THDS热轴波形智能识别方法研究

在分析THDS轴温异常波形类型及原有处理方法的基础上,提出了基于测点正常波形特征——连续、波形宽度、中心位置、相关系数、最大幅值差的THDS轴温波形智能识别方法,该方法简单、规范。对全铁路（不含大秦线）1．6万余条强、激热波形的识别表明强、激热报警正常波形约为总体的50％;对大秦线近年223个强、激热报警样本以及其中121条拦停反馈信息的识别及分析表明本文提出的波形智能识别方法识别效果优于实际人工识别,能在保障行车安全的前提下剔除THDS异常波形,有效减小工作量。     

基于频率下降率的刚性路面脱空自适应神经网络识别研究

为快速而又有效地进行无损检测(NDT)，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经冈络算法．及刚性路面脱空识别特征参数的选取，提出以反映结构损伤位置和程度的频率下降率作为结构脱空识别的特征参数。利用有限元方法对刚性路面脱空进行数值模拟，同时采用声振法研究了刚性路面板声学特征变化的关系，分别获取训练样本数据，通过自适应神经网络对刚性路面脱空进行了识别研究。从中可以看出，采用频率下降率和自适应神经网络技术对刚性路面脱空进行缺陷识别分析具有较高的精度和可靠性。为用声学特征进行刚性路面脱空等缺陷识别提供了理论和实验依据。     

改进随机子空间系统辨识方法及其在桥梁状态监测中的应用

为了提高基于振动参数识别的大型斜拉、悬索桥梁在线状态监测系统在灾害天气发生时,评价和预报桥梁状态的实时性。根据随机子空间模态参数辨识方法的特点以及在线数据采集与状态评价过程对参数辨识的要求,利用递推算法构造TOEPLITZ矩阵,减少辨识过程中的重复运算量达到缩短运算时间的目的。该算法在香港汀九大桥状态监测系统数据处理中应用的结果表明,运算时间能够满足台风天气情况下对桥梁状态评价实时性的要求。     

人-车-路闭环系统驾驶员模型参数辨识

基于在驾驶模拟器上进行的人－车－路闭环系统仿真试验，使用全局演化局部寻优的辨识算法，对驾驶员模型进行参数辨识。通过大量的实际驾驶人员的试验数据，辨识出各种水平的驾驶员模型参数，为改进智能车控制系统的设计提供了依据。利用辨识得到的驾驶员模型和车辆模型进行了人－车－路闭环系统的双移线与蛇行线仿真，仿真结果与试验数据具有很好的一致性。     

南京地铁运营危险源识别及风险评估与控制

以南京地铁运营危险源管控为例,对地铁运营危险源查找、识别、分析、评价、管控工作方法与流程进行介绍.     

基于LS-SVM的船舶操纵运动在线建模

基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和积分型辨识样本结构开展了船舶操纵运动的在线建模.以整体型Abkow-itz模型为辨识对象,大阪号油轮作为具体研究对象.在操纵运动仿真时,采用40个粘性类水动力导数的Abkowitz模型,但是在参数辨识时,采用了仅具有20个粘性类水动力导数的简化模型.为了对建模方法的有效性进行检验,将辨识得到的水动力导数与其原始值进行了比较,同时也针对辨识模型和原始模型的操纵运动仿真进行了比较.辨识结果表明,使用简化模型进行船舶操纵运动的在线建模是合适的,具有较好的预报效果和较高的精度.     

印尼ADIPALA电厂取水头和泵房内漩涡治理物理模型试验研究

通过印尼ADIPALA电厂循环冷却水取水口和取水泵房的水工物理模型试验,研究了电厂循环冷却水在取水口、引水箱涵、前池、流道等处的水流特性。试验中发现,在原设计方案中,取水口和分流墩附近出现了有害的串状吸气漩涡。文章通过对漩涡出现原因进行分析,采用了不同的治理措施,有效消除了漩涡,保证了电厂取水安全。     

Identifying trip ends from raw GPS data with a hybrid spatio-temporal clustering algorithm and random forest model: a case study in Shanghai

ABSTRACT

Smartphones have been advocated as the preferred devices for travel behavior studies over conventional surveys. But the primary challenges are candidate stops extraction from GPS data and trip ends distinction from noise. This paper develops a Resident Travel Survey System (RTSS) for GPS data collection and travel diary verification, and then uses a two-step method to identify trip ends. In the first step, a density-based spatio-temporal clustering algorithm is proposed to extract candidate stops from trajectories. In the second step, a random forest model is applied to distinguish trip ends from mode transfer points. Results show that the clustering algorithm achieves a precision of 96.2%, a recall of 99.6%, mean absolute error of time within 3?min, and average offset distance within 30 meters. The comprehensive accuracy of trip ends identification is 99.2%. The two-step method performs well in trip ends identification and promotes the efficiency of travel survey systems.     

交通视频辅助的桥梁动态称重方法研究

为了进一步提升既有的桥梁动态称重技术，提出一种交通视频辅助的新型桥梁动态称重方法。首先介绍基于深度神经网络的计算机视觉目标检测技术和一种计算机视觉坐标转换方法，实现从交通监控视频中实时地探测与定位桥上行驶的车辆和车轴。然后引入桥梁应变分解方法和应变影响面识别方法，建立车重、车辆位置与桥梁应变之间的映射关系，从而建立一种综合利用时间和空间冗余信息对车辆进行称重的方法。该方法构建超定的影响面加载方程组，使用最小二乘法求解该方程组以得到桥上行驶车辆的轴重和总重。最后总结出一套交通视频辅助的桥梁动态称重方法框架。为验证以上方法，在某连续大箱梁桥的缩尺模型以及实桥上进行试验。试验包含单车、双车、跟车、并行、直行、变道、匀速、变速等复杂交通工况。模型试验结果表明：该方法的车辆总重识别误差均值为-2.02%，标准差为4.77%；车辆轴重的识别误差均值为4.77%，标准差为17.50%。实桥试验结果表明：该方法的车辆总重识别误差均值为0.21%，标准差为1.53%；车辆轴重的识别误差均值为-3.59%，标准差为42.67%。除此以外，所提出的方法还可用于识别桥上车辆的数量、类型、轴数、实时位置、运动轨迹、行驶速度等多粒度交通信息。     

三级可容错状态匹配的闸机通行逻辑算法设计

针对闸机系统的现状以及选取的硬件基础,基于全局全过程的设想,以状态转换为联系,构建"传感器状态"、"独立状态"、"组合状态"的三级闸机通行逻辑算法模型。通过分区进行模式抽象,继而采用模式匹配的方式初步判断模式状态,凭借"容错函数"冗余行为的动态性,再次判断目标对象种类并进行目标的识别,实现闸机通道内运行的逻辑判断。选取较为常见的正常成年人的通行特征,进行算法的程序验证,初步论证本算法具有一定的正确性和可靠性。