水声对抗器材发展及其趋势分析

从分析水声对抗的缘起开始,描述了水声对抗发展的简要历史.水声对抗器材是舰艇赖以防御鱼雷的重要手段,逐渐也增加了对抗声呐的功能.在总结传统型水声对抗器材发展情况的基础上,结合水声对抗面临的新的形势以及相关领域新技术的发展,分析了水声对抗器材的发展趋势.     

基于双视角学习原理的交通视频车辆事件鲁棒检测

提出了1种基于双视角学习原理的高速公路交通视频车辆事件鲁棒检测算法.针对道路交通结构化特点提出了分车道外极面图(Epipolar Plane Image,简称 EPI),以此反映交通断面车流整体特征.基于双视角学习原理,融合现有广泛应用的反映车辆独立行为的行驶轨迹特征,实现高速公路车辆事件鲁棒检测.针对多种典型车辆事件(包括交通拥堵,车辆逆行,车辆违规停车,交通事故等),本文算法总体检测率为94.09%,误检率为4.51%,漏检率为1.40%,其性能与传统单视角方法比较有较大的提高.     

基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法

车辆GPS数据中蕴含的车辆轨迹信息具有重要的理论和应用价值.为减少轨迹数据存储空间,提高数据分析及传送速度,提出了一种基于时空特性的轨迹数据压缩算法,根据GPS数据点的时空三维特征,计算轨迹特征点判断的距离标准,更准确的提取轨迹信息.算例分析结果表明,基于时空特性的GPS轨迹数据压缩算法大幅度减少轨迹压缩误差,提高压缩效率.     

基于4D航迹的模糊聚类分析

通过ADS-B技术,人们可以获得大量的航迹数据,这使得采用航迹数据分析飞行程序成为可能,文中分析了4D航迹数据的特征,处理了异常数据并提取航迹特征值.采用模糊聚类法对进场航空器4D航迹飞行数据进行聚类分析,得出其平均中心航迹.以天津机场一段时期内同一方向进场航空器的4D航迹数据为依据,经实例分析表明,该方法可以为进离场程序设计是否合理提供参考.     

大巴山峡谷区高陡危岩发育特征与风险评价

基于三维倾斜摄影采用数字地质调绘手段,研究西渝高铁明通隧道出口高陡危岩的发育特征及成因,基于无人机数字地质调绘成果对危岩区进行稳定性分析和落石运动轨迹数值模拟,分析危岩体崩落后的弹跳高度、运动速度、运动动能、运动距离。结果表明：WY01/02/04危岩带落石滚落到隧道洞口和^#0桥台上的概率大,建议接长隧道明洞,设置桥墩防撞装置。     

智能船舶航线优化方法综述

为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。

该方法基于编码器解码器架构,由Transformer_LSTM模块替代传统神经网络实现轨迹特征提取和轨迹重构;将Transformer嵌入LSTM的递归机制,结合循环单元和注意力机制,利用自注意力和交叉注意力实现对循环单元状态向量的计算,实现对长序列模型的有效构建;通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习一般轨迹的特征和运动模式,将重构误差大于异常阈值的轨迹判定为异常轨迹。

采用2021年1月的船舶AIS数据进行实验,结果表明,模型在准确率、精确率以及召回率上相较于LOF,DBSCAN,VAE,LSTM等经典模型有着明显提升;F₁分数相较于VAE_LSTM模型提升约8.11%。

该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统算法,可有效、可靠地运用于海上船舶轨迹异常检测。

     

碳纤维在海洋结构与装备中的应用与挑战

旨在研究声发射信号对典型复合异质结构中的传播特性的影响。

首先,基于半解析有限元方法开发频散曲线计算程序,计算声发射波在复合结构板中的群速度频散曲线;然后,采用ABAQUS软件建立复合结构模型,并模拟典型声发射源信号的传播过程,研究声发射信号在复合结构中的频散特性和衰减特性;最后,针对复合异质结构,结合小波变换和模态声发射理论,分析T型复合异质结构中声发射信号的时频特性与模态转换。

结果表明,声发射信号衰减特性与信号传播距离和传播方向相关,经过异质结构界面时信号会大幅衰减;声发射信号与异质结构相互作用会产生复杂的传播现象,包括T形变换和模态转换等;声发射信号T形变换中反射信号的信号强度最强,跨结构透射和经过90°转角结构透射信号的信号强度相当。

