地铁闸机扇门机构故障时间序列预测研究

基于CNN+ LSTM混合神经网络构建故障时间序列预测模型,利用某型号地铁闸机扇门机构的故障数据进行实例分析,并与ARIMA、CNN和LSTM 3种单一预测模型对比。结果表明:CNN+LSTM混合神经网络模型的预测准确性较高,具有良好应用前景,研究成果可用于支持地铁闸机维修计划的制定和优化。     

汽车线束工艺验证浅析

汽车线束企业在对线束图纸工艺分析和线束加工过程中,出现了工艺分解不完整以及工艺分解错误,以致实际生产加工困难以及加工错误。工艺理论分解与实际加工存在脱节问题,这就需要一种将理论分解与实际加工联系起来的措施,因此在企业中推行工艺验证可以很好地将理论分解与实际加工紧密联系起来,在实际加工中将工艺分解错误及时地收集反馈并及时修正,确保工艺文件符合车间生产加工需求,整个信息流程必须合理高效。     

基于ANN的船舶撞击高桩码头群桩损伤位置预测

本文采用有限元软件ABAQUS建立了船舶撞击高桩码头群桩的空间有限元模型。通过计算评估了撞击力、桩体刚度、撞击位置和撞击角度下对群桩结构损伤位置的影响。基于人工神经网络(ANN)方法,对不同参数组合下的群桩结构损伤位置进行了预测,并对ANN方法的可行性进行了评估。     

大跨径连续刚构桥施工管控可视化系统研究

为了提升桥梁施工管控水平,实时了解桥梁施工实时动态,依托互联网平台,创建了一套云端三维可视化信息管控系统.针对波形钢腹板桥梁施工控制精度高、控制难度大的特点,开发了一套基于B/S(浏览器/服务器)架构的施工控制管控软件,帮助管理人员更加直观地获知现场结构状态,提升施工管控效率.该系统将二维平面化信息与三维实体深度融合,通过在三维场景中高度还原真实桥梁施工状态,实现信息流的立体化展示.研究结果表明:系统能够通过线形预测,协助管理人员进行施工管理,提高工程效率;系统能够实现大跨径连续刚构桥三维模型动态演示与施工测控数据与进度信息图形化展示.     

基于场论的汽车避撞方法研究

论文以提高车辆主动安全性为出发点,对带有主动前轮转向的主动避撞控制系统进行了研究.搭建分层控制结构框架,上层控制器为避撞规划层,以行车安全场场强为优化指标,计算求解得到一系列行车风险最小的轨迹点并将其拟合成期望行驶轨迹;下控制器在为轨迹跟踪层,在充分考虑各种车辆动力学约束条件下,基于线性时变模型预测控制理论,对设计的目...     

燕山隧道涌水量预测方法分析与对比

地下水负效应分析是隧道风险控制管理的一项重要内容,与勘察、设计、施工、运营均有关系.本文以山岭长大深埋燕山隧道为例,通过合理概化隧道区的水文地质概念模型,采用理论分析与数值模拟相结合的方法,对涌水位置及涌水量进行预测.通过预测值与实测值对比发现:针对燕山隧道,预测精度从高到底依次为数值法、经验公式法、裘布依公式法、佐藤...     

基于灰色二次指数平滑的QAR参数关联度预测

由于QAR参数波动的后果具有潜在性和滞后性,因此分析人员容易忽视其危险性而使其发展为不利事件。针对该问题,提出运用QAR参数关联度分析的方法,建立QAR参数波动与事件之间的对应关系;并构建基于二次指数平滑-灰色关联法的关联度预测模型,进一步明确QAR参数波动与事件之间关系的动态变化趋势。运用实际数据对该模型进行验证,表明结论符合实际,该模型科学合理,可以用于QAR参数分析过程。     

无人驾驶汽车多传感器融合研究概述

传感器感知和识别是无人驾驶汽车的一个关键技术,是路径规划、智能决策和自动控制的基础,是近几年汽车发展的新兴技术.本文论述了多传感器融合技术的具体概念、分类、体系结构和主要算法,总结多传感器信息融合的发展要求和未来展望.