TSP-SK地震反射成像系统在隧道工程超前地质预报中的应用

隧道掌子面前方存在大型断层或富水溶洞时,盲目施工易引发涌水、突泥、崩塌等安全事故,利用超前地质预报手段预判不良地质体的空间分布,可很大程度上降低施工风险。介绍一种新型地震反射成像系统TSP-SK,论述了该预报系统的特点、工作方式及数据处理方法,并通过实际隧道工程预报案例验证了TSP-SK的可靠性。结果表明:当炮孔内炸药水封效果较好时,TSP-SK能采集到初至清晰声波干扰小的高信噪比地震反射数据;反Q滤波最大增益与Q值在15~30区间取值时常可获得较好的反射波拾取效果;TSP-SK预报结果与隧道实际开挖结果较吻合,纵波波速偏低的区域预示岩体质量差,横波速度偏低的区域施工出水的可能性较大。     

基于非线性车辆模型的行驶状态与路面附着系数估计

路面状况和行驶状态的准确识别是车辆安全行驶和主动控制的重要依据。为了验证车辆行驶状态和路面附着系数估计的有效性,建立了包含Dugoff轮胎模型的四轮三自由度整车仿真模型,提出了基于扩展Kalman滤波理论的车辆行驶状态与路面附着系数估计算法。车辆在设定的双移线路面附着系数分别为0.8、0.7、0.6的工况下进行仿真,对比车辆的运动状态和车辆转向输入激励的趋势的一致性,验证了该模型的合理性。结合该模型计算出的Dugoff轮胎模型纵向和侧向归一化力,通过Matlab编程实现扩展卡尔曼算法估计,算法估算得到的汽车行驶状态参量和路面附着系数与仿真值进行对比。通过结果对比表明,车辆行驶状态估计值与Simulink数值解的均方根误差(RMSE)指标最大值不大于0.03,由于轮胎与路面是动态接触,路面附着系数呈上下波动状,实现了对车辆行驶状态参量和路面附着系数的实时估计,为重型车辆稳定性控制提供了理论基础。     

复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法

为精准跟踪海域环境中的各类舰船目标,生成连续性的视觉目标图像视频,提出复杂背景下的无人艇视频视觉目标图像识别算法。利用增强滤波处理无人艇图像中的数据信息,再通过特殊信息标记的方式,完成无人艇视频的图像数据集设计。在此基础上,改进原识别提取网络,借助边界框预测实值,完成待识别目标图像的特征提取,实现复杂背景下无人艇视频视觉目标图像识别算法的顺利应用。对比实验结果表明,与KCF目标跟踪算法相比,应用新型目标图像识别算法后,YOI船体识别参数增大至8.56,实现了对海域环境中各类舰船目标的精准跟踪,大幅促进了连续性视觉目标图像视频的生成。     

不同频谱特性地震动输入下的场地地震反应

对进行土-结构相互作用大比例模型试验的成层土场地,在获取各层土动力特性指标的基础上,土体采用等效线性模型,进行了不同加速度峰值和不同频谱特性地震动输入下的场地三维有限元地震反应分析,研究了场地土的地震放大效应和地基的滤波效应,为进一步研究土-结构相互作用奠定了基础.     

用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

数字图像中值滤波改进算法研究

对传统的中值滤波算法进行了改进，新的算法采用同步更新迭代的思想，保持了传统算法的优点，同时取得到了更好的去噪效果．实验证明，该算法不仅比传统的中值滤波算法降低了时间复杂度，提高了运算速度，而且去噪效果有了明显的改善．     

多采样率EKF及其在感应电机转速估计中的应用

在深入研究EKF算法和多采样率数字控制系统的基础上,建立了多采样率EKF算法,分别推导了其输入和输出算法,并将其应用于感应电机的转速估计中.通过仿真验证了该算法比单采样率扩展Kalm an滤波算法具有更高的信息获取和状态估计能力,并能有效抑止噪声,转速估计误差减小41.7%~87.6%.     

船用恒电位仪整流电路谐波分析

船用恒电位仪输出的纹波电压将在海水中产生谐波电磁场，该电磁场是舰船重要的特征信号。文中针对船用恒电位仪单相可控桥式整流电路，推导了负载电压表达式，分析了负载电压的谐波组成；给出了计算负载电压有效值、电压纹波系数及各次谐波电压幅值的计算公式；根据给定的一组参数，计算了可控硅导通角、负载电压平均值、电压纹波系数和各次谐波电压幅值随控制角的变化曲线，实验结果表明，计算结果符合实际情况。     

基于图像处理的混凝土表面裂缝检测研究

为了满足道路、桥梁、房屋等混凝土结构的表面裂缝快速检测的要求,利用图像处理技术对裂缝进行自动检测。对获取的裂缝图像进行灰度化处理、Gamma校正,基于加权中值滤波提出了一种改进的中值滤波方法并对裂缝图像进行去噪,采用阈值分割方法以及形态学处理提取出完整裂缝并判断其类型,最后提出了一种线型裂缝宽度的计算方法。实验结果表明裂缝目标能准确提取出来,所检测出的裂缝宽度值与实测值的相对误差在2%以内,方法具有有效性。     

基于粒子滤波的场景事件实时识别

为解决智能监控场景中场景事件的检测与分析问题,提出了一种基于粒子滤波的场景事件实时识别方法.将场景事件分解为一系列的子事件,构成多层动态贝叶斯网络模型,模型中每一状态对应一种事件.采用Particle F ilter粒子滤波方法对模型中各节点状态的后验概率进行实时估计,以对场景事件进行实时识别.采样不同的粒子数目进行了对比仿真试验,仿真结果表明该方法能够得到较高的识别精度.