立交桥动静载试验分析

动静载实验是检验成桥质量的一种重要试验检测技术。本文对某立交桥进行了动静载实验及有限元理论计算,对比分析了桥梁在静载作用下的变形和内力及动载作用下的频率、振型和阻尼比,据此对立交桥加固后行车安全进行评估。分析结果表明:立交桥静刚度和强度基本满足要求,但安全储备低。     

基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法

基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用。搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号,特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别。实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率。     

基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法

实时多媒体网络中,带延迟与延迟抖动约束的斯坦利树问题是一个研究热点.这种带约束的斯坦利树被证明是NP-完全问题.提出了一种基于禁忌搜索的带延迟与延迟抖动约束最小代价组播路由算法.实验结果表明,该算法对于实际网络是有效的.这种方法使得IP组播把数据同时发送到组成员时有效地利用了网络资源.

Abstract：

The delay and delay variation-bounded Steiner tree problem is animportant multicast routing issue in real-time multimedia networks.Such a constrained Steiner tree problem is known to be NP-complete.A multicast routing algorithm is presented,which is based on tabu search to produce routing trees having a minimal network cost under delay and delay variation constraints.The approach makes IP multicast utilize resources efficiently in delivering data to a group of members simultaneously.     

一种蛇形机器人蜿蜒运动的实现及环境适应性研究

生物蛇数量众多的脊椎骨以及无足的身体结构,使其形成了特殊的蜿蜒式前进步态,能够广泛适应于草地、沙漠和湖泊等起伏地形,这种节律性的运动方式被证明是由中枢模式发生器(CPG)控制的.利用Hopf振荡器的稳态特性建立了能够实现蛇形机器人蜿蜒步态的CPG步态控制网络,依据蛇形机器人的模型仿真器得到了控制蜿蜒运动的CPG网络参数,并利用该网络的输出蛇形机器人成功实现了前进.根据Hopf振荡器对控制参数突然变化的良好适应性,通过在线调整得到了新的输出.讨论了面对复杂环境时蛇形机器人转弯运动的实现以及改变蛇形机器人身体S波构形来提高其环境适应性的方法.在蛇形机器人样机上的实验证明了基于CPG的运动控制方法在蛇形机器人蜿蜒运动上的有效性.     

基于HMMs和SVM的人体日常动作序列分割识别研究

随着微机电系统(MEMS)研究的精细化,人体传感器网络(简称体感网)技术在医疗监护领域有了长足发展,而人体动作分析与识别是体感网中富有挑战性的研究课题.采用动态隐马尔可夫模型(HMMs)方法对基于用体感网技术的人体动作序列进行了分割,并且对分割精准度进行了度量分析.从实验结果可以看到,动态HMMs方法优于LIR和Top-Down方法,其分割精准度达到了80%以上.对分割后的数据提取均值、方差等特征,采用支持向量机(SVM)方法分类识别的结果表明所提分割方法具有良好的稳健性,平均识别准确率在89%左右,与手动分割接近.     

基于BSN和CHMMs的人体日常动作识别方法研究

应用人体传感器网络(body sensor networks,BSN)识别人体日常动作可以有效地提高对老年人、慢性病人,以及术后病人等特殊人群的医疗监护质量.为此建立了一个基于BSN的人体日常动作监督平台,应用采集到的加速度信号识别9个常见的人体日常动作.针对动作识别过程中存在的多传感器数据融合问题,提出一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov models,CHMMs)的动作识别方法.实验结果显示,与已有动作识别方法相比,提出的基于CHMMs的动作识别方法的识别正确率有明显的提高.     

基于遗传算法的Cobb-Douglas模型参数的灰色辨识

运用ＧＭ（０，ｈ＋１）模型方法，同时应用改进的遗传算法，提出了基于遗传算法的Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型参数的灰色辨识方法，并建立了Ｇｒｅｙ－Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数模型。通过实例的拟合检验表明，应用提出的方法是有效的。     

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.     

基于振荡器模型的蛇形机器人的步态仿真

自然界中的生物蛇具有多种周期性运动方式如蜿蜒运动、直线运动和侧移运动等,步态的多样性极大的提高了自然蛇对复杂环境的适应性.生物学家通过研究证明脊椎动物的这种节律性运动方式是由中枢神经模式发生器(CPG)控制的.针对蛇形机器人高自由度的机械结构和不同步态的运动特点,利用Hopf振荡器模型的稳态特性建立了蛇形机器人的CPG步态模型,通过ADAMS仿真实现了1种九连杆八关节机器人样机的蜿蜒运动和三维空间内的侧向蜿蜒运动,并讨论了 2种步态之间的切换.仿真分析结果证明该CPG模型在实现蛇形机器人2种步态控制上的有效性.