多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题,提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先,通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域;其次,利用多层感知器对样本数据进行训练,将感兴趣区域按相应特征实现分类处理,并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理,筛选出有效的行驶区域;最后,通过自监督在线修正算法替换错误处理结果,进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明,改进算法能准确地识别出环境中的道路区域,具有良好的实时性与可靠性.     

用于液化气船液罐吊装的结构化吊码分析

优化设计液化气船液罐特有的止浮装置，形成结构化吊码。提出2种液罐吊装方案：采用结构化吊码吊装和采用传统吊码吊装。利用有限元分析软件，对比分析2种吊装方案的结构强度，总结采用结构化吊码吊装的优点及可行性，为后续液化气船的液罐吊装方案提供一种优选的吊码布置方式。     

爆裂轮胎精确建模及其动态特性仿真方法研究

汽车行驶中轮胎突然爆裂是极其危险的行驶工况，但轮胎爆裂过程的准确测试分析难度很大，而其现有仿真方法因需大幅简化使得难以描述轮胎爆裂过程的瞬态特性。针对此问题，本文中提出分别模拟胎内、外空气，且考虑轮胎各种材料失效特性、胎内空气与轮胎车轮总成流-固耦合的汽车轮胎爆裂过程仿真分析方法，实现轮胎滚动中爆胎过程的瞬态动力学特性仿真；并通过对比仿真和理论计算结果，验证仿真模型的正确性；同时，通过计算还获得爆裂轮胎内部空气泄漏规律和路面对轮胎径向力的变化特性，以及轮胎速度、胎压与裂口尺寸对爆胎过程持续时间和轮胎力学特性的影响机理。本文工作聚焦于仿真方法研究，对掌握爆裂轮胎瞬态特性、研究爆胎后整车动力学控制策略具有意义。     

数据驱动的数字化全过程高速公路建设管理平台框架

交通运输行业正在积极推进高速公路全过程数字化建造。然而，由于高速公路工程的复杂性和信息技术的应用限制，设计交付仍以纸质文件为主，测试检验数据管理仍较为粗放。迄今为止，对数字高速公路建设的研究是零散的，缺乏对整个建设过程的研究，以数据为中心的信息管理系统尚未实现。对此，通过文献研究和半结构化访谈，确定了数据驱动的数字化全过程高速公路建设管理平台的框架。并依据此框架搭建全流程管理平台，通过柬埔寨金港高速公路的运行实践验证了该平台的功能应用。这不仅为高速公路数字化全过程的研究奠定了理论基础，而且提供了以数据为中心的管理、电子化设计和交付、精细化的工作流程和高效的管理流程。     

基于结构相似深度卷积自编码的异常扣件检测模型

介绍了轨道扣件系统的基本功能，概述了已有的轨道异常扣件检测技术，归纳了基于机器视觉的传统检测方法和深度学习方法所关注的问题及存在的不足; 介绍了自编码的基本思想与形式化过程，提出了一种基于编解码架构的异常扣件检测模型; 分析了传统像素级图像相似度评价指标的缺陷，实现了基于结构相似的损失函数和图像异常判定; 构建了轨道扣件图像数据集，验证了模型的性能; 将代表性的误报与漏报图像可视化，描述了这些图像的表观特征，分析了发生漏报与误报可能的原因。研究结果表明:结构化相似指标显著提升了模型的检测性能，与具有相同网络架构但使用平均绝对误差和均方误差作为相似度评价指标的检测模型相比，模型的F值分别提升了14.5%和16.2%;与其他对比模型相比，提出的模型取得了最高的检测精确率和F值，分别达到了98.6%和98.1%，与次优的RotNet模型相比分别提升了6.0%和9.8%;召回率为97.1%，略低于深度支持向量数据描述(DSVDD)模型的98.4%;整体上看，F值比所有对比模型均高出超过9%，提出的模型表现出了明显的性能优势。      

轨道交通工程设计元数据应用研究

目前轨道交通各专业设计过程及最终的设计成果交付大部分使用的是平面图纸的形式，而数据的彼此交付多采用表格来完成。若没有标准化的分类描述处理方式，会给不同专业、不同部门之间协同合作带来极大不便。为解决该问题，通过对轨道交通工程设计数据资源进行整合梳理，根据元数据标准规范设计数据的语义、格式、结构、描述，建立一个轨道交通行业统一的元数据分类及描述结构标准；按此标准建立一个设计者习惯填报的数据格式，并通过对各专业填报的元数据文件按照统一格式进行结构化格式转换、IFD编码、校验，形成一个标准化数据文件，既可以达到铁路各专业人员协同设计交互文件的目的，又可以达到直接交付工管中心的要求。该研究实现轨道交通工程设计元数据准确、便捷的填报、维护、交付和利用，使轨道交通设计成果元数据贯穿设计、施工、运营、维护整个铁路生命周期，提升设计精细化管理能力，同时实现设计成果的无纸化交付和管理。     

铁路勘察数据标准化存储研究与应用

针对铁路勘察信息化、数字化的需要，以及当前多专业协作勘察过程中存在的数据存储标准不统一问题，为规范铁路勘察数据的管理及后续应用，减少因数据标准不统一带来的不同系统之间数据贯通困难，促进系统集成及信息资源共享，根据勘察数据特点，规范了数据分类、格式及编码，建立了结构化数据和非结构化数据的数据库结构。依据计算机存储特点，提出采用关系型数据库存储结构化数据+分布式HDFS存储非结构化数据+空间数据库存储三维空间数据的方案，既保证了不同数据间的分类存储，又实现了底层数据联通。通过研发铁路勘察与选线设计数据管理平台，对勘察数据进行标准化存储和管理，验证了该标准化存储方案，为铁路数字化勘察提供了重要支撑。此外，针对勘察数据标准化存储的未来发展应用，提出利用不断积累的数据，通过大数据分析、数据挖掘、动态感知及人工智能等新技术手段为勘察工作提供更准确的预测和分析，不断提高勘察工作效率和准确性。