基于M形深度架构的非结构化道路可行驶区域推荐模型

针对边界模糊、路况多变的非结构化道路，为满足智能汽车在正常、应急等复杂行驶工况下对可行驶区域的视觉检测需求，提出一种在M形深度架构下融合多尺度交互策略和双重注意力机制的可行驶区域推荐模型，能够在复杂驾驶场景中精细分割出非结构化道路的强推荐、弱推荐、不推荐行驶区域。首先，在编码器-解码器的骨架基础上，构建倒金字塔式的多尺度分层输入和分层输出结构，以有效融合非结构化道路的浅层形态学特征与深层语义信息，并平衡模型在不同尺度上的预测偏倚，提升复杂驾驶场景下对多尺度与变尺度目标的分割精度；其次，构建集成通道注意力和空间注意力的跳跃连接结构，使模型在实现编码特征与解码特征高效传递的同时，聚焦于学习与道路可行驶性相关的重要特征，进一步强化模型对非结构化道路的检测性能。通过多种途径构建包含城郊、乡村、园区等真实场景的非结构化道路驾驶数据集。试验结果表明：得益于M形深度架构对多尺度交互策略和双注意力机制的融合，提出的模型在多种真实驾驶场景下均能较好地实现强推荐行驶区域、弱推荐行驶区域、不推荐行驶区域和背景区域的精细分割，平均交并比达到92.46%，平均检测速度达到22.7帧·s^-1；与现有其他主流模型相比，提出的模型兼顾了分割精度和时间效率，在非结构化道路可行驶区域检测任务上有明显优势。     

实现城轨车辆整车布线的可视化装配技术探讨

比较AutoCAD与UG两种软件的优缺点,针对采用AutoCAD进行城轨车辆布线设计在实际运用中存在的问题,提出使用UG进行三维布线的可视化技术,使得各设备的布线和线缆走线方式可以直观地显示,实现城轨车辆整车布线的可视化装配。     

运用Capital Integrator CWS自动生成导线的方法

本文介绍了运用Capital Integrator中的CWS(综合布线)进行汽车线束中导线自动布线的方法,从车辆配置选项的维护、原理图的设计、拓扑图设计以及导线合成约束规则的制定到最后的导线生成进行了全面阐述,并着重对约束规则的制定进行了说明,通过使用该方法可大大提高设计工作效率并提高设计质量。     

智能建筑综合布线系统设计浅析

近年来信息化大潮不断袭来,社会对信息的需求越来越大,建筑物作为人们工作生活的主要场所必然需要为人们获取和处理信息提供必要的条件。所以传统的基本土建加供电线路加语音线路的建筑物已经不能适应时代的要求了,一种新的建筑物——智能建筑进入人们的视野。     

基于分块结构网格的泵喷推进器敞水性能模拟

为准确预报泵喷推进器的敞水性能，采用分块高质量结构化网格，结合SST k-ω模型对模型泵喷推进器进行了数值模拟。结果表明：该数值方法所得计算值与实验值保持较好一致性；进行泵喷推进器敞水性能模拟时，进口距转子域的最佳长度为3D；泵喷推进器的前置定子有利于降低辐射线谱噪声和提高推进效率；设计较大的导管攻角有利于降低泵喷推进器的辐射线谱噪声。     

桥梁健康监测数据的结构化存储与分析

大跨桥梁一般都安装有规模不等的结构监测系统,对桥梁的环境荷载、运营荷载、桥梁特征和桥梁响应等参数进行实时监测。因各系统的开发者和监测内容各不相同,导致积累的海量原始数据结构定义各异,开发利用较困难,形成了信息孤岛。该文以9座大桥健康监测系统为例,对桥梁健康监测数据进行调研、梳理和分析,给出长大桥梁结构监测数据的格式规范,提出自动初步处理与人工专业分析的两步数据处理方法。研究结果表明:针对海量原始监测数据提出的规范化命名、结构化存储方法行之有效,可为桥梁健康监测系统的开发应用、数据结构定义、接口交互和采集提供规范参照;经过该文提出的数据处理方法处理后的数据与原始数据相比,其容量大幅减少,可保证处理后的数据量不超过原始数据量的5%,可为长大桥梁数据分析和挖掘利用工作奠定基础。     

电动自行车电路设计之浅谈

笔者在实际工作中遇到了很多电动自行车线路的故障问题，本文结合具体事例，从合理选材及规范布线两方面对电动自行车的线路设计进行了探讨。     

标准地铁车辆底架布线方案设计

标准地铁车辆底架统型布线方案,是在国内外现有城轨车辆底架布线技术方案的基础上,以提高平台性、可靠性、可维护性、工艺性为出发点而设计的。文章详细介绍了标准地铁车辆底架中部、转向架区域和车端布线方案：中部采用集中出线的中央线槽方案,转向架区域采用从枕梁开孔进行穿线的方案,车端采用安装式车端跨接箱的方案。该方案既满足设计运用要求,又提高了车辆的维护性。     

数据湖技术在轨道交通行业的应用

在企业数字化转型背景下,文章针对企业信息化发展带来的海量数据存储管理和有效共享利用等问题,通过分析数据湖的基本特征与技术优势,提出了中车数据湖总体架构、技术架构、数据入湖建设方案,并以经营管理为典型场景介绍了数据湖技术的应用。基于工业互联网平台的数据湖建设能有效解决和提高数据接入质量,提高企业的大数据分析和数据贯通、协同共享能力。