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交通拥挤不仅是当今许多大城市日益严重的社会问题,同时也给国家和城市造成巨大的经济损失.引发拥挤的直接原因是机动车辆保有量的迅速增加和交通设施/服务的相对落后,但对于不同的城市和地区,其深层原因存在差异.本文定位于研究宏观路网交通拥挤内在成因和演化规律,采用地理建模的仿真平台,使用地理信息系统（GIS）技术将FCD数据与深圳市地图匹配,得到城市路网不同时间点的拥挤状态,定性分析区域内交通拥挤的成因.另外,研究针对路段拥挤的相似程度,提出相关性算法进行定量分析,揭示交通拥挤的时空演变规律,为及时采取预防和疏导措施提供指导.该算法可编程实现,对交通拥挤进行统一管理与控制,提高整个交通系统的效率.     

跨江大桥桥墩冲刷原因及计算方法探讨

分析了墩前水表面涡流、墩前向下水流、马蹄形涡流和尾迹涡流等4种不同特征水流对桥墩的影响.从水流形态特征、水流含沙量、河道无序采砂等方面探讨了桥墩冲刷的原因,总结出影响冲刷深度的主要因素:水流特征、河床泥沙性质、桥墩墩形.在合理适用性方面对几种冲刷深度计算公式进行了比选.     

隧道开挖中楔形掏槽施工技术研究

楔形掏槽是斜眼掏槽中较易掌握的掏槽方式,其适用性较强,施工进尺较大,目前凡手持风钻进行爆破开挖的爆破作业,大多采用此方式.楔形掏槽工作方法在实践中有进一步创新,如采用大角度大抵抗线、加大掏槽高度、加大掏槽深度、加大单孔装药量,加大掏槽炮孔同段装药量等,但在应用时需根据地质情况合理加以选用,否则会影响嗣岩稳定性.介绍了楔...     

基于小波和逻辑法的多目标跟踪数据处理

智能交通系统(ITS),常常要采用传感器对交通目标进行实时定位监控,但被跟踪目标的不确定性以及原始数据通常存在大量噪声的干扰,这对数据融合的精度产生很大的影响.针对这一问题,采用小波变换多尺度分解与重构结合阈值消噪的方法对原始数据进行降噪处理,它能很好的保持原始信号的瞬变特征,并对处理后的数据采用逻辑法进行目标航迹起始...     

基于数据网格的船舶全寿命信息系统研究

实现船舶产品信息在设计生产、使用维修过程中的充分高效传递与利用是提高船舶行业整体竞争力的有效途径,网格技术的产生与发展为实现船舶生命周期信息共享提供了有力的保证.在分析了船舶生命周期各阶段涉及到的信息及其关系的基础上,分别构造了船舶生命周期各阶段的信息模型及适合网格环境下使用的XML的元数据模型,并提出了一种采用UID(Universal Identifier)来实现船舶生命周期内各模型间信息转换与映射的方法;然后,建立了网格环境下的船舶全寿命信息系统框架和具体的企业内部信息集成框架;最后,基于VegaGOS网格平台建立了一个船舶全寿命信息原型系统,开发了若干资源层和应用层的网格服务及网格客户端,实现了统一的资源访问、服务的动态发现、资源的动态获取等功能.     

LZW压缩算法在多通道高速数据采集系统中的实现

针对多通道高速数据采集系统通道多、采样速度高及数据量大的特点,详细介绍了LZW压缩算法在该系统的应用中,字典建立、字典清除与重建以及压缩帧构造的具体实现方法.经过C语言定点仿真及数据采集系统的实际应用,结果表明该算法具有很好的压缩率和较高的压缩速度.     

舰船摇荡运动数据采集及混沌特性分析

针对波浪中的舰船摇荡运动难以用微分方程进行描述的矛盾,提出了通过实船试验获取摇荡时历进而分析其机理的方法.详细介绍了舰船摇荡运动数据采集的设备、方法和步骤.对实测数据进行的定性分析和定量计算表明,所采集的实船摇荡时历是混沌时间序列,表明实际非规则波中的舰船摇荡运动具有混沌特性.     

基础交通数据质量评价研究

高质量交通数据是智能交通系统（ITS）有效发挥其功能的基础,建立一套数据质量评价体系是ITS数据质量管理的基本要求。文中采用客观评价法,以固定型车辆检测设备采集的基础交通数据为对象,通过分析引起基础交通数据质量降低的主要原因以及数据质量问题的主要表现,建立评价基础交通数据质量的多维指标体系（即完整性、有效性、准确性、实时性）及其评价方法。研究成果已成功应用于上海市道路交通信息采集系统对基础交通数据质量的评价。     

客运综合枢纽功能区布设与人性化设计研究

在考虑人的心理需求的前提下,对客运综合枢纽候车空间以及站前广场的人均使用面积新的推算,并得出了新的计算值。在分析客运综合枢纽功能区布设一般方法的基础上,给出了主要功能区布设的推荐方法;并对客运综合枢纽客流聚集空间以及信息诱导设施的人性化设计要点进行研究。提出使用基于AHP与DEA综合赋权的层次分析法对客运综合枢纽功能区布设与人性化设计的合理性进行评价。     

一种基于舰船磁场的神经网络识别模型

为获得更为精确的识别结果,需要对舰船三轴磁场之间的相关性研究并进行融合。本文提出了一种将神经网络数据融合技术应用于舰船目标识别的模型,分析了舰船三个方向磁场的通过特性以及它们之间的相关性,并利用神经网络数据融合技术实现对舰船目标航速、横距和船型的模式识别。经过实测数据验证,该识别模型对舰船目标具有较高的检测概率。