增压直喷柴油机EGR系统开发及试验分析

研究了增压直喷柴油机采用废气再循环(EGR)技术及其应用,设计了一套电控系统以降低NOx的排放．通过发动机负荷特性试验的对比分析,证实了所设计的EGR系统的实际控制效果．     

城市钢桁架桥结构设计要点探析

本文介绍城市钢桁架桥上部结构的设计要点,包括结构构造、主桁平面及空间模型的建立与计算结果对比和钢横梁的设计等.本设计选取主桁杆件为焊接工字形截面和H型钢可以满足高强螺栓的设计和施工要求,采用平面和空间分析主桁的结果吻合很好,考虑桥面板与钢横梁作为钢-混凝土组合结构共同工作符合实际结构工作状态.本文可供以后公路、城市钢桁架桥设计参考.     

基于残差网络的河流表面时空图像测速法

针对在耀光、紊流、降雨等复杂含噪场景下时空图像中有效纹理特征变得模糊，使得现有纹理主方向检测算法精度受限的问题，结合深度学习的思想，提出了一种基于残差网络回归模型的时空图像测速(ResNet50-STIV)法，并借助残差网络回归模型强大的非线性学习能力构建了回归预测函数。通过构建人工合成数据集和包含复杂场景时空图像的天然河流数据集对残差网络回归模型进行试验，结果表明：提出的残差网络回归模型在人工合成数据集下的检测精测可达到0.1°,对于天然河流数据集，具有残差结构的ResNet回归模型的检测精度优于VGG16;从模型层数看，基于ResNet50的回归模型能较好地平衡检测精度以及执行效率，在正常场景下的检测精度达到0.7°,而在耀光、紊流、降雨场景下能控制在1.3°以内，ResNet50-STIV优于现有的时空图像测速法；与流速仪法在多场景下表面流速比测的最大相对误差小于12%。     

基于一维卷积GRU网络的导管架平台动力响应实时预测与分析

为有效进行波浪荷载作用下海洋导管架平台动力响应实时预测，提出一种综合一维卷积与门控循环复合神经网络(1DCNN+GRU)的动力响应预测方法。基于SACS程序平台建立单层甲板的四桩腿导管架数值计算模型，通过非线性数值模型分析其在波浪作用下动力响应状态，从而得到结构动力响应时程样本数据，并经标准化处理后，输入到由Pytorch框架搭建的复合神经网络中进行训练与测试。计算分析结果表明：该1DCNN+GRU复合神经网络预测方法具有良好的求解精度和稳定性，各求解步时长远小于预测提前量，能够实现海洋导管架平台动力响应的实时预测，可为相关工程实践提供参考。     

基于图像语义分割的水位智能监测方法

为了解决现有基于灰度图像分割的水位线检测方法易受水面耀光、倒影等复杂光照条件的影响,且在高洪期水尺易被漂浮物缠绕引起测量粗大误差的问题,设计了一种基于深度学习的水尺水位智能监测方法。该方法采用不同条件下采集并由人工精确标注的水尺、水面和漂浮物三分类样本图像构建数据集,训练深层全卷积神经网络,实现了对水尺图像的逐像素分类预测,最终在语义分割图像中检测水位线的像素位置,将其转化为实际水位值。试验结果表明:该方法能够克服传统方法在图像特征提取方面的不足,提升图像分割对野外复杂变化环境的适应性,实现测量有效性的识别,达到水尺水位智能监测的目的,测量的综合不确定度小于3.cm。     

营区突发事件应急保障方案仿真推演评估方法

针对当前营区应对复杂突发事件情景下的应急指挥管理能力薄弱、应急方案效能难以量化评估决策的问题, 提出了基于兵棋的营区突发事件应急保障方案的仿真推演评估方法。结合营区应急作战特点和兵棋要素技术, 建立基于“情景-应对”应急模式的营区突发事件机理形式化描述, 采用案例推理方法将当前突发事件情景与历史案例库进行相似度对比分析, 构建一套适合突发事件快速响应生成应急方案的方法。以H营区油料库及核燃料库遭敌特偷袭引发的突发事件为想定背景, 采用兵棋方法开展对营区应急保障行动方案的仿真推演与效能评估, 验证了突发事件应急方案快速评估方法的可行性, 可为营区非常规突发事件应急决策提供重要的支持。