杭州湾大桥进出口加减速车道运行速度模型

通过驾驶模拟实验,对在灾害性天气下的杭州湾大桥进出口加减速车道的运行速度进行了试验研究,建立了加减速车道的自回归与时间序列运行速度模型,该模型主要用于高速公路安全运行速度控制标准的制定,研究成果已在杭州湾跨海大桥上得以应用.     

掘进巷道瓦斯涌出规律及通风机参数优选

利用巷道测定法对新安煤矿3上201运输巷掘进期间煤壁和落煤瓦斯涌出规律进行了现场实测,并通过理论分析建立了掘进煤巷瓦斯涌出量与巷道掘进长度和掘进速度的关系式,测定了煤巷瓦斯排放极限长度并据此计算出掘进巷道在掘进过程中的最大瓦斯涌出量,进而确定了巷道最大需风量,以此为依据进行了巷道局部通风机通风参数的优选.     

沿空留巷技术在高瓦斯高地应力区域的成功应用

针对杏花煤矿东一采区属高瓦斯高地应力区域，通过对该区域地质条件综合分析，对沿空留巷技术的理论研究，积极探索、完善留巷技术，合理地确定支护方式及支护参数，采用提前预埋负压管路从根本上有效解决了留巷深处瓦斯超限棘手问题。效果良好．通过一系列切实可行的措施，实践证明既确保了安全生产工作，又获得了良好的技术经济效益。     

浅谈铁路行车公寓信息化建设分析与实践

阐述了建设铁路行车公寓信息化的可行性、必要性与特点,分析了信息化网站的结构以及实现方法,并提出了加强信息化建设的建议。     

冷轧板模具在万吨筒仓滑模施工中的应用

介绍了冷轧板模具在华晋选煤厂万吨筒仓滑模施工中的组装要求,阐述了冷轧板模具组装及滑升应注意的事项。     

不同速度登紫金山能耗研究

目的:通过研究使人们了解以不同速度登山过程中的能量消耗水平,指导人们更加科学安全地登山,强身健体。研究方法:用主观疲劳感觉(RPE)确定低、中、高三种速度,采用K4B2便携式心肺功能测定仪测定低、中、高速下经由登山道登紫金山的时间、心率、摄氧量、实际能耗等生理参数。结果:低速(2.0±0.2km/h)登山,心率为(122.3±10.0)次,摄氧量为(7.06±0.56)ml/kg/min,能量消耗为(383.6±78.0)kcal,单位时间内能量消耗为6.4kcal/kg/h;中速(3.0±0.5km/h)登山,心率为(154.1±14.0)次,摄氧量为(10.59±1.86)ml/kg/min,能量消耗为(362.2±96.3)kcal,单位时间内能量消耗为9.2kcal/kg/h;高速(5.4±1.0km/h)登山,心率为(182.3±8.0)次,摄氧量为(19.05±3.51)ml/kg/min,能量消耗为(356.7±93.2)kcal,单位时间内能量消耗为17.2kcal/kg/h;结论:不同速度登紫金山的能量消耗相近;心率,摄氧量,单位时间内的能量消耗均和速度成正相关,与登山路程无关。     

缆索机器人导向支撑机构动力学仿真研究

利用机械动力学分析软件ADAMS建立了气动式缆索机器人导向支撑机构的仿真模型,并得到了缆索机器人作业姿态角、支撑刚度、预紧力、支撑轮尺寸等因素对机器人本体作业偏移量的影响关系,为机器人设计参数的合理确定及优化设计奠定了基础.     

基于Adaboost的行道线检测

行道线检测是主动安全和视觉导航技术中的一个重要研究课题．在总结前人检测算法的基础上，设计了基于Adaboost算法的行道线检测方法．Adaboost算法作为一种新型的机器学习算法，可以在比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器．该算法简单可靠、学习效率高，较好地解决了实时检测系统中速度和精度的矛盾．实验结果表明该方法有较好的检测效果．     

基于时间和空间融合的车道偏离预警模型

针对车辆偏离时间和车辆横向位置决策模型精确度不足的问题,基于车辆动力学原理,建立车辆运行模型,分析车辆从当前位置到接触车道边缘为止所需要的最小时间和车辆中心距离车道中心线的距离,建立基于时间和空间融合的车道偏离预警模型;运用Carsim软件对所建模型进行仿真验证,并将所建模型与TLC、DLC两种典型的预警模型的预警结果进行对比,结果表明,本文提出的预警模型可有效针对车道偏离进行预警,误差率在4%之内,精度较高。     

基于融合分割和LASSO回归的实时车道偏离预警

在有路面污染、标识干扰等复杂高速道路环境下,车道偏离预警系统的鲁棒性和实时性会变差。为此提出一种利用两种算法融合分割和LASSO回归模型进行车道线检测和偏离预警的新方法。首先,分别采用TopHat算法和OTSU算法分割出车道线背景并进行"与"运算融合,据此准确提取出车道信息;其次,分两步检测车道线,第一步基于概率Hough变换进行直线检测,将检测出的车道线位置设为动态ROI区域并进行卡尔曼滤波跟踪处理,第二步是基于LASSO多项式回归模型对车道线再次进行参数估计和拟合,以改善使用最小二乘法时的过拟合问题;最后,根据设置的虚拟车道线和角度模型进行车道偏离预警决策。实验结果表明,所提出的方法在复杂道路环境下的平均正检率为96.07%,检测速率可达到32 ms/帧,即具有良好的鲁棒性和实时性。