所做研究通过使用反射系数和透射系数量化了信号的散射特性,结果可为声发射技术在海洋结构物健康监测中的应用提供理论参考依据。

     

基于LSTM-KF模型的高速列车群组追踪运行轨迹预测方法

为进一步缩小列车追踪距离以提高运力,研究了高速列车群组追踪运行轨迹预测问题;考虑长短期记忆网络(LSTM)模型处理序列数据的优势和卡尔曼滤波(KF)模型噪声处理的能力,提出了一种新型列车轨迹预测LSTM-KF模型;使用列车运行的历史数据进行LSTM模型训练,生成了列车轨迹预测曲线;KF模型结合预测结果和动力学机理,更正了计算结果,使LSTM模型预测的列车轨迹变得平滑;依托于高铁列控系统仿真测试平台的标准线路数据进行了仿真验证。仿真结果表明：在巡航工况下,30个预测步长后,LSTM-KF、LSTM和循环神经网络(RNN)模型的位置预测误差分别为78、798和911 m,速度相对真实值的预测误差分别为1、22和1 m·s^-1,LSTM-KF模型的位置均方根误差(RMSE)分别为LSTM和RNN的7%和15%,LSTM-KF模型的速度RMSE分别为LSTM和RNN的14%和30%;在加速工况下,3个模型的位置预测误差均值分别为94、294和2 691 m,速度预测误差均值分别为0.09、10.05和2.74 m·s^-1;在减速工况下,3个模型的位置预测误差均值分别为1 181、4 135和4 079 m,速度预测误差均值分别为1.14、6.01和13.52 m·s^-1。可见,LSTM-KF模型在不同运行工况下均能显著提升预测精度,能够有效生成长时域数据序列,为高速列车群组追踪运行提供决策。     

基于船舶轨迹挖掘的海上航路网络构建方法

海上航路网络是船舶海上交通活动特征的时空表征,也是船舶航路规划、行为辨识、轨迹预测的重要基础。海量的船舶历史轨迹数据为自动提取海上航路网络提供了基础数据,但受轨迹数据噪声和密度分布不均匀的影响,传统航路网络自动提取方法存在网络节点识别准确性差、网络边连接错误率高等问题。针对上述问题,研究了1种基于船舶轨迹时空特征挖掘的海上航路网络自动构建方法。定义了海上航路网络的3种航路点类型,即停留点、出入点和航路转向点,设计了基于轨迹时空特征的航路点提取方法;提出了基于累计转向特征的航路转向点过滤策略,可有效去除船舶避碰、船舶徘徊等局部活动产生的非航路转向点;根据不同种类航路点的分布特征,综合利用DBSCAN聚类算法和凸包算法从航路点集合中提取和生成航路网络节点集合;定义了航路网络节点的有效连接规则,从原始轨迹中提取航路网络节点之间的轨迹簇,根据轨迹簇的统计特征生成航路网络节点之间的有向加权边,形成有向加权的海上航路网络。以珠江口水域为实验区域,对所提方法进行有效性验证,结果表明：所提方法可提取71个3类航路网络节点和200条航路路线;航路网络节点识别准确率与误识别率分别为86.42%和1.23%;航路网络边连接的准确率接近95%。所提方法能够有效识别海上航路的关键航路点及主要路线,实现航路网络的自动构建。     

高温作用后砂岩巴西劈裂声发射特征试验

为了研究温度对砂岩力学性质的影响规律,对25～500 ℃区间内5种温度水平下的红色砂岩开展巴西劈裂试验。结果表明：根据抗拉强度变化情况将温度划分为3个区间（25～200、200～400、400～500 ℃）,高温处理后的红色砂岩抗拉强度受温度影响而发生劣化,抗拉强度随着温度升高先缓慢减小而后下降速度加快,200 ℃是砂岩阈值温度;砂岩的劈裂破坏模式也由单一主裂纹破坏变为主裂纹和伴生裂纹破坏;声发射特征表现出较为显著的阶段性特征,大致经历声发射活跃期、微弱期、平静期。温度导致岩石内部矿物成分、晶体间隔、晶间水状态和结合离子键发生改变,是导致岩石发生热损伤的重要因素。