系杆拱桥的损伤识别与诊断研究

桥梁结构损伤识别是对既有桥梁结构进行损伤检测的重要一步.理论分析表明结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤信息.对兰州市某黄河公路大桥系杆拱结构进行了损伤数值模拟,提取其固有频率作为BP神经网络的输入参数来训练网络,对结构的损伤进行了模拟诊断分析,并在与实桥的损伤结果基础上提出了基于BP网络的系杆拱损伤诊断的方法.     

含串补电容电气化铁路馈线故障测距算法

含串联补偿电容的电气化铁路牵引电网线路的电抗一距离关系不是单调的，按常规的电抗查表测距法，每个故障点会对应2个或多个定位点．通过对含串补电容馈线故障模型特性的分析，提出了一个新的判别方法．对不同的故障角和过渡电阻的ATP仿真以及MATLAB程序分析结果验证，该方法能够判断出故障与区间串补电容的相对位置．给出了含2个串补电容的电气化铁路馈线故障分段查表测距算法．     

基于移动通信计费模式的高速公路收费信息系统

目前联网高速公路收费信息系统中只有车辆的人口、出口站点信息,缺少车辆的行驶路径信息,收费信息系统中的路径确认采用最短路法,这与高速公路网交通流的实际分布情况存在一定的偏差,并且偏差随着联网规模的扩大逐步增大。为了满足高速公路联网收费管理的需要,借鉴现代移动通信系统计费模式,通过车辆射频识别技术与标识站路径确认方法的实现,将高速公路收费信息系统改为基于现代移动通信系统计费模式的高速公路收费信息系统。     

基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性, 用T-S (Takagi-Sugeno) 模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成, 用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验, 得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据, 利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明, 利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

新校区网络规划探讨

本文根据新校区校园网的规划和建设历程,探讨了针对当前新校区校园网建设所涉及的具体规划原则和方法,提出了现阶段新校区网络技术的选择标准。     

FAULT IDENTIFICATION IN HETEROGENEOUS NETWORKS USING TIME SERIES ANALYSIS

Fault management is crucial to provide quality of service grantees for the future networks, and fault identification is an essential part of it. A novel fault identification algorithm is proposed in this paper, which focuses on the anomaly detection of network traffic. Since the fault identification has been achieved using statistical information in management information base, the algorithm is compatible with the existing simple network management protocol framework. The network traffic time series is verified to be non-stationary. By fitting the adaptive autoregressive model, the series is transformed into a multidimensional vector. The training samples and identifiers are acquired from the network simulation. A k-nearest neighbor classifier identifies the system faults after being trained. The experiment results are consistent with the given fault scenarios, Which prove the accuracy of the algorithm. The identification errors are discussed to illustrate that the novel fault identification algorithm is adaptive in the fault scenarios with network traffic change.     

高速列车纵向动力学模型时变参数在线辨识方法

针对高速列车纵向动力学特性, 分析了牵引力、制动力、阻力与速度和加速度的关系; 考虑了天气和线路对高速列车运行状态造成的随机干扰, 以及机械磨损和运行环境对列车模型结构参数造成的随机影响, 建立了噪声干扰下的高速列车纵向动力学参数化状态空间模型, 利用期望极大化准则, 计算了列车模型参数的条件数学期望, 并结合粒子滤波理论估计了参数粒子下的列车状态; 基于贝叶斯后验概率理论, 建立了高速列车非线性动力学模型的时变参数辨识方法, 估计了列车的实时状态, 并在噪声与参数分布均属于高斯分布、噪声属于高斯分布与参数属于指数分布、噪声属于伽玛分布与参数属于高斯分布的3种工况下, 进行了蒙特卡洛仿真试验。仿真结果表明: 在3种工况下, 高速列车位移和速度的估计值与真实值的相对误差小于5%, 列车模型参数估计值与真实值的相对误差小于10%, 满足实际系统需求, 因此, 在高斯或伽玛噪声的干扰下, 针对给定概率分布的时变参数, 本方法均能实现系统状态的估计和模型参数的辨识。     

基于小波变换和Gabor滤波的指纹图像增强算法

在指纹自动识别系统中,图像增强是比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精度．利用指纹图像在经小波多尺度分解后,低频部分集中了指纹图像的主要纹理信息这一特性,提出了一种在小波域对指纹图像进行Gabor滤波增强的算法,实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取。     

基于BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例，对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究，结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

基于时空相关性的城市交通路网关键路段识别

关键路段通行能力的大小是决定城市道路交通是否畅通的重要因素之一.关键路段的识别为交通规划、居民出行等提供了重要的决策支撑,对缓解交通拥堵具有重要的意义.本文对城市路网关键路段的识别进行了研究.首先建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次以时空相关函数表达不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为路段重要性的衡量指标,构建了逼近于理想点的路段重要性度量模型,通过排序实现了对关键路段的识别;最后将模型应用于北京市区域路网,结果证明,该方法能够有效地识别路网的关键路段,具有实用性和可行性.