利用轻量化深度学习模型和加速度信号的枪击识别方法

枪支射击的检测与识别有助于实现枪支和子弹的精准管控,从而防止枪支滥用、提高公共安全。区别于传统利用加速度传感器的枪击识别需要进行特征提取的方法,本文针对不同类型的枪击加速度信号,首次采用深度学习的方法进行研究,提出了一种新的兼顾精度和轻量化的EfficientNetTime时间序列分类模型。该架构核心由MBConvTime,Fused-MBConvTime模块组成,能够自动提取枪击加速度信号特征,对不同输入时间尺度更具鲁棒性。在识别精确率方面达到97.42%超越传统枪击识别算法,并在公开枪击数据集上与SVM、决策树、随机森林三种传统机器学习模型和FCN、Resnet、Inceptiontime、Xceptiontime四种时间序列深度学习模型对比。实验结果表明EfficientNetTime模型更加高效,识别精确率也更高。     

一种反馈式组合机构的运动分析及其仿真

首先分析了螺旋凸轮反馈式组合机构的工作原理，并推导得出该组合机构的位移函数、速度函数及加速度函数，探讨了求解这些函数的数值方法，分析指出，该反馈式组合机构的输出特性与螺旋机构的旋向、导程及凸轮廓线的形状等因素有关。同时，基于前述数学模型，开发了该机构运动学仿真应用程序，最后。通过算例对前述方法予以验证。     

用加速度传感器测量位移的原理与误差分析

给出了将加速度传感器用于示功仪中测量位移的原理和计算方法,用这种算法可实现加速度的动态零点校正和确定积分边界条件,并对影响位移测量精度的各种因素作了定量分析,试验结果表明,这种测量方法是有效的。     

基于加速度干扰的路面平整度评价与行车舒适性研究

公路路面平整度与行车舒适性密切相关。在分析路面平整度评价指标的基础上,提出了用垂直方向振动加速度干扰来评价公路路面的行车舒适性。结合路面的正弦波理论,建立垂直方向的振动加速度干扰模型,最后,通过实例仿真,将模型应用于行车舒适性评价,并分析路面振幅、波长与速度对加速度干扰及行车舒适性的影响。新模型的建立既能为行车舒适性提供准确的评价指标,达到定量分析的目的,又能在道路路面设计阶段提供一定的参数设计依据。     

Android平台下的计步器设计

为了方便用户运动时记录相关运动信息,通过Android平台,利用手机内置加速度传感器,结合Eclipse、Android SDK等方面知识设计了一款计步器应用软件。该软件可以测定使用者每天的行进步数、能够对好友进行排名和发布挑战任务、还能随时微信分享使用者的运动情况,是一款集运动与娱乐为一体的计步器软件。     

线路不平顺对轮对纵向振动的影响

在常规的机车车辆动力学仿真中,通常不考虑轮对的纵向自由度,可以说轮对纵向振动问题是一个长期以来被忽略的内容．本文的研究发现轮对纵向振动虽然对整车的横向稳定性影响不大。但却对整车的垂向动力学有很大的影响．当轮对纵向振动较大时,会导致机车发生纵向伴随点头的振动,恶化机车的垂向动力学性能．进一步的分析发现,剧烈的轮对纵向振动与轨道的垂向和水平不平顺关系密切．同时存在这两个不平顺是产生轮对纵向共振的前提,在光滑的轨道上不会有纵向共振发生．     

关于加速度教学的探讨

本文在分析讨论教材中有关加速度的层次与延伸的基础上,剖析了学生在学习理解有关加速度的概念中易出现的错误,探讨有关加速度教学中注意规律方法的总结。     

近场竖向地震动对铁路桥梁地震反应的影响

采用非线性三维空间梁单元来建立桥墩的有限元模型,选用了三组不同类型的地震记录作为输入,研究近场竖向地震动对我国目前常用的钢筋混凝土铁路简支梁桥桥墩地震反应的影响。研究结果表明,在最大峰值水平加速度PGA分别为0．1g和0．2g的地震输入下,桥墩结构均处于弹性工作状态,相应的竖向地震动对桥墩的地震反应影响很小（均不超过2％）;而在最大峰值水平加速度PGA为0．4g的地震输入下,桥墩显示了非线性行为,竖向地震动对桥墩地震反应的影响显著增大,尤其是因P—A效应的影响会使桥墩的墩顶位移显著增加。     

JDZ48C-A真空贴标机标签盒前后运动的运动规律设计

运动规律的设计，直接影响凸轮机构的运行精度。通过对凸轮机构运动规律的优选设计，提高机构的工作可靠性和工作精度。     

基于部分观测剪切框架结构绝对响应量的地震激励的广义识别方法

地震激励和结构状态的准确信息是进行结构地震安全性评价和振动控制的前提.当不测量结构的地震激励时,地震激励的识别可作为逆问题,依据测量的结构响应来判断地震激励.尽管已经发展了一些相关的识别方法,但现有方法仍存在一定的局限性或缺陷.为了避免这些问题,该文提出了一种基于未知输入的广义卡尔曼滤波(GKF-UI)多层剪切框架的地震激励的广义识别算法.当不测量结构受到的地震作用时,结构健康监测(SHM)系统测量的数据是结构的绝对响应,因此,结构运动方程的推导建立在绝对坐标系下,其中未知地震激励作为未知外力作用于结构上.该算法可在不观测未知外力作用处的结构绝对加速度响应的情况下,识别结构状态和未知地震激励.提出的GKF-UI的推导基于经典卡尔曼滤波器(KF),但在结构加速度传感器的部署中,它比现有的基于未知输入的卡尔曼滤波器(KF-UI)的荷载辨识方法更具有普遍适用性.通过数值算例中一个6层剪切框架的地震激励识别,验证了该算法的有效性.