城市中心区非机动车系统设计优化与探索

随着社会经济的发展与城市规模的扩张,城市交通需求大幅度增加,自行车和电力驱动非机动车数量急剧增加,与传统非机动车以及机动车的运行冲突显著。因此,探究非机动车系统运行特性,进而设计优化道路设施,建立新形势下安全、高效的绿色非机动车系统十分必要。首先,针对非机动车系统中的主要参与模式,即电动车与自行车之间的冲突以及共用非机动车道空间的局限性,提出了车道分隔设置以及车道平面抬升的核心改善思路;然后,针对非机动车道改善方案定量分析方法的缺失,提出了基于层次分析法和熵理论的定量指标评价体系及计算方法;最后,以焦作市非机动车系统为案例,分析其现状及主要问题,设计并评价改善方案的可行性和合理性。结果显示,某主干路非机动车道经过优化设计,其运行服务质量大幅提升,改善方案行之有效。对城市道路规划和城市道路断面设计以及改善后非机动车道的评价有积极的参考意义。      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

基于SVM和EKF的高超声速滑翔飞行器轨迹预报

高超声速滑翔飞行器（HGV）拦截问题中,轨迹预报是成功拦截的重要基础。针对HGV机动能力强、轨迹多变的特点,提出了一种基于支持向量机（SVM）和扩展卡尔曼滤波（EKF）的轨迹预报方法。在HGV的滑翔段机动模式分析的基础上,将HGV的机动运动分解为纵向运动模式和侧向运动模式,进而对运动模式的特征参数予以标定,形成SVM的训练集。建立地基单雷达轨迹跟踪模型,采用EKF对HGV滑翔段轨迹进行稳定跟踪并实现对运动模式特征参数的估计。基于SVM,建立了HGV运动识别框架,实现了对HGV滑翔段轨迹的预报。对平衡滑翔和跳跃机动2种典型机动模式进行数学仿真验证,结果表明,所提方法可以提高对该类目标的轨迹预报精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

美国海军将进行P-8的作战飞行试验

P-8A“海神”海上巡逻机曾于2009年4月25日完成首飞,在后续一系列飞行试验中．其最大飞行高度达到了7620m。     

提高冲碾机跟踪规划路径精度的方法

近年来在机场高填方工程中应用无人冲击碾压机已成为一种新趋势,而冲碾机在地头转向处常出现较大的跟踪误差,从而影响工作区的压实。提出一种适用于冲碾机地头转向的路径优化方法,有效提高冲碾机转向跟踪精度。基于2种广义初等曲线的计算方法,建立U型转向路径,并综合考虑最小转弯半径和曲率连续的条件,在靠近原规划路径处筛选出有效路径。基于广义双初等曲线的计算方法,建立Ω型转向路径,并综合考虑了最小转弯半径和曲率连续的约束条件,在靠近原规划路径处筛选出有效路径。基于MATLAB/Simulink平台搭建的模型预测控制器（MPC）,仿真对比原规划路径与优化后路径的轨迹跟踪效果,结果表明：U型转向和Ω型转向优化后的路径跟踪效果都较好,从而验证所提优化方法的有效性。     

基于支持向量机的分类器设计

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,提出基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计基于一类辨识的一类分类器。     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

全位置自动焊管机TIG焊电源研制

本文介绍了一种适用于管－管、管－板对接的全位置自动TIG焊晶体管电源，该电源采用可编程控制器控制，具有直流／脉冲功能，焊接参数在4个区间内可分别预测，试验表明，该电源区间过渡时电弧稳定，抗干扰能力强，焊缝均匀、连接。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。