基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.     

底盘测功编程中功率及驱动力曲线的处理方法

为了实测时能够及时得到并记录汽车底盘的功率-速度曲线、驱动力-速度曲线,在对底盘测功机控制程序编程时需考虑坐标的建立及曲线的绘制问题。本文旨在介绍Form窗口下为曲线建立动态坐标的必要性,阐明了根据测出的点数不同绘制曲线的方法,并举例说明此种方法可达到良好效果。     

基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法

针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差;然后,针对观测粗差和动力学模型误差,分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子,通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重,从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响;最后,通过2种运行场景以及算法对比,仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明,与基于Kalman滤波的融合测速算法相比,所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景,均具有更高的精度和稳定性。     

基于位置服务数据的社区生活圈测度方法及影响因素分析

生活圈的边界划定是社区生活圈研究的重点也是难点。现有的划定方法有基于行政边界或控规单元、依据设施服务半径及可达性、居民日常活动行为三种方式,其中基于居民日常活动是最接近社区生活圈本意的测度方法。但目前这一方法的应用主要依靠全球定位系统(GPS)数据,成本高且样本有限,难以描述社区大多数居民的活动规律,更缺乏对大范围不同类型社区生活圈的全貌认识。以成都市为例,基于大样本的手机位置服务数据(LBS),采用复杂网络分析技术(Infomap)对中心城区(549 km²)的社区生活圈进行测度,通过识别其规模和边界特征,进一步探讨空间要素对社区生活圈边界的影响及作用机制。结果表明:通过选取恰当的单元精度和距离约束d值,可以获得较好的网络聚类结果(接近15 min生活圈的实际规模);基于LBS数据划分的社区生活圈面积规模差异较大,但大多数的规模处于1～5 km²之间;三类代表性空间要素中,路网密度与社区生活圈面积规模存在中等程度相关,区位和商业兴趣点(POI)密度与社区生活圈规模并不存在显著的相关性;但社区生活圈的人口密度与三类空间要素存在强相关。基于手机...     

基于改进的Canopy-k-means的大跨屋盖表面风荷载分区方法

针对k-means聚类算法在大跨屋盖结构表面风荷载分区计算中,聚类数k值随机选取容易导致结果不稳定和计算效率低等问题,提出改进的Canopy-k-means聚类算法。首先,引入Canopy算法并对其初始阈值和聚类中心的选取方式进行改进,减少初始值选取的盲目性,以提高风荷载分区结果的可靠性;其次,通过改进Canopy算法对风荷载数据集进行预处理,快速准确地确定聚类数k值;第三,将改进Canopy算法与k-means结合使用,实现最优分类数k值的精准识别,使得改进的Canopy-k-means聚类算法进行大跨屋盖结构表面风荷载分区时能够快速准确地得到分区结果;最后,以一大跨柱面屋盖干煤棚结构为例,基于风洞试验所得结构表面风荷载数据测试结果,采用所提改进的Canopy-k-means聚类算法对其表面风荷载进行分区计算。结果表明,采用改进的Canopy-k-means聚类算法,将0°、50°和90°风向角时大跨屋盖表面风荷载划分为了3个不同的分区,其对应的SD值分别为2.36、3.51和2.52,较传统k-means聚类算法所得对应值明显降低,类内紧凑性和类间分散性明显提升。所提改进Canopy-k-means聚类算法能够快速准确地得到最优分区结果,对大跨屋盖表面风荷载分区具有工程参考价值。     

基于改进April Tag技术的吊件空间位置与姿态监测方法

为了解决吊件位置与姿态的监测难题,基于改进的April Tag技术提出了一种吊件位姿视觉测量方法。该方法采用专用磁吸式标签固定方式,降低标签安装难度和要求;通过视觉测量吊件上的April Tag标签位置,结合吊件关键尺寸信息,基于空间坐标变换理论实现了吊件位置和姿态的测量;同时根据标签间的相对关系对测量结果进行数据校验,提高测量精度。对架空输电线路双平臂落地抱杆组塔吊装施工的吊件进行了位置与姿态测量试验,结果表明本方法能够有效准确实现吊件空间位置与姿态的测量。     

面向滑台试验的乘员体压采集系统设计与应用

为了满足汽车碰撞滑台试验瞬时、大冲击工况下的乘员体压数据连续、高速采集需求,设计了一套基于STM32H723ZGT6高性能MCU和阵列压力传感器的高速乘员体压采集系统. 提出高性能硬件、本地采集、本地存储、试验后上传的设计方案,应用高性能微控制器和内存扩展的方式提高数据采集实时性、稳定性,对坐垫、靠背共4 576个力敏点数据的采集频率能够达到200 Hz,满足滑台试验数据采集需求,同时能够控制系统成本. 提出一种基于单通道图像特征提取的乘员体压数据分析方法. 在刚性座椅滑台试验中,志愿者在4种座椅状态下,对乘员体压数据进行采集,获取乘员骨盆滑移轨迹、最大滑移量、最大窗口压力均值及其电压变化趋势、坐垫全域和3个子区域重量变化趋势并进行数据可视化,所获数据特征与高速摄像获得的乘员姿态响应基本相符.     

软岩大变形隧道的围岩级别判识方法及处治优化

对于山岭隧道软岩大变形地段,进行围岩级别判定对指导隧道安全施工有着极其重要的作用。利用TSP、地质雷达、瞬变电磁等综合探测方法对红岩寺隧道软岩地段进行围岩级别初步辨识,然后基于属性综合模型进行围岩级别数学方法二次评价。开挖后ZK20+839~ZK20+835段发生大变形,判断围岩级别为Ⅴ级,现场实际揭露情况与探测结果、二次评价结果吻合。基于数值模拟软件,从开挖断面、开挖方法、钢拱架、锚杆、注浆加固等方面进行参数优化。通过大变形段的补强监测,表明采用此方法处理隧道大变形效果良好。     

软弱围岩大变形治理措施有效性分析

近年来,我国新一轮铁路建设规划侧重点转向边疆多山地区,隧道建设过程中出现大量软岩区,软弱围岩因其变形大、难治理而严重阻碍施工,解决软岩大变形问题不可避免。依托边疆新建某隧道工程,结合原支护方案所得软岩段监测数据,制定改进治理方案。应用有限元软件Midas/GTS进行模拟,分析改善后治理方案的软岩变形情况,并结合现场实验段监测数据综合分析治理措施的合理性,以保证软弱围岩段顺利施工。     

基于改进型最小二乘搜索的 GNSS 姿态测量方法

结合全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)用于姿态测量具有基线已知的特点,提出了一种改进型最小二乘搜索算法:将整周模糊度分为基本组和剩余组,在伪距精度和基线长度约束条件下确定出基本模糊度组的搜索空间;然后根据模糊度与基线俯仰角、航向角的关系,并以俯仰、航向角度组合作为联系基本组和剩余组的中间变量,通过搜索基本模糊度组来确定出剩余模糊度组合;最后利用最小二乘解算基线矢量,在二次残差比值检验条件下,完成整周模糊度的固定及姿态解算.实验结果表明,改进算法不仅有效减小了模糊度的搜索空间,而且缩短了模糊度初始化时间,具有较高的测姿精度,适用于GNSS姿态测量.