基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。     

FRP 加固已腐蚀混凝土梁的抗疲劳耐久性研究

介绍了碳纤维布（CFRP）加固腐蚀钢筋混凝土的梁静载和疲劳试验过程,探讨了加固方式和纤维布性能对疲劳寿命的影响。试验对象为6根FRP加固腐蚀梁、1根腐蚀未加固梁和1根标准梁（未腐蚀未加固）;加固方式分别是CFRP缠绕加固梁和FRP在梁底抗弯加固且缠绕纤维布;试验过程中3根梁作静载试验,5根梁作疲劳试验。试验结果表明：FRP加固腐蚀梁的静载极限承载力比标准梁提高37％～38％;加固腐蚀梁的疲劳寿命是未加固梁的2～6倍,但低于标准梁。     

部队公路运输方案智能评价实现技术的探讨

实现部队公路运输战备方案的智能化评价是信息化战争部队公路运输决策科学化的必然要求。结合智能决策支持系统与综合评价的理论与方法,建立了部队公路运输方案智能评价系统的三层体系结构：智能化人机交互层、评价分析层和集成数据库层,分析其具有的功能,并从技术层面上分别对方案生成和方案评价两大模块的运行机制进行了设计与分析,有助于为制定和优化运输方案提供支持。     

厂拌热再生技术在成渝高速公路维修工程中的应用

该文依托成渝(成都-重庆)高速公路沥青路面维修改造工程,探讨了厂拌热再生沥青技术应用于高速公路的技术可行性.首先分析了成渝高速公路路面旧料性能,发现旧沥青性能劣化,而旧集料仍然满足要求;以此为基础,考察基于自行研制的再生剂的再生效果,发现掺入6%～8%再生剂时,再生沥青性能满足相应规范要求;然后,通过再生沥青混合料设计,制备出性能合格的再生沥青混合料;最后指出再生沥青路面施工注意事项.工程实践表明:通过采取一定技术措施,再生沥青及再生沥青混合料性能可达到普通沥青混合料质量要求,厂拌热再生技术能够应用于高等级路面.     

动车组司机室挥发性有机物污染水平研究

结合材料与部件袋式法测试和计算流体动力学(CFD)方法,对动车组整车司机室5种高危挥发性有机物(VOCs)进行数值预测,并对司机室挥发性有机物在开启新风后呼吸界面浓度的变化进行数值仿真,其研究结果表明:可以利用材料和零部件袋式法的测试结果预测司机室的VOCs浓度并评估其对司机的健康安全影响,且通过CFD模拟通风装置开启...     

解析欧盟新规,探讨我国未来卡车发展趋势

欧洲商用车长时间走在世界的前列,其技术与法规一直是我国商用车发展的风向标,对我国卡车行业有着巨大的引导作用.本文通过介绍欧盟指令(EU) 2015/719,以及该指令发布后,其他相关配套法规的制修订情况,以此探讨我国未来卡车的发展趋势.强调新的空气动力学驾驶室(aerodynamic cabs)造型也将是我国未来卡车发...     

全驱动自主水下机器人回收路径跟踪模糊滑模控制

为满足全驱动自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)的水下搜救、回收和海底地貌成像等实际任务的需求,对全驱动AUV路径跟踪控制应用方法进行研究。阐述“探海Ⅱ型”全驱动AUV回收系统的组成,建立该AUV的水平面和垂直面数学模型,设计一种模糊滑模路径跟踪控制器,并对其进行仿真和湖试试验。结果表明：该AUV运行可靠,能较好地完成回收路径跟踪任务,满足水下实际任务需求;研究的AUV路径跟踪控制器对全驱动型AUV及其他领域的路径跟踪控制具有借鉴意义。     

采用面向对象的ASN.1 BER编译器的研究

传统ASN．1编译器有占用空间较大、运行效率不高的矛盾以及升级困难等缺点．采用面向对象的C＋＋语言实现的编解码系统,利用一种新的、更为简单有效的方式来标识变电站通信报文的信息内容以及类型特征,从而大大提高编解码效率和占用更小的空间．     

Research of Improved Fuzzy c-means Algorithm Based on a New Metric Norm

For the question that fuzzy c-means(FCM)clustering algorithm has the disadvantages of being too sensitive to the initial cluster centers and easily trapped in local optima,this paper introduces a new metric norm in FCM and particle swarm optimization(PSO)clustering algorithm,and proposes a parallel optimization algorithm using an improved fuzzy c-means method combined with particle swarm optimization(AF-APSO).The experiment shows that the AF-APSO can avoid local optima,and get the best fitness and clustering performance significantly.