摘要：浅埋土洞加筋路基受力机理十分复杂,为探究其变形和受力情况,将路面结构和土工格室简化为考虑抗弯刚度的有限长梁,路堤填土和路基土分别采用Kerr模型和Pasternak模型模拟,构建双梁模型,求解双梁竖向变形解析解。分别采用浅埋土洞加筋路基数值模拟结果与无土洞加筋路基室内试验结果验证双梁模型解析结果的有效性,并基于解析结果分析了深宽比、土工格室抗弯刚度和路基土弹性模量对双梁竖向变形、弯矩和剪力的影响。结果表明:深宽比和路基弹性模量对浅埋土洞加筋路基土洞区域的受力与变形有显著影响,而土工格室抗弯刚度的影响能力与路基弹性模量有关,土洞宽度决定路面结构和土工格室的剪力分布特点。

摘要：目前细粒度图像分类的难点在于如何精准定位图像中高度可辨的局部区域以及其他辅助判别特征。提出一种多区域注意力的细粒度图像分类网络来解决这个问题。首先使用Inception-V3对图像特征进行提取,通过重复使用注意力擦除的方法使模型关注次要特征;然后通过背景去除以及上采样的方法获取图像更精准的局部图像,对提取到的局部特征进行位置统计,并以矩形框的方式获取图像整体,减少细节信息丢失;最后对局部与整体图像进行更加细致的学习。此外,设计联合损失函数,通过动态平衡难易样本和缩小类内差距的方法改善模型的识别效果。实验结果表明,该方法在公开的细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford-Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到89.2%、94.8%、94.0%,相较于对比方法性能更优。

摘要：针对低光照图像增强过程中存在的配对图像数据依赖、细节损失严重和噪声放大问题,提出结合门控通道变换机制和生成对抗网络(GAN)的低光照图像增强方法AGR-GAN,该方法可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练。首先,设计特征提取网络,该网络由多个基于门控通道变换单元的多尺度卷积残差模块构成,以提取输入图像的全局上下文特征和多尺度局部特征信息;然后,在特征融合网络中,采用卷积残差结构将提取的深浅层特征进行充分融合,再引入横向跳跃连接结构,最大程度保留细节特征信息,获得最终的增强图像;最后,引入联合损失函数指导网络训练过程,抑制图像噪声,使增强图像色彩更自然匀称。实验结果表明,该方法在主观视觉分析和客观指标评价方面相较其他算法均具有显著优势,其能有效提高低光照图像的亮度和对比度,减弱图像噪声,增强后的图像更清晰且色彩更真实,峰值信噪比、结构相似度和无参考图像质量评价指标平均可达16.48 dB、0.93和3.37。

摘要：Influenced by the environment and nodes status,the quality of link is not always stable in actual wireless sensor networks( WSNs). Poor links result in retransmissions and more energy consumption. So link quality is an important issue in the design of routing protocol which is not considered in most traditional clustered routing protocols. A based on energy and link quality's routing protocol( EQRP) is proposed to optimize the clustering mechanism which takes into account energy balance and link quality factors. EQRP takes the advantage of high quality links to increase success rate of single communication and reduce the cost of communication. Simulation shows that,compared with traditional clustered protocol,EQRP can perform 40% better,in terms of life cycle of the whole network.

摘要：文章梳理了基于孔压静力触探测试(CPTU)进行土分类的主要方法,以及国内主要规范的应用情况,指出当前缺乏针对花岗岩风化土的CPTU数据特征研究。对广州地区3个工程项目的花岗岩风化土CPTU测试数据,对照CPTU数据曲线的基本特征,分别用土类指数法、线性分类法和水运工程分类法进行分类,发现主体数据利用土类指数法可通过Q_(tn)~F_(r)图中lgQ_(m)=2.2-1.8×lgF_(r)分界线的位置关系,可基本判定土体是否属于花岗岩风化土;通过线性分类法的Bq~qT土分类图能较好地判定花岗岩风化土的土性特点,但会把一部分含粗颗粒较多的粉质黏土或黏土判定为砂土;水运工程分类法中的Q_(tn)~F_(r)图在花岗岩风化土风化状态划分中有较好的参考作用,残积土、全风化和强风化之间的界线大约为Q_(tn)=59和109。研究表明CPTU可以用于区分花岗岩风化土和一般沉积土,也可以用于花岗岩风化土风化程度的划分。

