基于参数更新的体外索张力识别方法

以有限元分析模型参数更新理论为基础,提出了一种通过测试自振频率得到体外索张力的新方法,其参数更新的目标是使试验实测体外预应力体系的频率与有限元模型计算所得频率最为接近,进而识别出体外索张力大小,经实例验证,用所提出的方法来识别体外索的张力具有很高的精度．     

一种自适应正则化参数和模数的图像去卷积方法

自适应正则化方法是解决图像去卷积问题中平滑噪声和保持边缘矛盾的一种方法,传统的自适应正则化方法只考虑到图像的整体信息而忽略了图像内部不同区域的细节信息,本文提出的自适应正则化方法,利用Katsaggelos自适应正则化参数,自适应的改变正则化参数,并通过图像内部不同区域的信息自适应改变正则化模数矩阵．从而实现了平滑噪声和保持边缘的平衡,既保持了边缘又抑制了噪声,取得了更好的去卷积效果．     

EB3Ⅲ分布在枯水频率分析中的应用

概述了枯水频率分析的研究进展,结合枯水频率分析的特点,以南运河系清漳河刘家庄水文站的枯水径流系列为研究对象,采用一种新的模型——邵氏扩展3参数BurrⅢ型分布,并与皮尔逊Ⅲ型（P3）模型进行比较.统计检验结果表明,该模型与皮尔逊Ⅲ型拟合和预测效果都比较好.特别是在处理频率曲线尾部出现水平以及较高保证率下设计值小于零的问题上,要优于P3分布.并采用极大似然法进行参数估计,为枯水频率分析提供了一条新的途径.     

随机条件下固定公交线路服务频率优化模型

在考虑客流需求波动及车辆运行时间随机变动的情况下,建立了以乘客候车期望和公交车辆利用率总体最优为目标的公交线路服务频率优化模型.利用蒙特卡罗方法随机模拟一条高频线路的公交服务,计算得到了给定线路参数下的最优服务频率.算例表明该模型可用来确定高频服务公交线路的发车时间间隔.     

基于PLC和变频器的船舶机舱风机调速系统设计

在分析船舶机舱风机变频调速原理和节能效果的基础上,介绍了基于PLC和变频器的船舶机舱风机调速系统的变频控制设计方案.     

基于800/900MHz频段的组合式电子收费车道设计

根据目前国内高速公路联网收费实际和技术条件,结合重庆市电子车牌项目作为省级区域国家级信息化试点的要求,提出了将基于800/900 MHz频段的组合式电子收费车道作为ETC(Electronic Toll Collection,电子不停车收费)快速通行手段的设计方案。该方案与目前MTC(Manual Toll Collection,人工半自动收费)的技术条件和实际环境兼容,并且投资成本低,具有较高的实用性和可操作性。     

舰船电力系统自适应保护技术研究

随着舰船电力系统的不断发展,系统配置、网络结构和运行模式等方面较传统舰船电力系统都发生了较大的改变,以离线整定为特征的三段式电流保护方法已不能满足要求.在全面分析传统继电保护特性的基础上,提出舰船电力系统自适应保护策略,利用网络结构和系统状态自动在线调节保护整定值,可以有效地提高保护的灵敏性和选择性.     

船舶汽轮机组优化设计研究

汽轮机组是船舶动力装置的重要组成部分,其重量和尺寸是影响船舶动力装置重量体积及布置的重要因素.建立包括汽轮机、冷凝器和齿轮减速器设计三部分的船舶汽轮机组数学模型,以汽轮机组重量最小为目标函数和在给定的约束条件下,采用不同的优化算法对机组进行了优化设计.与原方案相比,采用优化方案后汽轮机组重量明显减小,改进的自适应遗传算法有更好的优化性能,优化效果显著.     

感潮河段深水航道乘潮保证率及疏浚维护

以长江太仓—江阴河段12.5 m深水航道实测资料为依据,统计计算沿程不同季节潮位特征值及大型船舶通航的乘潮保证率,探讨不同季节满足设计通航标准的航道水深,进而提出深水航道分季节的变水深维护方案。     

Human driving data-based design of a vehicle adaptive cruise control algorithm

This paper presents a vehicle adaptive cruise control algorithm design with human factors considerations. Adaptive cruise control (ACC) systems should be acceptable to drivers. In order to be acceptable to drivers, the ACC systems need to be designed based on the analysis of human driver driving behaviour. Manual driving characteristics are investigated using real-world driving test data. The goal of the control algorithm is to achieve naturalistic behaviour of the controlled vehicle that would feel natural to the human driver in normal driving situations and to achieve safe vehicle behaviour in severe braking situations in which large decelerations are necessary. A non-dimensional warning index and inverse time-to-collision are used to evaluate driving situations. A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC system. Using a simulation and a validated vehicle simulator, vehicle following characteristics of the controlled vehicle are compared with real-world manual driving radar sensor data. It is shown that the proposed control strategy can provide with natural following performance similar to human manual driving in both high speed driving and low speed stop-and-go situations and can prevent the vehicle-to-vehicle distance from dropping to an unsafe level in a variety of driving conditions.