履带张紧力及其在履带环上的分布

针对履带环上复杂的履带张紧力问题,研究了张紧力在履带环上的分布情况,并分别以诱导轮、上支履带、主动轮及负重轮为隔离体,分析履带张紧力与外部载荷的关系.在此基础上,建立了履带环张紧力分布的理论估算模型.利用多体动力学模型,对不同路面障碍下的履带张紧力进行了理论估算和动力学仿真,通过对理论估算与仿真结果的对比分析,检验了履带环张紧力估算模型的合理性.      

视网膜血管分割算法研究

针对现有的视网膜血管分割方法对微细血管分割精度低的问题, 在多尺度单通道线性追踪(MSLTA:Multi-Scale Single-Channel Linear Track)的图像分割方法基础上, 提出了一种新的、 有效的视网膜血管分割方法。采用 Gabor 滤波预处理以增强血管信息, 利用 MSLTA 算法获得最初的血管网络, 采用连通域标记的去噪方法,去除图像上的斑点噪声, 分割出最终的血管。 利用国际上公开的 DRIVE(Digital Retinal Images for VesselExtraction)数据库的视网膜图像进行实验, 并与现有的常规算法做了对比。 多组实验结果表明, 该方法的平均精确度达到 95. 37%, 能很好地保留微细血管。     

中新生代天山板内造山带隆升证据：锆石、磷灰石裂变径迹年龄测定

取自天山南侧库车盆地北缘欧西达坂花岗岩体的锆石、磷灰石裂变径迹年龄给出了初步结果：中 新生代天山板内造山带在早白垩世（134Ma～109Ma）发生了明显快速隆升,平均隆升速率为0.13mm/a（130m/Ma）;而从晚白垩世到现在,天山板内造山带的平均隆升速率为0.03mm/a（31.9m/Ma）。在晚新生代天山板内造山带再次发生了快速隆升。现有的同位素研究成果表明中新生代天山造山带至少发生了两次幕式快速隆升。     

正规化模糊神经网络在自动车控制中的应用

：把模糊理论与神经网络理论相结合,构造了一个正规化模糊神经网络ＮＦＮＮ,并应用于无人小车自动轨迹跟踪的控制。仿真及试验结果表明,该网络具有良好的表达能力和极强的自适应学习能力,能正确识别较复杂的轨迹。     

The age of Xiannü Mountain fracture belt in Three-Gorge region——A fission track study

Apatite was separated from fault-clay, fracture-cliff rock and fracture wall rock, which were collected from Huangkou fracture north to Xiannu Mountain lying 20 km southwest to Three Gorges Dam Project-Sandouping dam. The fission tract characters and their length variations of apatite show that Xiannu Mountain fracture belt was formed at (0.7 ± 0.04)Ma, but its wall rock at (25.31 ±2.8) Ma. This result and previous studies show that no activity has happened since the Holocene, and the Three Gorges Dam Project is not affected by activity of the Xiannu Mountain fracture belt.     

客运专线无砟轨道梁端扣件上拔力研究

针对客运专线无砟轨道梁端转角和竖向相对位移对梁端轨道结构设计的影响,分析了无砟轨道梁端扣件上拔力产生的机理。建立了无砟轨道梁端扣件上拔力计算的有限元模型。分析了梁端转角、竖向相对位移、梁缝处扣件间距、梁端悬出长度、梁高等对扣件上拔力的影响规律,为客运专线梁端无砟轨道结构设计提供理论参考。     

人脸自动追踪与识别系统的设计与实现

为快速和准确地识别有关人员的身份,开发了一个具有5个自由度的人脸自动追踪与识别系统．该系统采用人脸肤色模型结合相似度及人脸轮廓来检测和定位人脸,并利用嵌入式隐Markov模型对人脸的特征进行提取和识别．实验结果表明,该系统不仅能自动追踪、定位和识别人脸,而且能实时地将识别结果与人脸数据库进行比对,从而迅速地获得被识别人员的有关身份信息．该系统可用于建筑物入口的监控和刑事侦察等场合．     

不同敏感波长轨道不平顺对现代有轨电车运行性能影响分析

为了探究轨道敏感波长对现代有轨电车运行的影响。通过对某独立轮现代有轨电车在不同波长激励时的动力响应指标进行分析,得到电车的敏感波长范围;并以此生成轨道不平顺激励,分析线路在施加此激励前后,车辆通过时参数变化。电车在直线线路运行时,轨向和水平不平顺主要影响横向加速度,高低不平顺主要影响垂向加速度。电车在曲线线路运行时,轨向和水平不平顺分别影响电车的中低速和高速曲线通过性能,两者同时作用时对电车曲线运行具有综合的影响效果,高低不平顺主要改变电车高速曲线运行状态。方向水平逆向不平顺对电车安全性影响会随着波长增大而减小,合理曲线超高能够降低影响,通过分析敏感波长与电车运行的关系,对电车通过不同激励路段形成指导。 关键词 现代有轨电车;轨道不平顺;有限元;动力响应     

改进的基于“当前”统计模型自适应滤波算法及其在航迹预测中的应用

基于"当前"统计模型的模糊自适应(FACS)滤波算法利用机动目标"当前"加速度调整加速度极限值,实现了对一般机动目标的有效预测;但是在预测强机动目标时却存在较大的预测误差。为了解决这一问题,引入强跟踪滤波器(STF),提出了一种新的自适应滤波算法STF-FACS。该算法根据滤波残差实时调整卡尔曼滤波增益,提高了对强机动目标的预测能力;同时保留了FACS算法对于一般机动目标的预测性能。最后,对强机动目标分直线机动和转弯机动,分别进行航迹预测仿真。仿真结果表明,对弱机动目标进行航迹预测时,两种算法的预测效果相当;对强机动目标进行航迹预测时,STF-FACS算法无论是在动态时延和预测精度方面都比FACS算法要好。     

基于DQN的异构测控资源联合调度方法

以异构测控网资源联合调度为研究对象,提出一种基于强化学习的深度Q网络(deep Q network, DQN)算法。在充分分析异构测控资源联合调度问题特点后,用数学语言对影响问题求解的约束条件进行描述,建立了资源联合调度模型;从应用强化学习解决问题的角度,对求解的问题进行马尔科夫决策过程描述后,分别设计了2个结构相同的神经网络和基于ε贪婪算法的动作选择策略,并建立了DQN求解框架。仿真结果表明：基于DQN的异构测控资源调度方法较遗传算法能够找到调度收益更优的测控调度方案。