开挖过程中悬浮泥沙扩散输移的数值模拟

通过建立平面二维潮流和悬浮泥沙输移扩散的数学模型,模拟某挖泥工程中悬浮泥沙的扩散输移过程,并应用非结构网格的有限单元法进行离散求解.该模型结合工程实际,采用连续线源模拟挖泥过程中的增量悬沙,以揭示其在开挖过程中扩散输移的机理,为工程环境影响评价提供科学依据.     

基于DES监控理论的滑行道对头冲突控制策略

为克服场面开环控制模式难以应对随机事件的缺陷,提出场面运行闭环控制框架.基于DES(离散事件系统)监控理论,研究A-SMGCS(先进机场场面引导与控制系统)滑行道对头冲突控制,建立了面向滑行道物理布局的扩展受控Petri网模型.利用航空器滑行路径序列得到精简滑行模型,并考虑环路和环路链,给出无对头冲突的充分必要条件,提出了滑行道对头冲突避免控制策略以及相应的控制律决策算法.算例仿真试验表明,本文提出的策略能根据场面状态实时识别对头冲突并实现冲突避免.     

出行者信息服务系统中后台语音识别系统的研究

系统分析基于Microsoft Speech SDK的语音识别系统,首先给出语音识别系统的总体设计,其次对MicrosoftSpeech SDK的主要接口进行研究,在此基础上完成语音识别中XML语法文件的编制、Microsoft Speech SDK的语音识别算法的实现,然后得到信息服务发布系统中语音识别的工作流程及其结果,最后进行测试分析。试验表明,该系统具有一定的实用价值和研究价值。     

基于二维主分量分析的人耳身份识别研究

有效的特征提取方法是解决人耳身份识别任务的关键之一。以主分量分析（PCA）为代表的线性子空间方法在特征提取工作中得到了广泛应用。为了更有效地提取人耳图像特征并减少运算量,将基于二维图像矩阵的2D-PCA方法应用于人耳身份识别。针对三个USTB人耳图像库,采用最近邻分类器,研究了选用不同的特征维数、贡献率,及不同的相似性测度时,2D-PCA方法与传统的PCA方法的识别性能。交叉验证的实验结果表明：2D-PCA方法较PCA方法获得了更短的训练时间和更高的识别率,说明基于图像矩阵的2D—PCA方法是一种效率更高,鲁棒性更强的人耳身份识别方法。     

考虑多维动态特征交互的高速公路实时事故风险建模

为探究天气和道路等特征,以及交通流、天气、道路及时间等多维动态特征之间的交互作用对实时事故风险预测模型精度的影响,本文基于京哈高速公路北京段的事故数据,以及匹配的交通传感器数据、天气数据和道路特征等,构建4个数据集,分别为只包含交通流变量,包含交通流变量、天气及时间特征变量,包含交通流变量、道路及时间特征变量,包含交通流变量、天气、道路及时间特征变量。从考虑多维动态特征的交互效应出发,基于深度交叉网络,提出一种新的实时事故风险预测模型。结果显示,本文所构建的深度交叉网络模型比其他几种实时事故风险预 测方法显示出更高的精度。模型的AUC值(Area Under Curve)可达0.8562,在0.2的概率阈值下, 可以正确分类84.26%的非事故数据和77.55%事故数据。结论表明,本文采用的多维动态特征交互样本条件下的深度交叉网络模型能够有效地预测高速公路交通事故,可为我国高速公路安全管理部门提供理论与技术支持。     

行人过街风格多参数融合识别

行人作为城市慢行交通系统中的弱势群体,探究其过街行为特征,对减少人车冲突,提升行人过街的本质安全具有重要的现实意义。本文针对特定交叉口,设计自由过街及心理临界过街两种场景状态下的行人过街试验。分析过街速度、心理临界时窗及视觉特性等参数之间的耦合关系,选取风险感知因子与临界安全系数作为心理临界过街状态下行人风格的表征指标,构建过街风格识别模型,透析不同风格行人过街行为可靠性。结果表明：年龄对过街速度和心理临界时窗有显著影响;心理临界时窗与过街速度和信号灯区域注视概率呈负相关关系,与车行区域注视概率呈正相关;心理临界过街状态下,依据风格识别结果,男性谨慎程度高于女性,冒险型行人过街失败率为65.22%;冒险型老年人对自身运动机能的评估能力以及视觉搜索特征存在重要缺憾。研究结果可为交叉口基础设施设计与优化,行人过街教育与培训等提供参考。     

城市轨道交通隧道双护盾TBM过站施工技术

为解决双护盾TBM 在城市轨道交通隧道施工中频繁过站的问题，以青岛地铁2号线双护盾TBM施工为背景，根据TBM所经车站的具体情况，结合车站施工条件及TBM过站影响，研究并实施了空推和平移2种双护盾TBM过站方式，制订了合理可行的TBM过站方案和关键措施，解决了双护盾TBM 过站多次拆解、组装、调试以及对车站影响的技术难题，为青岛地铁1号线、4号线、8号线采用双护盾TBM施工提供了参考和借鉴。     

Lane changing intention recognition based on speech recognition models

Poor driving habits such as not using turn signals when changing lanes present a major challenge to advanced driver assistance systems that rely on turn signals. To address this problem, we propose a novel algorithm combining the hidden Markov model (HMM) and Bayesian filtering (BF) techniques to recognize a driver’s lane changing intention. In the HMM component, the grammar definition is inspired by speech recognition models, and the output is a preliminary behavior classification. As for the BF component, the final behavior classification is produced based on the current and preceding outputs of the HMMs. A naturalistic data set is used to train and validate the proposed algorithm. The results reveal that the proposed HMM–BF framework can achieve a recognition accuracy of 93.5% and 90.3% for right and left lane changing, respectively, which is a significant improvement compared with the HMM-only algorithm. The recognition time results show that the proposed algorithm can recognize a behavior correctly at an early stage.     

基于多维信息特征分析的驾驶人认知负荷研究

准确评估驾驶人认知负荷水平，对于深入研究驾驶人行为特性，改善驾驶安全性具有重要意义。现有的驾驶人认知负荷分类方法，大多基于心电、脑电等生理信息和车辆信息，由于特征选择上的单一性，导致驾驶人认知负荷分类模型的分类精度不高。设计基于跟驰场景的不同认知负荷N-back次任务试验，通过采集受试者的生理信号和车辆信号，结合NASA_TLX主观评分和机器学习算法，提出了基于多维信息特征融合的驾驶人认知负荷分类方法。研究表明：基于生理信息和车辆信息的多维信息特征认知负荷分类方法，其精度显著高于传统的基于生理信息的认知负荷分类方法，以多维信息特征为输入，随机森林法以其稳定性好、抗过拟合能力强的特点，表现出优异的分类效果，相比神经网络和支持向量机，具有最高的平均分类精度。     

中型低压大功率电机轴承温升测试及修理措施

文章主要讲述中型低压大功率电机轴承温度的测量方法和测试过程中轴承温升的基本规律。并对中型低压大功率电机轴承温度测试应注意的问题和温升的基本规律进行了简要分析。对电机轴承温升过高提出修理改进措施，从而使人们对中型低压大功率电机测试和使用过程中轴承温升控制有所参考和依据。