从运营角度分析城市轨道交通建设阶段需重视的问题

分析了城市轨道交通网络化运营面临的主要问题,从运营角度提出了建设阶段必须关注的总体设计、标准化设计、国产化和信息化等问题。分析了忽视这些问题对网络化运营的安全性、可靠性和效率的影响,阐述了总体设计、标准化设计、国产化设计和信息化设计在建设阶段应关注的重点。     

轨道交通自动售检票系统国产化现状与展望

论述近10年来AFC系统的国产化取得的显著成绩和存在的问题:从起初基本依赖进口,到目前国产化率达到70%,但是现场终端设备(主要包括自动售票机及自动检票机)中的几个关键模块仍以进口为主,国产化遇到瓶颈。对AFC系统的现状进行论述,并提出对国产化的展望。     

Zn(acac)2·H2O化学气相沉积产物的表征

以Zn(acac)2.H2O为前驱体,以硅片为基底,采用化学气相沉积法,在不同的催化剂条件下,分别制备了ZnO纳米棒、ZnO纳米钵以及C纳米管,并分别用SEM、TEM、EDS和XRD对各产物进行了表征。当催化剂为水溶性金纳米粒子时,制得ZnO纳米棒;当催化剂为Fe-Pt合金时,制得C纳米管;当不用催化剂时,制得ZnO纳米钵。     

沥青混合料疲劳性能试验与表征方法综述

针对沥青混合料疲劳耐久性设计参数的不确定性与不科学性问题,从疲劳试验方法及疲劳性能表征模型两方面对沥青混合料疲劳性能表征的发展现状、存在的问题进行了综述,并总结了其未来发展方向。沥青混合料疲劳性能主要通过室内外不同疲劳试验进行研究,不同试验方法所用沥青混合料试件的尺寸、形状,试件内部所处应力状态及试验条件皆各不相同,而沥青混合料是一种由沥青结合料与不同粒径矿料通过搅拌和碾压而成的多相、多组分、多尺度黏弹性混合料,其力学响应具有显著的时间、温度与应力状态相关性,不同试验方法所对应的加载速度、试验温度及应力状态存在较大的差异性,故其试验结果呈现出显著的不确定性,其疲劳性能表征模型参数也存在显著的差异性;此外,常用的室内材料疲劳试验方法大多为一维或二维应力状态下的疲劳试验,这与沥青路面结构实际服役过程中所处的三维应力状态不符;沥青混合料疲劳性能表征方程大多来源于一维应力状态下的疲劳试验结果,因此,用简单应力状态下的材料疲劳试验方法与性能表征模型难以客观表征三维应力状态下沥青路面结构的疲劳抗力,从而导致沥青路面疲劳耐久性设计存在较大的偏差。建议开发与沥青路面服役状态一致的三维应力状态下的疲劳试验方法,并建立三维应力状态下疲劳表征模型,以消除不同试验方法及试验条件对沥青混合料疲劳性能表征的影响,提高沥青混合料疲劳性能表征的有效性与完备性。     

基于粒子群算法的水下多元线阵阵形有源校正方法

针对存在阵元位置误差的水下多元线阵,提出一种基于粒子群优化算法的远场有源阵形校正方法.该方法选用2个辅助源分时工作方式,利用无条件最大似然方位估计算法构建目标函数,并通过粒子群算法对阵元位置进行寻优.利用该方法对均匀线阵进行性能仿真实验.结果表明:该方法稳健性好、校正精度高,具有一定的应用前景.     

基于GPS与图像融合的智能车辆高精度定位算法

车辆自定位是实现智能车辆环境感知的核心问题之一.全球定位系统(Global Positioning System,GPS)定位误差通常在10 m左右,不能满足智能车辆的定位需求;惯性导航系统成本较高,不适于智能车辆的推广.本文在视觉地图基础上,提出一种基于GPS与图像融合的智能车辆定位算法.该算法以计算当前位置距离视觉地图中最近一个数据采集点的位姿为目标,首先运用GPS信息进行初定位,在视觉地图中选取若干采集点作为初步候选,其次运用Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)全局特征进行特征匹配,得到一个候选定位结果,最后通过待检测图像中的局部特征点与候选定位结果中的三维局部特征点建立透视n点模型(Perspective-n-Point,Pn P),得到车辆当前的位姿,并以此对候选定位结果进行修正,得到最终定位结果.实验在长为5 km的路段中进行,并在不同天气及不同智能车辆平台测试.经验证,平均定位精度为11.6 cm,最大定位误差为37 cm,同时对不同天气具有较强鲁棒性.该算法满足了智能车定位需求,且大幅降低了高精度定位成本.     

国产高精度自动陀螺经纬仪定向效率探讨

分析影响陀螺经纬仪定向效率的原因,结合国产AGT-1高精度自动陀螺经纬仪的定向特点,介绍其定向方法,提出对现行自动陀螺经纬仪定向测量的规范和规程进行修订,建议推广这种国产经纬仪;认为使用单位也可对旧有设备进行改造,使之成为高精度自动陀螺经纬仪.     

基于DSP的嵌入式驾驶疲劳监测系统研究

为了进行有效的、实时的、非接触式的驾驶员疲劳检测,采取NHTSA和FHWA推荐的非接触式疲劳检测方法PERCLOS,利用TI公司的专用图像处理DSP芯片TMS320DM642,构建了车载的基于DSP的嵌入式驾驶疲劳监测系统。首先使用肤色模型算法迅速定位人脸,然后利用累积差分帧和Hough变换等实时图像处理技术来检测、跟踪眼睛,分析眼睛的状态和提取眼睛的特征参数,计算PERCLOS值、判断疲劳程度并采取报警或其他措施。试验结果表明,系统的算法简单、快速、鲁棒性强。     

以客户为中心的核心竞争力战略定位分析

从实践看,核心竞争力已成为企业成长的重要武器。中国企业只有确立以客户为中心的核心竞争力战略定位,才能在国际竞争中生存与发展。以客户为中心,并不是以客户所有的价值为中心,去满足客户所有的需要,而是取决于公司的战略定位。本文主要从市场竞争战略定位的角度阐述了核心竞争力战略定位:差异化战略、聚焦战略与成本领先战略。     

A new methodology for incident detection and characterization on surface streets

In this paper, a new methodology is presented for real-time detection and characterization of incidents on surface streets. The proposed automatic incident detection approach is capable of detecting incidents promptly as well as characterizing incidents in terms of time-varying lane-changing fractions and queue lengths in blocked lanes, lanes blocked due to incidents, and incident duration. The architecture of the proposed incident detection approach consists of three sequential procedures: (1) Symptom Identification for identification of incident symptoms, (2) Signal Processing for real-time prediction of incident-related lane traffic characteristics and (3) Pattern Recognition for incident recognition. Lane traffic counts and occupancy are the only two major types of input data, which can be readily collected from point detectors. The primary techniques utilized in this paper include: (1) a discrete-time, nonlinear, stochastic system with boundary constraints to predict real-time lane-changing fractions and queue lengths and (2) a pattern-recognition-based algorithm employing modified sequential probability ratio tests (MSPRT) to detect incidents. Off-line tests based on simulated as well as video-based real data were conducted to assess the performance of the proposed algorithm. The test results have indicated the feasibility of achieving real-time incident detection using the proposed methodology.