号，使系统的响应逼近于期望响应信号。试验表明，利用所研究的算法可以成功地模拟一辆轿车在海南试验场的实际行驶工况，迭代收敛速度和模拟精度可以满足试验要求。证明本文所研究的算法是正确的，实用的。     

机车运行记录仪的路程校正

讨论了为永安机务段研制的机车运行记录仪的路程校正的基本特点，给出了路程校正的实现方法，特别就校正中的技术难点－－站点识别和平滑处理给出了具体解决方法。     

基于深度学习和监测数据的桥梁损伤识别方法

为了挖掘桥梁健康监测数据蕴含的大量隐藏信息,以及改进传统结构损伤识别方法的不足之处,提出了基于桥梁监测数据的损伤识别方法。从有限元模拟数据和实际监测数据中分别提取加速度响应,并对原始数据进行了预处理。通过卷积神经网络和栈式自编码网络分别对明州大桥监测数据的可视化图像和时间序列进行识别,同时与浅层神经网络方法的识别正确率对比。结果表明:基于深度学习和监测数据的损伤识别方法不论是通过图像识别还是通过时间序列识别,都表现出优秀的性能:识别正确率达85%以上。与浅层神经网络相比,深度神经网络的损伤工况分类能力更强,识别正确率提高20%以上。     

考虑驾驶风格差异的高原公路危险路段识别研究

针对高原环境中驾驶人风格、生理变化与危险路段特征之间的潜在关联,提出一种基于驾驶状态的危险路段识别方法,辨识和分析不同风格驾驶人具有潜在风险的路段,并提出优化方案。首先,通过实车实验采集驾驶人行为及生理指标数据,使用DBSCAN(Density Based SpatialClustering of Applications with Noise)得出驾驶风格类型,并依据行为特征对驾驶风格进行差异性分析;其次,采用卷积神经网络、双向长短时记忆神经网络与注意力机制搭建危险状态识别模型,通过GPS(Global Positioning System)点位对应实现危险路段辨识,并基于驾驶风格差异,从驾驶人感知、操纵与生理角度对危险路段进行致因分析;最后,将生理与道路线形作为优化参考,以车速建议为着力点进行多元回归分析,并按照生理舒适域确定车速建议区间。结果表明：驾驶人根据行为特点分为谨慎、稳健和激进型,3类驾驶人在上行和下行途中的危险路段多为具有弯坡特征的组合型路段;海拔提升可加速危险驾驶状态的出现,各类驾驶人在上行时的紧张状态多源于弯坡组合值和转角值的增长,激进型驾驶人在坡度大于6%的直纵坡路段时亦会开始高度紧张;下行时,谨慎与激进型驾驶人在直纵坡坡度大于3%时易出现危险状态,激进型驾驶人在转角值大于80°且弯坡组合值大于50时亦存在驾驶风险。研究成果可满足高原公路人因事故预防的需求,为线形设计与交通管理措施制定提供理论依据。     

基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法

为提高智能车在真实环境中的实时检测能力,改善复杂环境下检测效果不佳的问题,本文提出一种基于轻量化网络和注意力机制的智能车快速目标识别方法。首先,为了减少网络计算参数和提升目标识别算法的推理速度,提出利用GhostNet加速YOLOv4的特征提取;其次,为了提高复杂场景下对道路目标的识别精度,在GhostNet和特征金字塔部分添加结合软阈值化改进的注意力模块;最后,为了验证本文提出方法的有效性,选取Pascal VOC、KITTI公开数据集和自制城市道路数据集进行实验对比。与其他目标检测算法在精度和速度上进行比较,结果证明,本文方法在平均检测精度提升1.7%的情况下,模型参数量降低到原来的18.7%,检测速度提升了66%,检测速度和精度均优于其他算法,可满足智能车的实时感知需求。     

铁路企业智能问询平台关键技术研究

铁路企业现有的规章制度和工作审批流程存在很多理解和执行方面的问题,在一定程度上影响了工作效率和服务质量,也增加了管理部门人员工作量和物力的投入。如何改善铁路企业内部管理部门与业务部门的沟通机制是目前亟需解决的问题。通过研究智能语义语音分析模型,并利用该技术构建了一套高可配置及高可扩展性的新型智能问询平台,通过Web、App等各类渠道,集中管理制度,统一问询出口,有效地节约管理部门人力成本,快速响应问询,实现全时段服务,增强企业效能,提高员工工作效率。     

解析英语语言学语音和词汇的变化

随着社会的发展,英语在发展的过程中出现了一些变化,这些变化主要集中在语音和词汇方面。语言的变化发展只有在长期使用和发展过程中才会被慢慢发觉,一些适应社会发展的新特点也会被越来越多的人认可。英语是国际上较为通用的语言,不同国家在使用英语的过程中会融入本国语言的特点,这在很大程度上促进了英语语言学的变化。     

语音识别技术在车载领域的应用及发展

语音识别作为人工智能领域的关键技术之一受到了广泛关注,深度学习的出现使语音识别技术商业化成为可能。文章分析了语音识别技术的原理、基本框架及研究历程,梳理了语音识别领域最为重要的声学模型及语言模型在每个发展阶段技术上的突破。在语音识别的应用方面,重点介绍了乘用车领域语音识别技术的应用现状及未来发展趋势;同时,针对轨道交通领域的特殊需求,介绍了语音识别技术在轨道交通领域已开展的应用,并对未来的研究方向进行展望。     

基于WE-ICA的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别

文章提出了一种基于小波变换和集成独立成分分析(WE-ICA)的牵引电机速度传感器微小故障检测与识别方法。首先,通过小波变换对高速列车牵引电机数据进行滤波处理,减少噪声对微小故障信息的干扰;接着通过独立成分分析(ICA)方法提取故障信息并建立检测统计量;最后利用贝叶斯推理计算统计量的故障概率,并设计集成统计量用于微小故障检测;另外通过加权贡献度对故障进行识别。利用CRH2牵引电机实验平台对该方法进行验证,实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

在役公铁桁架桥梁加宽改建结构安全与线形监测技术研究

以松浦大桥改建为背景,分析了桁架梁桥改建的施工监控特点,建立了老桥施工监控以结构安全控制为主,新、旧结构的适配性控制为辅的总体控制思路,研究了相应的监测与控制方法.针对支座更换施工阶段,对支座反力和主桁架动力特性进行识别,并与理论计算结果进行对比,验证与评估结构总体的技术状况.此外,开发应用了基于“互联网+”的监控数据...