基于迁移学习的桥墩结构损伤识别方法

提出一种深度学习的桥墩结构损伤识别方法,该方法通过迁移学习(TL)将源模型的权重和参数转移到目标模型上,加快深度模型的训练速度、提升模型损伤识别精度。使用连续小波变换将振动信号转换成时频图作为深度模型的输入,构建可识别砼结构损伤的深度模型,该模型的固定部分使用源模型的权重和参数,非固定部分的权重和参数使用新的数据训练得到;通过试验及仿真对该模型的有效性进行验证,试验方面使用砼桥梁在有损伤和无损伤时的振动信号,仿真采用ABAQUS/CAE建立砼塑性损伤识别模型(CDP)并采集振动信号;将文中方法与从零开始训练的深度卷积神经网络(CNN)及支持向量机(SVM)方法进行对比,文中方法在试验数据上的识别精度达99.1%,在仿真数据上的精度达100%,相对于传统识别方法,该方法可提高损伤识别精度和模型训练速度。     

基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

特别报道

地震无情人有情满载爱心送灾区——运输企业全力支援青海玉树抗震救灾工作 2010年4月14日7时49分许,青海省玉树藏族自治州玉树县（北纬33．1°,东经96．7°）发生7．1级地震．震源深度33千米。根据青海省抗震救灾指挥部通报,截至4月25日下午17时．玉树地震已造成2220人遇难．失踪70人。     

国内首艘300m深潜水母船建造合同签约

<正>2009年7月3日,中国交通运输部救捞局与武昌船舶重工有限责任公司签订了国内深潜设     

面向自动驾驶汽车测试的交通车辆交互过程建模

为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。     

基于深度学习与Hu不变矩的绝缘子故障检测

针对高速铁路接触网绝缘子故障检测问题,提出一种基于深度学习EAST模型与Hu不变矩的图像检测方法.利用EAST模型生成检测图像的掩膜图,与图像进行掩膜操作得到绝缘子区域,实现定位功能;利用二值化边缘检测提取绝缘子每片轮廓;利用Hu不变矩逐片进行轮廓相似度对比,通过对比结果判断绝缘子是否存在故障.实验结果表明,本文方法可...     

爱驰U5

2019年12月19日,爱驰汽车旗下首款A+级中高端纯电动SUV——爱驰U5在海南万宁震撼上市,并在全球范围内同时启动交付。新车共推出4款车型,补贴后售价19.79-29.21万元。即日起至2020年3月31日上市权益期,购买U5即可获享终身整车质保、终身道路救援和终身送车联网流量。即刻下定,即可享受免费的深度体验车;最高零利率的金融购车方案,以及免费的私桩解决方案。     

含软弱土层边坡稳定性分析的全局滑面自动搜索技术

提出了一种用于边坡稳定性分析的全局滑面自动搜索技术,首先采用三角网格进行了边坡土层的几何离散,然后,结合蒙特卡洛法等角/等边逐段扫描与模拟退火法,构建了全套的边坡全局临界滑面搜索扫描算法。以Fortran和Matlab为计算手段进行联合编程,采用简明Morgenstern-Price法进行了边坡稳定性分析计算。通过选用3个算例进行了算法的可靠性验证,计算结果表明:截面三角网格划分方法具有良好的适应性,能较好地对不规则层位几何形状进行离散;多段折线滑面具有较圆弧滑面更为优秀的极限滑面定位功能,其安全系数随着滑面段数的增加会逐步达到收敛;本搜索方法可不依赖于工程师经验进行多段折线初始滑面的大致范围选择,其能快速地、全自动地进行由弱到强不同复杂土质情况的边坡稳定性计算分析,并能找到全局临界滑面与安全系数。