舰船海面Kelvin尾迹仿真研究

利用遥感手段可以有效地对舰船进行监测,舰船的Kelvin尾迹与海洋背景仿真是研究探测机理的重要内容.考虑到仿真方法的复杂性和工程的实用性,分别采用尾迹模型和海面模拟模型对Kelvin尾迹和海面这两种特征进行了仿真研究,并提出了在仿真的Kelvin尾迹中叠加海洋背景.给出的不同条件下的仿真结果表明,该方法可以为舰船尾迹的遥感探测机理研究提供有效的途径.     

军用光电检测设备模块化发展分析

文章简述外军现有光电装备检测设备模块化发展现状,借鉴外军光电装备检测设备研制方案,结合我军光电装备检测需求和光电检测设备功能要求,提出光电装备检测设备(系统)模块化思路.采用通用化的体系结构和模块化的功能组件,通过搭配使用,实现对不同光电装备参数指标的检测任务,从而达到减少光电检测设备的种类、节约经费、提高装备维修保障...     

地质雷达用于隧道2次衬砌检测准确性影响因素分析

对地质雷达在隧道2次衬砌检测中的应用进行跟踪、观察和控制,总结和分析地质雷达用于隧道2次衬砌检测数据准确性的影响因素,并提出有效减小检测误差的方法和建议。     

用测定水泥含量的方法控制水泥搅拌桩施工质量的研究

提出利用测定水泥含量的方法控制水泥搅拌桩施工质量。该检测方法采用新型取土装置取土以及改进EDTA法检测水泥含量,克服了传统强度检测操作复杂、检测结果片面、受水泥土龄期影响等问题。通过杨林船闸工程试验桩检测表明,该方法能有效检测搅拌桩的水泥含量和搅拌均匀性。将水泥含量作为水泥搅拌桩质量评判指标,能够直观反映水泥搅拌桩施工质量,并且检测速度快,成本低,能起到及时控制施工质量的目的。     

基于危险理论-云决策的发动机状态检测技术研究

针对发动机故障诊断中的诊断精度差和诊断算法自适应性差的问题,提出了一种基于危险理论-云决策的发动机状态检测算法。根据免疫系统的危险理论建立了危险识别模型,给出了危险信号和安全信号的定义。基于云模型构建了云决策模型。通过融合危险识别模型和云决策模型,构建了适用于复杂机械系统的状态诊断策略。在汽车发动机状态检测试验台上,对发动机状态检测算法进行了试验验证,结果表明该算法的诊断准确率达到97.5%以上。     

基于K-means算法的行人检测方法研究

行人作为交通事故易受伤群体之一,其安全保障越发受到重视.结合车载激光测距仪实时采集的车辆前方障碍物距离信息,提出基于K-means算法的行人检测方法.首先对激光测距仪接收的距离信息进行报文解析,形成激光云点图.其次,对激光云点图进行预处理,消除冗余数据.再应用K-means聚类算法对前方障碍物进行分类,最后建立行人宽度模型甄别行人目标.试验结果表明,基于K-means聚类算法能从激光云点图中快速提取行人目标,为汽车主动安全及交通安全研究提供基础.     

掌子面前方边墙溶洞的地质雷达探测方法研究

由于电磁衰减和足印的限制,导致掌子面前方5 m范围内的边墙溶洞往往难以被地质雷达所识别,从而影响地质预报的精度和施工安全.针对目前对其探测方法的研究较为少见的特点,为了能实现有效地对其进行探测,以广西六寨至宜州高速公路40座公路隧道为依托,进行了大量的现场探测,总结出探测该范围内边墙溶洞的方法,现场开挖验证表明:该方法能较为准确地探测出边墙溶洞,从而降低施工中的风险.研究成果为提高超前地质预报的探测精度提供了新的方法,对地质雷达现场探测具有一定的参考意义.     

对《真空预压加固软土地基技术规程》(JTS147—2009)一些问题的探讨

《真空预压加固软土地基技术规程》(JTS 147—2009)中对真空及联合堆载预压时何时堆载,滤管的布置、通水量、形式、沉降计算、检测及卸载标准等要求比较含糊。根据以往设计经验,对堆载时间、滤管的布置、通水量、形式进行计算分析;对沉降计算中的系数、层厚与有关规范进行比较并提出建议;对于检测及卸载标准,提出应根据检测数据确定卸载时间。     

特殊环境混凝土实体强度检测技术应用研究

针对低气温条件下,混凝土结构实体回弹检测和钻芯取样检测强度低于同龄期28 d标准养护试块抗压强度,并造成对混凝土结构实体强度误判问题,通过试验研究对产生这一现象的根本原因进行分析。最后,根据相关规范中对同条件养护试块养护条件的规定,结合生产实际,对问题的症结进行初步推断,并利用试验手段加以论证。在论证可行的基础上,为特殊环境-低气温条件下混凝土实体强度的检测、评估提供参考。     

基于听觉感知特征的水下目标回波分类(英文)

In underwater target detection, the bottom reverberation has some of the same properties as the target echo, which has a great impact on the performance. It is essential to study the difference between target echo and reverberation. In this paper based on the unique advantage of human listening ability on objects distinction, the Gammatone filter is taken as the auditory model. In addition, time-frequency perception features and auditory spectra features are extracted for active sonar target echo and bottom reverberation separation. The features of the experimental data have good concentration characteristics in the same class and have a large amount of differences between different classes, which shows that this method can effectively distinguish between the target echo and reverberation.