鸭绿江口航道治理思考

2004年，丹东港完成吞吐量1100万吨，已达中型港口规模，但航道条件至今尚无明显改善，严重制约了水运的正常发展。随着国家对煤、电、油、运的需求，丹东港的地位作用将与日俱增。东北三省东部铁路建成后，丹东港将成为最便捷的出海港口。2004年末，丹东市确立为“东北东部沿海现代化港口城市”，因此，有关部门和单位应将丹东航道建设尽快提上议事日程。     

建设监理在航道整治工程项目中的尝试

在大运河丹阳陵口段道航道整治工程项目中实施了监理制度，本文讨论了在航道整治工程项目中推广监理制度的几个问题，如在现阶段的监理模式，监理文件，监理工作原则等。     

基于J积分的含裂纹加筋板在单轴拉伸载荷下的极限强度计算

为研究含裂纹加筋板的极限拉伸强度,本文建立一系列不同长细比、不同裂纹长度、不同裂纹位置的含裂纹加筋板有限元模型,并基于J积分理论对其在单轴拉伸载荷下的极限强度进行了计算。结果发现含裂纹加筋板极限拉伸强度随加筋板长细比的增大略有减小,但减小的程度并不明显;含裂纹加筋板极限拉伸强度随裂纹长度的增大而减小,且减小的幅度逐渐增大;加强筋上的裂纹对含裂纹加筋板极限强度的影响小于底板上的裂纹,而裂纹同时出现在底板和加强筋上时对含裂纹加筋板极限拉伸强度的影响最大。表明含贯穿型裂纹的加筋板在单轴拉伸载荷下的剩余强度对加筋板长细比不敏感,而对裂纹长度较为敏感。     

汽车电动转向控制系统抗干扰策略的仿真

将H∞控制理论应用于电动转向系统控制方法的研究，设计了H∞控制器。仿真结果证实，所设计的控制器具有良好的抗干扰能力。     

西部公路发展策略研究

采用SWOT分析法作为西部公路发展策略的制定方法,在对西部公路交通系统的内外部环境影响因素归纳、剖析的基础上,给出了西部公路内外部环境分析与评价的方法,按重要性确定了西部公路发展环境的优势(S)与劣势(W)、机会(O)和威胁(T)因素,并采用定量与定性方法相结合提出了西部公路发展的建议策略,为西部公路发展在策略层面提供了理论指导。     

芳纶增强热塑料管产品设计方法

芳纶增强热塑料管是一种新型油气输送管道,通过对芳纶增强热塑料管的失效分析,以长期静强度回归试验分析为基础,利用产品族的概念,推导并建立了芳纶增强热塑料管的基本设计方法,为今后该产品的设计提供了理论依据。     

基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

为了评价公众交通安全意识,进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性,对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先,基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查;其次,对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验,得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子;最后,选取上述因子作为3个一级评价指标,因子所含条目作为17个二级评价指标,对公众交通安全意识进行评价,采用主成分分析法计算因子得分,并应用熵值法确定一级评价指标权重,再通过灰色关联分析计算灰色关联度,最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中,18~40岁群体交通安全意识水平最高（b=0.79）,41~65岁（b=0.44）和65岁以上（b=0.45）群体交通安全意识水平较低;不同受教育程度的公众中,专科学历群体的交通安全意识水平最高（b=1）,小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同职业的公众中,事业单位人员群体的交通安全意识水平最高（b=0.93）,农民群体的交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同出行方式的公众中,以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高（b=0.91）,而以三轮车（b=0.35）和自行车（b=0.36）为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量,并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

基于连通域分析和笔画宽度变换的船名检测方法

为实现昼夜间船名精准检测,本文提出一种基于计算机视觉的船名检测方法。该方法使用Retinex算法对船舶图像预处理,随后基于MSER获取文字候选区域,根据先验知识和笔画宽度变换特征得到最终候选区域,最后使用级联分类器确定单字符区域,进而得到船名位置完成船名检测。实验结果表明,该方法在昼间和夜间均能实现船名精准检测,昼间船名检测准确率高达90.4%。