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以京张高速铁路八达岭地下车站为依托,基于建设期BIM(Building Information Modeling)设计模型开展了BIM+VR(Virtual Reality)的沉浸式地下高速铁路车站疏散演练场景构建关键技术研究,给出了BIM向VR场景转化技术路线和实现方法,阐明了疏散场景构建过程中软硬件及关键组件开发技术。通过场景应用及与既有平面化疏散指示对比,证明了该技术的可行性和合理性,为BIM的二次利用与沉浸式虚拟疏散演练场景开发提供了成套解决方案,可为类似复杂立体轨道交通车站人员疏散演练等提供参考。 相似文献
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采用虚拟现实仿真技术,针对实现列控设备功能验证和仿真的需求,提出了一套完整的列车运行铁路线路及信号设备的三维建模方法,并利用Creator软件具体实现,同时介绍了Creator软件的Road工具、OpenFlight格式、纹理和特殊节点Switch的使用,以及LOD的设置等.该建模方法能正确验证列控设备的功能特性,为铁路安全行车提供保障. 相似文献
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为了提高智能汽车行驶的可靠性,以超宽带(UWB)为研究对象,研究了智能汽车两阶段UWB定位算法;分析了智能汽车UWB定位算法的基本原理与误差来源;建立了测距值筛选与加权位置解算两阶段UWB定位算法,在测距值筛选阶段,采用高斯筛选剔除小概率、大干扰事件,在加权位置解算过程中,根据多测距点的位置坐标加权计算得到最终的位置坐标,以有效减小非视距、多径效应所带来的误差,通过使用抗多径天线以有效减小多径效应所带来的误差,并分别建立了静态补偿和运动补偿策略,以有效减小设备晶振偏差等硬件问题造成的误差;在MATLAB/Simulink仿真平台中搭建一定测距方差约束下的UWB随机测距值仿真环境,对算法进行了仿真测试并与三边定位算法、三边质心定位算法进行仿真比较,分析基站数量对定位精度的影响;搭建实物UWB测试系统,对UWB设备定位精度进行了评估与误差补偿,并对两阶段UWB定位算法进行了实车测试。仿真结果表明:东向和北向的定位误差均值最小分别可达0.382 3、0.447 0 m;补偿后的UWB定位轨迹更接近RT3002所示的轨迹,东向和北向轨迹误差的平均值分别为0.049 2、0.017 8 m,均方根误差分别为0.069 8、0.0264 m。可见,提出的智能汽车两阶段UWB定位算法能够满足智能汽车的定位需求,具有高精度、低成本、稳定性好等优点。 相似文献
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基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的铁路货运量预测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合与状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测铁路货运量的方法,并结合"十一五"期间中国铁路货运量和货运市场发展趋势的预测分析,详细阐述了该方法的具体应用,最后使用定性分析对该方法的预测结果进行检验与讨论.理论分析和算例表明,该方法有更可靠的预测结果,并且能够对铁路货运市场的发展趋势进行宏观的把握,有利于决策者的决策行为. 相似文献
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结合高频PWM整流逆变电路高功率因数、低谐波特性,提出了一种可实现再生能量回馈利用的装置。文中介绍了该装置的主电路拓扑结构和工作原理,并根据它的等效电路和功率平衡关系建立了数学模型。从实现单位功率因数有源逆变控制出发,设计了双闭环直接电流控制系统,利用Ziegler-Nichols整定算法得到内外环PI调节器的参数。通过Matlab/Simulink仿真表明,方案设计合理,控制系统有良好的动静态性能。 相似文献
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