基于金属磁记忆的高铁轮对早期故障检测研究

列车安全性检测是铁路机车车辆工程的重要研究课题。轮对是高速列车行走部的关键部件,传统检测模式只能发现宏观存在的缺陷,而不适用于运行过程中的早期缺陷的发现与状态跟踪。为了实现对早期故障的快速识别与轮对寿命预测,针对传统测试方法在早期检测与动态检测方面的不足,提出了全新的动态检测系统,以满足列车运行的安全要求,还对磁记忆信号与该材料所受载荷状态之间的关系进行了大量的试验研究。研究结果表明：在50~150 kN的载荷区间内,试件的磁记忆信号呈单调变化,变化趋势明显;对试件进行疲劳载荷后发现磁记忆信号的原始值及梯度、峭度等信号特征均有所变化,峭度变化较为明显,能够有效反应材料的疲劳状态。采用金属磁记忆技术进行轮对早期故障检测与动态检测,对于保证列车的运行安全具有重要的现实意义,可为无损检测领域的应用提供借鉴。     

基于相对编辑相似度的近似重复视频检索和定位

为有效对近似重复视频进行检索和定位,提出了一种基于相对编辑相似度的检索和定位算法.算法包括基于局部特征的视频编码和基于相对编辑相似度的在线检索和定位两部分.基于局部特征的视频编码首先提取数据库视频的关键帧,然后在关键帧中提取Root-SIFT特征描述符并应用层次K-Means聚类算法构建词典,之后将关键帧量化至词袋模型的单词并编码.基于相对编辑相似度的在线检索和定位首先对查询视频进行编码,然后应用相对编辑相似度算法,筛选近似重复视频并对近似重复片段进行定位.实验结果表明,LD算法比Yeh等提出的算法在平均F₁评价准则上效果要高8.55%,并且NDCR降低为原来的29%,效果提升明显.      

基于二进制熵的加解密函数定位方法

针对二进制程序模糊测试中加解密函数定位准确率低的问题,提出一种基于二进制熵的加解密函数定位方法.该方法对二进制程序的控制流信息进行模型构建以定位程序关键代码,提取关键代码前后的数据流并计算其二进制熵,通过前后二进制熵的关系确定被测代码中是否存在加解密函数.实验结果表明,该方法能够有效发现程序中的加解密函数,准确率大于99%;该方法可以用于提高模糊测试发现漏洞的能力,具有一定的实用价值.      

基于Youla参数化的高速磁浮列车悬浮系统控制与优化设计

为了解决高速磁浮列车悬浮系统长期运行过程中面临的性能退化问题，通过悬浮系统的复杂动态特性分析，基于控制器Youla参数化形式，提出了一种即插即用的悬浮系统控制与优化模块化架构，并设计了基于残差驱动的在线优化算法。仿真结果表明，设计的控制与优化架构以及在线优化算法有效地提高了悬浮系统对未知扰动的鲁棒性和适应能力。     

Driving Mechanism of Cotton Comber's Detaching Roller Based on Time-Sharing Unidirectional Drive

The high-speed reciprocating motion of a detaching roller limits the velocity of a cotton comber and affects the quality of comber slivers. The article has proposed a controllable time-sharing unidirectional hybrid drive mechanism after analyzing detaching roller＇s current numerical control drive method. The analysis focuses on the detaching roller motion required according to cotton comber＇s velocity and process. The double-servo motors of the mechanism consists of differential gear trains. The mechanism addresses the problem of increased servo motor power,and failure of promptly responded to the positive inversion process of mechanism driven by servo motors. A velocity calculation model of the detaching roller controllable drive mechanism will be generated by using superposition method and design of differential gear trains. The accuracy of the model will be verified using the test platform. This study has presented a reliable and practical high-speed drive mechanism and can be a reference to future studies on high-speed reciprocating motion drive.     

基于重心法和层次分析法的高校快递智能柜选址布局问题研究

针对高校快递智能柜选址问题，提出了重心法联合层次分析法的综合选址方法。该方法首先运用重心法确定智能快递柜的备选位置，再结合层次分析法从备选位置中确定最优选址。以广州某高校为例，对联合选址方法进行了实际应用。结果表明，该方法计算过程简便、实用，在校园自提柜选址决策方面有较高的科学性和可行性，可以为各大高校快递智能柜选址提供参考。     

基于CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题，设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波，巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响， 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差，继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取，最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上， 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．     

异地配置的雷达与电子支援措施异步航迹关联

针对异步条件下雷达与电子支援措施(electronic support measurements, ESM)航迹关联问题, 通过分析方位角异步测量值对交叉定位原理的影响, 提出一种无需时域配准的航迹关联算法。根据传感器存在时延以及采样率的不同, 给出不等长航迹序列的等长区间变换以及异步航迹交叉定位的区间化方法, 通过计算区间序列离散度实现异类传感器航迹关联。通过仿真验证, 区间序列离散度不受噪声分布的影响, 且对数据集整体特征的求解避免了传统算法中的逐点运算, 有效提高了算法运算率。与传统算法相比, 可在多种测量误差场景下对异步航迹直接进行准确关联。     

面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流，提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数，以高速铁路开行方案为研究对象，以旅客出行需求等作为约束条件，将列车开行方案与OD客流量结合起来，同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性，建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型，并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验，结果表明，优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求，而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费，并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降，停站方案更加均衡.     

基于位置和散度效应因子分类筛选及仿真试验

针对供应链及其它计算机仿真试验中所涉及因子数目众多的情形,序贯分支方法因筛选效率较高被广泛采用.然而,现有的序贯分支方法忽视对散度效应起显著作用的因子.由于相比位置效应,散度效应在产品或供应链系统的质量设计中是同等甚至更为重要的,故提出一种基于位置效应与散度效应的序贯分支方法.首先,将影响位置效应与散度效应的显著因子分类为调节因子,重要因子和稳健因子;然后,结合序贯概率比检验(sequential probability ratio test,SPRT),在控制筛选过程中第一类错误和第二类错误的基础上,采用序贯分支方法分类地筛选出显著因子;最后通过仿真试验说明此方法能够有效且分类地处理位置效应与散度效应下的显著因子筛选问题.