基于颜色视觉的道路交通安全色彩体系设计

结合交通心理学介绍颜色视觉的理论基础,论述其在道路交通安全领域中的实际应用,并且基于颜色视觉对人所产生的心理效应和在不同天气环境下的视认性,提出道路交通色彩体系的设计框架和注意的要点,为提高驾驶人员的安全驾驶行为和道路安全水平提供了参考。     

在役石拱桥实用安全性鉴定技术

通过调查归纳出三峡库区石拱桥典型病害,借助空间有限元软件对4类典型病害进行了分析研究。在此基础上得出了基于4类典型病害的桥梁安全性限值指标及鉴定技术,对基层工程技术人员有效方便的评估石拱桥安全性起到一定的借鉴作用。     

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。     

综合识别指标在桥梁结构损伤识别中的应用

提出一种应用振动模态频率变化值和静力位移变化值之比而建立的综合识别指标对桥梁损伤进行分析与评定.试验结果表明,应用该方法能够对损伤的位置和程度进行准确的定位和评估.既安全又方便,可为现在的桥梁检测提供参考.     

自行车流视频识别判断方法研究

考虑算法的实时性,交通流个体识别往往采用轮廓特征来描述。由于自行车与行人的很多轮廓特征值相近,在复杂城市交通环境中,从慢行交通流中准确地识别出自行车是目前采用视频检测交通流的难点之一。通过现场视频检测获取足够的样本外轮廓数据,分析检测目标轮廓的高、宽、高宽比、面积等典型轮廓特征,发现目标轮廓高宽比特征能较好地识别出行人、自行车等慢行交通,并给出合适的取值范围。研究表明自行车高宽比能够较好地成为视频识别的依据,为自行车视频识别提供数据。     

少学时“机械零部件识图”课程的线上线下融合教学模式探讨

"机械零部件识图"是汽车类专业的一门必修专业基础课,本文基于现有"机械零部件识图"在线开放课程资源,探讨线上与线下交互融合教学模式在少学时"机械零部件识图"课程中的应用。     

多特征融合的船舶轨迹相异度模型分析与优选

基于船舶自动识别系统轨迹,构建了船舶轨迹静态相异度模型、动态相异度模型以及组合相异度模型,包括轨迹起点和终点相异度模型、轨迹长度相异度模型、轨迹空间分布相异度模型、轨迹航速均值相异度模型、轨迹航向均值相异度模型、轨迹航速标准差相异度模型和轨迹航向标准差相异度模型;采用KNN分类算法进行轨迹分类,分析了单个相异度模型的有效性和时效性,对比了单个相异度模型和组合相异度模型下轨迹分类效果,研究了组合相异度模型中相异度模型的类别和权重对轨迹分类的影响;分别以内河航道和港口水域船舶轨迹进行试验。试验结果显示：在采用单个相异度的情况下,就分类效果而言,轨迹起点和终点相异度模型和轨迹航向均值相异度模型在内河航道和港口水域船舶轨迹分类效果均优于其他模型,而基于轨迹航速均值相异度模型和轨迹航速标准差相异度模型的轨迹分类效果最低,就分类效率而言,基于航速、航向均值和标准差的相异度模型耗时明显低于其他3个相异度模型;采用组合相异度进行轨迹分类,内河航道和港口水域船舶轨迹分类结果的基于精确率和召回率的宏平均值和微平均值均能接近99%;将组合相异度中相异度类别数由4个增加到7个,轨迹分类评估结果进一步得到提高。因此,单个相异度模型中以轨迹起点和终点相异度模型、轨迹航向均值相异度模型以及轨迹空间分布相异度模型分类效果最优且稳定,而轨迹空间分布相异度模型和轨迹长度相异度模型耗时明显高于其他方式,各相异度模型在不同场景中的适应性基本相似,通过增加组合相异度中相异度类别能够提高轨迹识别效果。     

基于改进粒子群算法的PMSM多参数辨识

针对标准粒子群优化算法对永磁同步电机多参数辨识精度低与收敛慢的问题,设计了一种自适应自治群组粒子群优化算法进行辨识,并在Matlab/Simulink中搭建参数辨识模型.仿真结果表明:改进后的算法对永磁同步电机多参数辨识的整体精度更高,收敛速度更快.     

主动磁轴承的神经网络辨识研究

简述了主动磁轴承的工作原理及数学模型,在传统系统辨识的基础上提出了基于BP神经网络的非线性辨识方案.通过闭环控制使转子稳定悬浮,并在控制器的输出信号中加入随机噪声,以使系统被充分激励.按照10 kHz的采样频率对磁轴承的I/O数据进行采样,以用于磁轴承特性的辨识.对某单自由度磁轴承的仿真表明,神经网络模型能够以很高的精度逼近磁轴承的输入输出数据,且对不同的输入信号有较好的泛化能力,验证了所提方案的有效性.     

基于单参数自调节RM-GO-LSVR的船舶操纵灰箱辨识建模

为实现舵角小、试验数据少条件下船舶操纵辨识建模, 提出了一种船舶操纵运动灰箱模型; 搜集水动力系数已知的船舶运动数学模型作为备选参考模型(RM), 计算被辨识船舶与备选RM的相关系数, 并以此筛选合适的RM; 运用相似准则将观测数据映射到RM的输入值域, 建立被辨识船舶与RM的运动关联, 获得了RM的加速度项, 并使用线性支持向量回归(LSVR)机补偿被辨识船舶和RM加速度项间的误差; 分析了机理模型, 设计了合适的LSVR输入项, 使用全局优化(GO)算法自动调节了LSVR的不敏感边界参数; 基于自航模试验数据训练了灰箱模型, 并与约束模试验(CMT)结果和计算流体力学结果比较, 验证了灰箱模型的泛化能力和预报精度。研究结果表明: 在20°船艏向、20°舵角Z形试验预报中, 灰箱模型所得第一超越角精度至少比CMT、虚拟约束模试验(VCMT)和RM方法所得结果高1°, 灰箱模型所得第二超越角精度至少比CMT和VCMT所得结果高0.4°; 在35°舵角旋回试验预报中, 灰箱模型所得进距精度至少比CMT、VCMT、数值循环水槽试验(NCWCT)和RM方法所得结果高1%, 灰箱模型所得战术直径精度比CMT所得结果低4%, 比NCWCT所得结果高10%;RM方法有助于灰箱辨识建模, GO算法能够优化LSVR的不敏感边界参数, 建立的单参数自调节灰箱辩识建模方法能够实现小舵角、少数试验条件下的船舶操纵辨识建模。