TETRA集群通信系统在高速铁路中的应用

针对铁路区间及业务特点，提出基于光纤／无线射频传输技术的TETRA集群通信系统在高速铁路中应用可行性、方案及工程实施的特殊性。     

公路交通可持续发展评价指标及评价方法研究

根据公路交通可持续发展评价的内容和特点,从公路交通可持续发展水平、发展能力、发展协调性3个方面建立了评价指标体系;提出了指标属性值和无量纲化的计算方法;应用模糊识别原理,结合AHP权重确定方法,依据公路交通可持续发展目标(级别划分)的实现程度,提出公路交通可持续发展的多级模糊识别综合评价模型;其评价方法和模型,反映了公路交通可持续发展的内涵,对区域公路交通可持续发展评价有借鉴作用。最后,进行了实证研究。     

内燃机活塞-缸套-活塞环系统工作状态的识别方法

提出了一种基于证据理论方法的内燃机活塞—缸套—活塞环系统工作状态的识别方法。通过搭建试验台架,从实车试验中获取曲轴箱压力信号和机身振动加速度信号;提取试验特征值,组建模型样本和试验样本,并运用证据理论信息融合方法对内燃机的工作状态进行识别。研究结果表明:应用证据理论信息融合方法融合曲轴箱压力信号和机身振动加速度信号,进而识别活塞—缸套—活塞环系统的工作状态这一方法有效、可行。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

高速列车噪声源声功率与速度的函数关系

为了解决既有对数经验公式无法拟合高速列车显著声源贡献率与速度的函数关系这一问题,使用轮辐声阵列进行高速列车车外声源识别试验;根据显著声源位置对列车表面进行区域划分,量化分析显著声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度之间的关系;在既有对数经验公式的基础上,根据不同种类噪声声功率随速度的变化特性,建立新的拟合公式;结合列车噪声测试数据对新的拟合公式进行验证.研究结果表明:列车以350 km/h运行时,下部区域对列车总辐射噪声的贡献率占70%以上,升弓区域对局部区域声功率的影响最显著,超过50%;随着速度的增长,下部区域的贡献率逐渐减小,弓网区域逐渐增大,显著声源区域的贡献率变化先快后慢,最后趋于稳定;利用新的拟合方法得出,列车声源区域的声功率级和声功率贡献率与速度的拟合度基本都在0.9以上.     

自激气动力有理函数系数的直接识别算法

有理函数系数识别是基于气动力有理函数逼近的桥梁颤振计算的前提条件.有理函数滞后项的数量对其系数的识别结果影响较大,现有方法中一般仅考虑单滞后项的有理函数系数识别,易造成气动力描述上的失真,进而导致桥梁颤振计算结果不准确.基于正弦信号的自激气动力在时域上与有理函数对等的原则,采用最小二乘拟合方法,提出了一种可计入多个滞后项的有理函数系数的直接识别算法.以薄平板模型为对象,利用强迫振动风洞试验获得了自激气动力,采用该算法直接识别了计入不同滞后项的有理函数系数,并分析了滞后项数量对气动力重构精度影响以及对颤振临界风速计算精度的影响.通过自由振动颤振试验获得了实际的颤振风速,进而与采用识别出的有理函数计算的颤振风速进行对比,结果表明:颤振临界风速的试验值与计算值吻合较好,从而验证了本文所提识别算法的准确性;与现有的有理函数系数识别方法相比,本文提出的识别方法兼顾了效率和精度,可广泛用于实际桥梁断面自激气动力有理函数系数的识别中.     

油气田瓦斯隧道TSP图像智能识别研究

在传统的非煤系油气田区瓦斯隧道超前地质预报中,由于TSP(tunnel seismic prediction,隧道地震勘探)图像的复杂性,解译的效率低且结果准确度不高,利用智能识别技术可以有效解决相应问题。依托某油气田区高瓦斯隧道工程,结合深度学习理论,借助Python(计算机编程语言)平台建立智能识别预测模型,通过该模型识别TSP图像中的P波,判断不良地质情况。结果表明:建立的智能识别模型可有效识别P波,判断围岩裂缝情况,减小人工识别的误差,实现油气田区高瓦斯隧道的地质精准探测与瓦斯防治。     

多尺度稀疏电能质量扰动识别方法

针对传统电能质量扰动识别中存在数据量大、扰动特征依赖主观选择的问题,提出一种多尺度稀疏电能质量扰动深度识别方法.首先,构建电能质量的多尺度稀疏模型,通过对扰动信号平稳小波多尺度变换获得扰动的低高频信息;然后,对其压缩采样获得降维的测量数据,并在此基础之上,应用正交匹配追踪算法求取各层稀疏系数组成稀疏向量,将稀疏向量输入深度置信网络,实现扰动的智能识别;同时,为进一步提高网络识别的准确性,采用交叉熵算法完成对网络隐含层数、学习率等参数寻优;最后,为验证所述方法的有效性,针对几类典型的单一扰动和复合扰动信号进行大量仿真试验.结果表明:在理想环境和噪声环境下,针对七类典型单一扰动,平均识别率达到99.0%和96.71%以上;针对13类多重扰动,平均识别到达97.69%和94.62%以上.     

图像识别技术在BIM运维管理中的应用研究

针对当前铁路运维管理中利用BIM技术构建的运维管理平台,提出基于图像识别技术维护日常运维的应用方案:将图像识别技术和BIM技术结合应用到运维管理的信息化系统中,通过对比不同的识别技术,提出了应用YOLOV3更新设备状态信息的方法,以提高运维管理工作的效率和质量.     

条形码在港口单证部门的应用

集装箱的进出口涉及大量单证,如装箱单、设备交接单、站场收据单和预约单等。随着港口箱量的不断增多,港口单证部门（如单证中心）和检查桥处理的单证数量大大增加。如何准确有效地输入单证信息并妥善管理这些单证是现代化港口面临的新课题,而条形码技术和无线射频识别技术的不断进步及应用无疑为单证的现代化管理提供了极大的便利。