结构系统可靠度分析的SVC抽样迁移算法

为有效避免结构系统可靠度计算过程中复杂的约界分析处理,针对系统可靠度问题多失效模式的固有特点,引入了系统极限状态曲面的概念,并利用支持向量分类算法(support vector classification, SVC)对该失效曲面进行了直接重构.在此基础上,结合LHS(Latin hypercube sampling)抽样迁移策略,提出了计算结构系统可靠度的SVC抽样迁移算法.通过对比分析两个典型算例表明:本文算法具有较高的抽样效率和收敛性能,与传统Monte Carlo法相比,其抽样工作量减少87%,计算结果相对误差不超过1%,且可有效避免现有β约界算法中需要人为假定失效状态的缺陷,更适用于实际结构可靠度问题的分析求解.      

信息融合技术在交通事件自动检测中的应用

多传感器信息融合技术这一新兴信息处理技术的出现,为交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法的设计提供了新的解决方案。将多传感器信息融合技术引入交通事件检测领域,设计了一种基于信息融合技术的交通事件自动检测算法。该方法结合了信息融合理论和小波神经网络算法,充分发挥了多传感器信息融合与小波神经网络理论的优势,使得事件检测的结果更加准确。通过仿真试验,该检测算法的优越性得到验证。     

浅析如何开展综检站的技术能力评定

营运车辆综合性能检测是运管机构实施"三关一监督"的技术保障,是防止因车辆机械故障导致交通事故的有效手段,也是推进道路运输行业节能减排、促进运力结构调整的重要环节。近年来,江苏省机动车综合性能检测行业不断加强行风和作风建设,为经济发展服务、为运输业户服务的意识和能力明显增强,行业形象有了进一步提升,为全省道     

城市快速路三维集成交通事件自动检测算法

为了及时、准确地检测交通事件并采取有效的管理手段,提高城市快速路交通管理水平,在总结现有交通事件自动检测算法优缺点的基础上,提出了一种基于二维空间和一维时间的交通流异常变化的三维集成交通事件自动检测算法(集成AID算法),并利用北京市二环快速路上现有的交通流数据及相应的交通事件信息,对提出的集成AID算法进行验证,对其有效性和实用性进行分析。结果表明:该算法能够对快速路交通事件进行有效检测,与各个维度的子算法相比,能有效提高检测率,降低误报率,能够满足实际工程应用的需求。     

小波神经网络在基于图象处理的路面破损识别中的应用

由于路面破损形式的多种多样,造成路面破损分类成为一大难题,这极大的限制了路面破损自动检测的普及和发展,使得路面破损自动检测即使在发达国家普及得也不够理想。本文主要研究基于图象子块分布特性的路面破损识别算法,对比研究了小波神经网络和传统的BP神经网络在基于图象子块分布特性的路面破损识别。仿真结果显示,小波神经网络优于传统的BP神经网络。     

汽车发动机气缸套成品质量的自动检测系统

介绍了一种利用 89C5 1单片机研制的对汽车发动机气缸套的几个重要尺寸和形位公差进行自动检测的系列成品检测系统 ,对其工作原理、硬件电路以及软件设计进行了详细的论述。     

路面铺装材料环道疲劳实验的动态实时测试与数据分析

在公路路面铺装材料环道疲劳实验上构筑了基于压电传感阵列的动态实时自动检测系统，获得了路面铺装材料在70万次连续碾压疲劳试验全过程的动态数据，探索了通过小波分析等数据分析方法，发现路面铺装材料疲劳，开裂，破坏等渐变过程的方法，其结果与人工肉眼判别的裂纹和损害情况基本吻合。     

基于小波分析和神经网络的交通事件自动检测

提出了利用小波分析和神经网络进行交通事件自动检测的方法，其基本思想是通过小波变换对原始采样信号进行奇异点检测，然后通过神经网络对小波变换的结果进行分类，最后给出交通事件的信息。通过MATLAB仿真实验，证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。