摘要：该文研究使用少量监测样本数据构建动态电磁环境频谱地图。首先,将动态电磁环境的时变频谱地图建模为3维频谱张量,通过张量Tucker分解提取出具有物理意义的核张量和因子矩阵等低维特征。其次,根据频谱张量时域、空域、频域之间的相关性以及监测样本数据的稀疏性,设计一种基于Tucker分解的低秩张量补全模型,将频谱地图构建任务转化为数据缺失的低秩张量补全问题,并提出两种无需先验信息的频谱地图构建算法:高精度频谱地图构建算法和快速频谱地图构建算法。前者采用交替最小二乘法对核张量和因子矩阵交替求解,通过“补全-分解”的迭代过程实现对频谱地图的高精度构建。后者采用序列截断高阶奇异值分解法,对潜在多个低秩近似张量加权平均,该算法具有收敛快速和计算复杂度低的优势,在牺牲少量构建精度的情况下能够快速构建频谱地图。仿真实验结果表明,该文提出的两种算法能够精确构建频谱地图,在构建精度、运行时间消耗和噪声鲁棒性上均优于对比算法。

摘要：针对当前拖拉机自动导航曲线跟踪控制精度不能满足生产需要的问题,该研究提出一种基于前轮转角前馈补偿策略的变曲度路径跟踪控制方法。综合考虑农机作业速度和目标路径曲度对前视距离的影响,通过调整前视区域和计算预瞄点,动态调整前视距离和前轮转角前馈量,在追踪预瞄点的过程中,利用农机与目标路径偏差设计变曲度路径跟踪模糊控制器,通过实时调整拖拉机前轮转角补偿量减小稳态误差。以DF2204无级变速拖拉机为试验平台,设计并研发了自动导航系统,开展21组变曲度路径跟踪控制试验。试验结果表明,拖拉机以1.0、1.5、2.0和3.0 m/s速度行驶时的平均绝对误差的平均值分别为2.7、2.7、3.3和4.0 cm,均方根误差的平均值分别为3.4、3.7、4.6和5.0 cm,满足农业生产需求。所提方法可有效提高农机曲线路径跟踪精度,减少漏耕,提高农田利用率。

摘要：针对农机无人化作业需求,该研究基于DF2204无级变速拖拉机和机器人操作系统(Robot Operating System,ROS),研发了一种适于田间作业的农机无人驾驶自主作业系统。系统由控制、规划、安全和总线通信等模块组成。对DF2204无级变速拖拉机进行硬件改造与集成,设计满足农机无人驾驶要求的控制器局域网(Controller Area Network,CAN)总线协议和ROS与CAN总线通信的消息结构,包括5类控制帧和2类状态帧;设计了基于比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器的横向跟踪与纵向速度控制算法。在北京密云试验田开展田间小麦播种实际作业试验。试验结果表明,消息结构满足50 Hz通信负载,横向跟踪平均绝对误差为2.96 cm,纵向速度平均绝对误差0.68 m/s。研究结果可为无级变速拖拉机的无人化升级改造提供参考,提高农机智能化水平和作业效率。

摘要：目前基坑开挖对邻近既有隧道的影响主要集中于隧道变形及应力的变化,对于紧邻隧道条件下基坑开挖的破坏模式以及机理仍缺乏较深入的理解。研究了不同隧道埋深、不同隧道与地连墙水平间距和不同地连墙埋置深度下,在紧邻隧道情况下基坑不同计算步的破坏模式,分析了变形破坏机理及易发生破坏的开挖步。研究结果表明,潜在破坏面可分为3种形式:直线形破坏面、圆弧形破坏面、U形破坏面;随着基坑的开挖以及内支撑的建设,剪切带逐渐变为绕地连墙墙趾的深层剪切带,与隧道的交叉部分从右侧肩部逐渐向下转移到右侧腰部或右下侧近腰部;基坑破坏易发生在开挖后未设置内支撑及开挖至坑底后设置内支撑的情况下。

摘要：针对无人驾驶拖拉机加减速导致的作业平稳性低和燃油经济性差等问题,该研究基于CVT(constantly variable transmission,无级变速传动)拖拉机,设计了一种基于贝尔曼最优性原理的最小跃度多项式局部速度规划算法。基于贝尔曼最优性原理和最优控制思想设计全局规划目标、局部规划目标及约束,提出基于最小跃度多项式的局部速度规划算法并开发速度跟随控制系统。田间试验表明,相对于无最优化调速技术的对照组,U型掉头的速度误差平均值和均方根分别降低42.31%和50.75%,加速度平均值与方差分别降低8.26%和16.36%,跃度平均值与方差分别降低7.65%和14.23%,发动机转速方差降低63.36%,发动机扭矩百分比方差降低60.26%,瞬时油耗方差降低71.25%,总油耗降低2.37%。直线行驶调速效果呈现相同趋势,与对照组相比,速度误差平均值和均方根分别降低9.45%和11.14%,加速度平均值与方差分别降低6.03%和13.68%。跃度平均值和均方根分别降低1.55%和3.59%。发动机转速方差降低31.78%,发动机扭矩百分比方差降低25.13%,瞬时油耗方差降低31.82%,总油耗降低2.48%。所提方法满足无级变速拖拉机无人驾驶速度平稳切换需要,并提高了燃油经济性。