车辆唯一性检查作业指导书

车辆唯一性检查是对机动车的号牌号码、车辆类型、品牌/型号、颜色、发动机号码、车辆识别代号(或整车出厂编号)及主要特征和技术参数进行核查,核对车辆识别代号(或整车出厂编号)的拓印膜,以确认送检机动车的唯一性。车辆唯一性检查是打击走私、盗抢、非法拼(组)装机动车等违法犯罪行为的第一道防线和有效手段,车辆唯一性必须予以重视。本作业指导书从检验项目与评价指标、检验方法等几个方面对比做了阐述。     

汽车Trimmed Body有限元模态分析中弯曲和扭转模态的识别

针对在汽车Trimmed Body有限元模态分析中弯曲模态和扭转模态比较难识别的问题,在其左右两侧各取若干个对称的能够代表车身轮廓的点,经过VTF分析输出这些点的加速度幅值曲线,并对曲线进行相应处理。根据处理得到的合成加速度均值曲线和差值加速度均值曲线,结合模态分析的振型结果,能够较准确快捷地找到该Trimmed Body弯曲模态和扭转模态的频率值。     

基于有机朗肯循环的车用柴油机排气余热回收系统性能分析

利用设计的有机朗肯循环系统回收某重型车用柴油机的排气能量,通过台架试验,获得了变工况下柴油机排气余热能分布特性。分析了有机工质蒸发压力、过热度以及柴油机工况变化对有机朗肯循环系统性能的影响,以系统净输出功率和热效率为优化目标,确定了适用于有机朗肯循环系统的最佳蒸发压力。研究结果表明,当有机工质蒸发压力为1.8 MPa时,有机朗肯循环系统的净输出功率最大可以达到12.69kW,热效率可以达到11.19%;将有机工质加热至过热状态并不能明显提高有机朗肯循环系统的净输出功率。     

高速公路立交桥施工安全风险识别与评估研究

以风险分析过程为主线,采用层次分析法对邢衡高速公路枣园互通中的立交桥施工项目进行风险评估,确定施工阶段风险事件的风险等级和权重,在风险评估模型的基础上,给出了立交桥施工风险的评价和接受准则。根据风险可能发生的概率,对施工风险进行了定性和定量的估计。在实际工程项目中应用立交桥施工风险识别和评估方法,最终得出了适用于此类施工过程中的风险评估体系。     

基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法

为统计旅游交通的客运量，分析公路交通运输需求，优化运输组织，合理构建“快进慢游”综合交通旅游网络，研究提出基于手机信令数据的游客识别与出行轨迹匹配方法。通过划定景区边界，设置停留时间阈值，识别手机用户的游客身份；同时，借助地图工具批量计算信令发生位置间的出行路线与行程时间，匹配实际公路网。实例分析结果表明，手机信令数据能呈现手机用户的出行轨迹，且信令数据的位置轨迹与公路线位走向结合密切。在人们越来越依赖地图导航软件规划出行路径的背景下，利用该方法能更准确地识别景区游客并估计游客往来景区的出行路径。     

基于BP神经网络的齿爬式升船机横导向装置结构损伤识别

为了准确有效地实现齿爬式升船机横导向装置的损伤识别,提出以固有频率变化率、应力、位移作为输入特征参数,由损伤结构分类器、损伤位置分类器、损伤程度分类器构成的结构损伤识别模型.以向家坝升船机横导向装置为例,对18种损伤状态下的横导向装置进行模态分析和静力学分析,得到1646组训练样本和100组测试样本,分别采用BP神经网...     

供应链不确定风险预警指标体系的构建与评价

在分析供应链管理特点的基础上,构建了供应链不确定风险预警指标体系,运用熵权和模糊模式识别方法对各指标进行分析与评价.最后通过算例,验证了模型的科学性和合理性,并针对评价结果,提出了相应的风险防范对策.     

基于最小修正量法的振系物理参数识别方法

在分析振型矩阵关于质量和刚度矩阵加权正交性的基础上, 利用振动频率和振型数据识别系统物理参数的最小修正量, 借助Lagrange乘子法, 求解约束条件下的质量与刚度矩阵误差加权范数为最小的优化问题, 提出了以实测模态参数为基准的振系物理参数识别的计算方法, 推导了完整和非完整2种试验模态参数情形下的物理参数识别计算表达式, 给出了迭代算法, 并对4自由度系统进行了模态试验及数值分析。分析结果表明: 刚度矩阵和质量矩阵与真值非常接近, 最大误差分别为0.086%和0.34%, 因此, 提出的方法具有很高的可靠性。     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明：基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s^-1数量级;基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型在正常数据测试集与多个异常数据测试集上的甄别正确率达到了97%。由此可见,提出的方法可用于路侧设备(RSUs)对车载单元(OBUs)实时信息和车载单元间实时信息的可信甄别。     

不同筋材对复合材料加筋板水中透声性能影响试验研究

针对全息面、低采样率条件下近场声源重建误差较大的问题,提出一种高分辨率、低误差的平面声源表面法向振速重建的深度神经网络框架。

首先,建立用于近场声源重建问题的三维N型卷积神经网络框架（包含预编码器）,通过提取空间声场频域内的特征,以弥补空间信息的稀疏性;然后,提出频域注意力机制,设计包含频域注意力–归一化重建均方误差、亥姆霍兹正则项的损失函数,以自适应增加频域内难训练样本的损失权重,从而提升声源在高频和本征特征区间的重建精度;最后,通过Matlab对COMSOL Multiphysics软件进行二次开发,建立矩形薄板声振模型的训练集和测试集,开展对比验证。

对比结果表明,该方法在验证集上100～2 000 Hz内的平均重建误差仅为4.96%,重建精度明显高于SRCNN和PV-NN。

该研究成果可以降低近场声源重建实船应用中的全息面采样点数量,同时可保证较高的声源面法向振速重建精度。