铁路信号电源系统中直流电源模块优化设计

为提高铁路信号电源系统设备系统效率和功率密度,对电源系统中使用较多的直流开关电源模块进行分析,针对典型拓扑电路提出优化方案。在电路中应用宽禁带半导体器件,前级采用无桥功率因数校正（PowerFactorCorrection,PFC）电路实现功率因数校正功能,后级采用交错并联LLC谐振软开关拓扑电路实现不同直流电压的隔离变换。优化方案能够有效提高直流开关电源模块的效率和功率密度,提高电源模块的可靠性。     

基于时序分析的港口航道水深变化研究及应用

本文基于Python语言,设计并实现了港口航道水深变化分析软件,可按照时序对历史水深监测数据进行叠加对比冲淤分析,能直观反映出港口航道水深变化情况及趋势,为航道维护、海事监管等决策分析提供有力支持.     

一种电流可自校正的高压共轨喷油器驱动方法

为解决喷油器驱动回路阻抗变化导致驱动电流控制精度下降的问题,提出了一种驱动电流可自校正的喷油器驱动方法.首先定义一组驱动电流的特征值来描述驱动电流的物理形态,然后在每个驱动周期中高速采样驱动电流各阶段的峰值和谷值,最后依据实际值和控制值之间的偏差,通过模糊控制规则在线调节特征值实现驱动电流自校正.试验结果表明,该方法可...     

基于深度学习的轨道车辆线阵相机图像畸变校正方法

由于轨道车辆运行速度时刻变化,造成轨旁线阵相机在不同时间采集同一类型车辆的图片张数和分割点不同,导致采集到过车图像存在畸变失真,畸变失真给后续基于图像的轨道车辆故障检测和识别带来困难,因此需要对采集图像进行畸变校正.本文在综合分析轨道车辆图像畸变失真原理的基础上,提出一种基于深度学习的轨道车辆线阵相机图像畸变校正方法....     

基于时间序列与神经网络的软岩隧道变形预测模型及其应用

针对软岩隧道具有变形量大、变形分析困难和稳定性差等特点以及传统的变形分析方法过于单一和精度低等问题,分别运用时序分析和神经网络方法对软岩隧道变形进行了预测,以单个方法的预测结果为基础,结合IOWHA算子,根据各方法的预测精度计算出它们在组合模型中的权重,建立了组合预测模型．通过工程监测获取原始数据,运用组合预测方法得到相应的预测结果,并将其与单个方法的预测结果进行了对比分析．研究结果表明：新的组合预测方法能够综合时序分析和神经网络方法的优势,预测结果精度明显提高,该方法的应用对具体软岩隧道的稳定性评价及隧道工程的施工与维护具有一定的指导意义．     

扭矩传感器零点校正

一、扭矩传感器简介 扭矩传感器是电控动力转向系统的重要组成元件之一,用来测量驾驶员作用在方向盘上力矩的大小和方向。并将其转换为电信号．动力转向ECU接收此信号及车速信号,决定辅助动力的方向和大小,从而在低速行驶时控制转向力矩变小,在高速行驶时控制转向力矩适度增大。     

特大桥梁供配电施工时序探讨

该文分析了特大桥梁供配电工程供电和配电的特点,结合黄埔大桥工程的实施案例,详细阐述了中压电能传输系统施工时序合理安排对特大桥梁供配电工程的重要性。实践证明,供配电工程施工时序的合理调配,是特大桥梁工程施工质量、进度、造价控制的一个重要环节。     

基于遗传算法的VISSIM参数校正及其交通流应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到广泛应用。然而大多数仿真模型参数均是针对外国的交通情况确定的,并不一定适合中国国情。文中以仿真软件VISSIM为例,简单介绍了VISSIM软件,指出其待校正的参数,基于遗传算法设计的参数校正方法选出了满足精度要求的参数组合,从而有效地减少参数校正的仿真试验次数。对比仿真结果与系统默认值,得出在通常情况下较为合理的参数取值,以实例验证了实验参数调整的重要性。     

基于张量积样条函数的打印色彩校正

为解决设备间色彩再现不一的问题,提出了一种打印校正算法．建立了打印机色彩校正的数学模型,分析了打印特性,并通过张量积样条函数对打印机色彩的非线性进行描述,最后提出了双金字塔结构,实现了打印的快速校正．试验表明,该算法准确描述了打印机色彩的非线性,在CIELAB色彩空间的平均校正色差小于2．0,耗时不到30min,需要打印的样本数目较查找表算法降低了约10倍．