基于F-B法的多路交叉口信号配时优化设计分析

交叉口是城市道路网的重要组成部分,尤其多路交叉口的交通问题决定着整个路网交通的运行效率。从F-B法在普通交叉口的配时设计中得到启示,将F-B法运用于多路交叉口的信号设计中,并以五岔路口的信号配时优化为实例研究,通过验证充分说明其可行性。     

长幅外摆线行星传动运动学研究及齿廓圆弧优化替代

以链条少齿差行星减速器为研究背景，分析了长幅外摆线行星传动主要参数变幅系数k对当量曲率半径、压力角以及圆弧替代区段、齿廓干涉、齿高、重合度等的影响．给出了齿廓干涉Ⅳ点的解法，明确了理论与实际廓线压力角α的区别，讨论了准圆弧替代误差分布的类型．据此提出主要机构参数的优化选择方法，确定齿形圆弧替代的步骤．试验验证表明，该理论模型是可行的．     

由特性粘数测算聚合物-溶剂相互作用参数

本文根据Yamakawa两参数理论,并利用Flory-Krigbaum-Orofino(FKO)、修正的Flory-Krigbaum-Orofino(MFKO)、Kurata-Yamakawa(KY)三种模型理论和Krigbaum经验式,通过测定聚合物在溶液中的[η]、[η]θ和分子量来估算第二维利系数A_?,得到聚合物-溶剂相互作用参数X值。结果表明:对于聚苯乙烯-甲苯、聚环氧氯丙烷-环己酮、聚甲基丙烯酸甲酯-丁酮三种柔性链聚合物-溶剂体系,应用FKO、MFKO、KY三种模型理论和Krigbaum经验式所得数据比较一致。对于二酯酸纤维素-环已酮、聚芳酯-四氯乙烷两种分子链刚性较大的体系,除FKO理论以外,也能得到较一致的结果。可以认为,粘度法测定A_2和X值是一种简便、可靠的实验方法。     

粗粒土路基的压实试验

通过改变室内击实试验的击实参数,对影响粗粒土压实特性的相关因素进行分析;利用现场试验,对粗粒土路基压实厚度、压实机械及压实遍数等影响压实效果因素综合分析后,针对粗粒土中粗粒含量的变化,提出采用三点二次插值函数的定量分析方法及定量与定性分析相结合的方法对粗粒土的压实质量进行评价。结果表明,含水量对粗粒土压实影响较小,应采用大吨位的振动压路机对粗粒土进行压实。     

机械变速器齿轮敲击及抑制措施试验研究

利用专用台架试验和实车试验系统地研究了机械变速器齿轮敲击动力学特征、产生机理及抑制措施.首先,阐述了变速器齿轮敲击试验工况和传感器布置方案,明确试验测试和数据后处理中的注意事项;其次,通过专用台架试验测试了原车装备的离合器扭转减振器性能参数,利用实车试验分析原车在驻车怠速和爬行2种稳态工况下变速器齿轮敲击现象;最后,提出通过扭转减振器参数调校抑制齿轮敲击强度的方法,并通过实车试验验证其有效性.研究成果可进一步为离合器产品开发和解决工程实际中的变速器齿轮敲击难题提供参考.     

基于结构状态方程的结构参数和荷载识别方法

基于结构状态方程进行结构参数和荷载的共同识别。以结构参数修正因子为优化变量,由测得的结构动态响应结构和构造的系统矩阵计算相应的未知荷载。通过最小化实测结构响应与给定的修正因子下的计算结构响应间的距离来识别未知量。其中给定修正因子的系统矩阵由虚拟变形方法构造,并通过一个桁架结构的数值算例验证了该方法的有效性。     

基于变分模态分解参数优化的地震随机噪声去除方法

为解决变分模态分解在地震数据去噪中依赖人工经验,模态分解和去噪效果具有一定随机性和偶然性的问题,提出基于频域奇异值分解信噪比估计的参数优化方法。该方法在参数范围内以较高的估计信噪比为评价参数对模态分量数目与有效模态进行选取,自适应寻找去噪最有效的参数,从而避免主观选取参数的随机性,改善去噪效果。仿真模型实验表明：估计信噪比与真实信噪比的误差为正相关关系,能够有效反映地震数据中噪声程度,所估计信噪比可以作为去噪效果的评价参数。通过仿真模型和实际地震数据对方法进行验证,结果表明基于估计信噪比参数优化后的变分模态分解方法能够有效压制噪声、凸显同相轴信息。     

环醇和酯的定量结构-保留关系的研究

文中联立分子连接性指数和量子化学参数对环醇和酯的36个分子的结构与其色谱保留值的定量关系进行了研究，通过多元回归方法建立不同极性柱上定量结构-色谱保留关系(QSRR)的模型。模型的相关因子分别为0.9775 (SE-30柱 )、0.9312 (Carbowax20M柱)、0.9482 (EGSSX柱) ,相应的文献值分别为0.9518、0.5866、0.6227。由于量子化学参数能较准确的反映分子的电性相互作用，文中建立的模型比文献中仅以分子连接性指数建立的模型对极性色谱柱上非同系物的保留值的预测能力有了显著的提高。     

基于GAN的医学图像仿真数据集生成算法

基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN),提出了面向肝脏肿瘤CT图像仿真数据集生成深度学习算法.首先,将CT图像数据文件进行格式解析,单独保存为PNG格式的图像文件;然后,将肝脏病变区域统一标注为白色,并结合肝脏CT原图组成配对图片;最后,用生成对抗网络的pix2pix架构仿真生成病变肝脏图像.为将生成图像与目标图像进行定量分析、比较,本文采用了峰值信噪比和结构相似性作为模型的评价指标.实验结果表明,本文算法所生成的肝脏肿瘤CT仿真数据集的平均峰值信噪比为64.72dB,平均结构相似性为0.9973,证明了所生成的仿真图像数据有着非常高的真实度.     

一种基于散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型

针对非局部均值滤波模型(non-local means model,NLM)中恒定的衰减系数不能同时实现图像不同特性结构区域去噪性能最优的缺点,提出了一种基于图像散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型(scatter matrix non-local means model,SM-NLM).该模型构造图像的散布矩阵,通过散布矩阵的特征值确定衰减系数的大小,平滑区域采用较大的衰减系数,强纹理区域采用较小的衰减系数,以实现衰减系数自适应的非局部均值滤波.实验结果表明,本模型能取得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息.