基于GIS技术的运营铁路快速测量数据管理技术

基于运营铁路测量数据管理现状及需求,以南昌局为试点,将运营铁路测量空间数据分为结构化数据和非结构化数据,并设计数据存储方案及其数据服务中心.此外,基于运营铁路线路复测数据多时相、多版本特点,提出系统功能结构,对线路测量数据实施可视化展示与版本化管理,有效地实现了铁路数据的规范化、统一化和共享化.     

长江感潮河段二维潮流数值模拟*

通过非结构网格建立了长江感潮河段二维潮流数学模型,研究了水工建筑物在非结构网格中的处理,验证结果良好;为检验模型长河段沿程流量的守恒性,模型上边界分别采用枯水、中水、洪水3种恒定流量模拟感潮河段水流运动。计算结果表明:模型沿程流量守恒性良好,模型能够有效模拟长江感潮河段水流运动。     

明渠交汇口水流浅水二维数学模型研究

针对明渠交汇口缓流流动特性,建立基于高性能有限体积数值方法、具有二阶精度的非恒定浅水二维水流数学模型。基本控制方程采用浅水二维水流方程;采用能够有效捕捉激波的高性能有限体积方法离散控制方程;采用了隐式方法处理阻力项,从而保证了模型的稳定性。采用非结构三角形网格系离散计算区域。最后,应用实测资料对两种模型进行了验证比较,结果表明该模型可模拟明渠交汇口基本流动特性,显示了对天然河流广阔的应用前景。     

采用无结构网格计算类车体外流场

介绍了无结构网格的优点、生成及其目前所存在的问题,并利用无结构网格对类车体的外流场进行了数值计算,显示了部分后处理结果,得出了初步的结论。     

适用于具有复杂海底边界的自由表面流动模拟方法

提出了一种适用于具有复杂海底边界的自由表面流动模拟算法?基于非结构化四边形网格的VOF法。利用非结构化四边形网格在拟合曲线边界上的优势,此法能够在不引入任何边界处理和人工耗散的条件下,直接求解具有任意复杂海底边界的自由表面流动问题。该算法采用MLER法来对流界面,提高了VOF算法的体积守恒精度。大应变界面对流数值实验结果表明,该算法体积守恒性较好,且具有二阶的形状误差收敛率。     

面向大数据的城市轨道交通非结构化数据管理

针对城市轨道交通大数据,分析了城市轨道交通非结构化数据的来源、类型和产生方式,讨论了非结构化数据的获取方式和组织策略,结合上海城市轨道交通实际情况提出了适用的城市轨道交通非结构化数据存储架构。     

矿用无人运输车辆轨迹跟踪控制算法研究

矿用无人运输车辆作业环境恶劣,存在大曲率弯道、坡道等非结构化道路明显特征,对无人化运输控制要求高。为改善PID等传统控制算法适应性问题,提高无人驾驶轨迹跟踪的车辆横纵向控制精度,提出一种纯跟踪与PID结合的多点预瞄横向控制、考虑模糊控制表参数拟合的纵向控制方法,减少控制参数的同时提高算法效果。根据传统控制算法设计基础控制器,结合基础算法优势进行横向与纵向控制算法设计,通过硬件在环仿真和实车测试验证算法的性能。试验结果表明,横向控制算法与斯坦利算法相比,车辆路径跟踪精度有明显改善,纵向控制方面,速度跟随误差<1 km/h,保证了车辆驾驶时的平稳性与舒适性。     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题，提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest，ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先，通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域；其次，利用多层感知器对样本数据进行训练，将感兴趣区域按相应特征实现分类处理，并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理，筛选出有效的行驶区域；最后，通过自监督在线修正算法替换错误处理结果，进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明，改进算法能准确地识别出环境中的道路区域，具有良好的实时性与可靠性.     

船体舱段三维有限元模型参数化建模方法研究

提出三维船体舱段有限元参数化建模的设计方法,将船体舱段的有限元网格归类为纵向网格和横向网格,并分别提出相应的算法以实现这两种网格的自动生成.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题,提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先,通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域;其次,利用多层感知器对样本数据进行训练,将感兴趣区域按相应特征实现分类处理,并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理,筛选出有效的行驶区域;最后,通过自监督在线修正算法替换错误处理结果,进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明,改进算法能准确地识别出环境中的道路区域,具有良好的实时性与可靠性.