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1.
三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93%以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取. 相似文献
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3.
神瓦(神木—瓦塘)铁路冯家川车站大桥为重载铁路四线桥,主桥采用4线(65+100+65)m连续梁,最大墩高85 m.桥上线间距大,上下部结构横向尺寸较大,利用有限元分析软件BSAS,MIDAS/FEA对结构受力进行了计算分析.结果表明:在主梁梁高相同的情况下,采用单箱三室截面能更好地减小主应力,采用单箱双室截面增加腹板厚度对主应力的改善有限;多线桥桥墩横向尺寸较大,空心截面设置纵肋板能很好地提高高墩的局部稳定性;主梁及桥墩各项计算指标均满足规范要求. 相似文献
4.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献
5.
针对机载激光雷达(LiDAR,Light Detection and Ranging)铁路电力线点云特性,尤其是水平投影近似重叠的情况,提出一种电力线自动提取的方法。结合直线拟合法、成分分析法和Hough变换法计算电力线在XOY平面走向;利用空间距离聚类方法将水平投影近似重叠的2股点云分离开来;采用Davis-Bouldin指标的最佳聚类数判定方法,自动计算电力线条数;利用K-means聚类方法将单根电力线点云提取出来;并基于二次多项式的最小二乘拟合方法确定电力线模型参数,进行三维重建。实验证明,该方法能够达到较高的拟合精度,尤其对水平投影近似重叠且有中断的点云,拟合效果较好。 相似文献
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10.
途胜的英文名字——TUCSON。其英文含义为“黑山脚下的清泉”,原为美国亚利桑那州沙漠中一个圣地城市的名字,TUCSON城四季温暖,一年的晴天超过300天,有着美国西部独特的美丽风景和悠闲生活,处处透露出大自然野性,本真和舒适的一面。 相似文献