读者反馈表

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昆明长水国际机场鸟击防治管理信息平台系统架构

本文从昆明长水国际机场鸟击防治工作现状出发,提出人工管理、纸质台账存在的问题,由此引出构建鸟击防治管理信息平台的必要性。在需求及技术框架层面上,对系统功能进行了简洁明了的说明。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

盐渍土地区机场地基处理设计

基于对盐渍土形成原因及危害的简单分析,结合机场工程的具体特点,对新疆库车机场采取的强夯、设置土工布包裹砂砾石隔断层设计等地基处理措施进行了介绍。机场通过2年多的运行使用,没有出现因盐渍土作用引起的病害,处理措施效果良好。     

融合边缘特征的马尔可夫随机场模型及分割算法

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型的图像分割中常产生边缘模糊的问题,提出了一种融合边缘特征的区域MRF模型(IEFRMRF)及其分割算法。IEFRMRF模型基于MRF理论,首先通过边缘模板提取图像的边缘特征,建立局部区域的边缘先验约束;其次利用图像局部区域像素的空间约束关系描述图像的局部高斯统计特征,并通过期望最大化算法估计高斯特征参数;然后根据贝叶斯原理建立了具有边缘保持作用的区域MRF模型;最终采用区域置信度传播(BP)算法对IEFRMRF模型进行全局优化,把局部统计特征传递到图像的全局,并按照MAP准则估计图像分割标号。人工加噪声图像分割的实验结果表明,IEFRMRF模型的分割结果和传统高斯MRF模型、局部区域高斯MRF模型的分割结果相比,分割准确率分别提高了47.9%和21.4%,并且分割结果的边缘更清晰,自然图像的分割实验也验证了提出模型的有效性。     

铝蜂窝道面板承载能力试验

为了研究铝蜂窝道面板的承载能力,铺筑了室外试验段并进行了现场试验,使用直径30cm刚性承载板模拟飞机轮载,在道面板表面布置位移传感器和应变片,测试了铝蜂窝道面板在不同地基强度、不同地表状态下板体变形、表面应变。试验结果表明:地基强度的增加能改善道面板的受力情况,减少弯沉。当地基强度从70MPa增加到100MPa时,100kW荷载作用下最大变形减小了39.2%。而脱空会使板底出现过大应力,显著降低道面板的承载能力。     

可自修复的高延性混凝土(ECC)在机场道面的适用性分析

在飞机荷载与环境荷载长期共同作用下,机场道面易出现裂缝、接缝和竖向位移类病害,使运营阶段维修成本高.提出将具有自修复功能的高延性水泥基材料(ECC)用于机场道面,以控制裂缝发展、实现无缝连接;并利用ECC因二次反应而使微裂缝愈合的特性,减少路面维护工作,延长使用寿命.通过试验手段研究了ECC材料应用于机场道面的力学行为、自修复行为和早期开裂潜能.试验结果表明:机场道面用ECC材料在拉伸荷载作用下,其拉伸应变可达3.67％(约为普遍混凝土的400倍);在弯曲荷载作用下,其竖向弯曲变形可达6.33 mm;抗压强度与弯曲强度分别为43.9 MPa和12.68 MPa,可满足机场道面的使用要求.在受约束条件下,ECC表现出较低的早期开裂潜能.由于自修复能力,裂损ECC的拉伸刚度、拉伸应变与拉伸强度几乎可恢复至未裂时的程度;其水渗透系数随自修复进程逐渐降低,最终达到未裂时的渗透水平.研究结果表明ECC材料用于无缝机场道面具有较高适用性.     

离港航班可变滑出时间预测方法及应用

考虑离港航班可变滑行时间的可量化影响因素,构建了基于BP神经网络的离港航班可变滑出时间预测模型,然后采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）优化BP神经网络的权值和阈值,并提出基于可变滑出时间预测结果的航空器推出控制策略。最后,基于我国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型及控制策略进行了验证。结果表明：①离港航班的可变滑出时间与机场场面交通流有强相关性,与平均滑出时间中度相关,与滑行距离相关性和转弯个数较弱;②基于GA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60s、±180s、±300s内的准确率分别提升了14%、10%和5%;预测结果的平均绝对误差百分比提升了1.87%,平均绝对误差和均方根误差分别减少了3.58s、32.45s。③基于可变滑出时间预测的离港推出策略比实际推出时间平均晚68s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率和协同决策能力提供了新的思路。     

基于条件随机场和词向量的能源政策领域新词发现

随着气候变化成为全球议题,对能源政策文件进行量化分析与研究,具有非常重要的意义。现有的中文分词技术应用在能源政策这一特定领域时,由于无法正确识别领域新词,往往很难取得令人满意的效果。针对新词发现这一问题,该文提出一种基于条件随机场(Conditional random field,CRF)和词向量的能源政策新词发现方法。利用无监督方法,在无需人工标注的情况下,提升CRF模型在特定领域的适应性。提出了种子词典的概念,通过关键词提取并辅以少量人工筛选和补充的方式,构建能源政策领域的种子词典。将种子词典和CRF模型标注结果相结合,并利用词向量筛选,完成领域新词的发现。在真实能源政策文本数据上的试验结果表明,该方法能够在较低人工成本的前提下,有效地实现能源政策领域的新词发现,进而提高中文分词在能源政策文本的表现。     

机场飞行区无人驾驶特种车辆的风险评估

 通过对机场飞行区无人驾驶特种车辆风险因素的研究,从内因和外因两个角度建立机场飞行区无人驾驶特种车辆风险评估模型。将三角函数与梯形函数相结合确定改进的白化权函数应用于层次分析（AHP）-灰色理论综合评价方法,从而对风险因素进行权重判断和综合评估,以无人驾驶行李拖车为例进行综合风险评估并对较大风险因素提出防范措施。