摘要：波纹补偿器是现代管路中进行补偿的关键部件,波纹补偿器通过自身弹性元件的有效伸缩变形来吸收管路中由热胀冷缩、压强过大等原因而产生尺寸变化的一种补偿装置,为实时检测工业管道中波纹补偿器轴向尺寸变化过大导致的故障状况。本文设计了一种基于机器视觉技术改进的边缘检测算子对波纹补偿器轴向尺寸进行检测,采用混合滤波代替高斯滤波过滤噪声,通过形态学处理对图像细化,最后使用OTSU算法实现待测物体和背景的分离。实验证明,机器视觉技术可以检测出波纹补偿器的轴向尺寸,该方法可以解决工业管道中波纹补偿器轴向尺寸难以实时检测的问题,同时检测设备安装方便、使用安全、精度也能达到预期指标。

摘要：为了探究锚杆支护基坑工程中支护结构失稳的灾变机理,揭示锚固段拉脱失效对锚杆支护基坑安全稳定性的影响,依托某深基坑工程开展现场试验,布置分布式传感器监测桩锚支护结构锚杆内力和变形情况,结合数值计算分析,研究支护锚杆锚固段的拉脱失效区域形成原因及判定方法。结果表明,锚杆的轴向应力随基坑向下开挖深度增加逐渐变大,其中,锚杆自由段轴向应力变化最为明显,锚固段区域轴向应力沿长度方向逐渐减弱。对比分析现场试验数据曲线,判定因预应力张拉作用使基坑预应力锚杆在锚固段存在一定范围的拉脱失效区域,研究依托工程的拉脱失效区域为1.0~2.0 m。拉脱失效会使基坑侧壁边坡的剪应变增量区域形成滑移面,导致滑移趋势明显增大,进一步验证了拉脱失效区域对基坑稳定性会有显著影响。工程设计时不能忽略预应力锚杆锚固段拉脱失效区域的存在,深基坑锚杆设计必须增大安全储备,以保证基坑安全稳定性。

摘要：为提高转向架蛇行运动稳定性,文中进行了弹性架悬电机悬挂参数的合理设置,以发挥动力吸振作用。建立了动力吸振器简化模型,提出了电机横摆动力吸振吸能频带概念,以ICE3转向架为例讨论了电机悬挂刚度和质量对吸能频带的影响,对比了原参数方案和优化方案的电机动力吸振作用并通过整车稳定性态分析图验证了分析结论。发现吸能频带宽度与蛇行振荡频率范围的匹配是架悬电机发挥动力吸振作用的前提,提高电机悬挂横向刚度能显著拓宽吸能频带,但减小电机质量的效果有限;ICE3转向架原型仅能在车辆初始运用阶段发挥电机横摆动力吸振作用,采用优化方案后车轮磨耗的中、后期(等效锥度λ_(e)=0.20~0.35),临界速度平均提升约110 km/h,显著增大了转向架的蛇行运动稳定性裕度,延长服役寿命。

摘要：为解决现有金属阻尼器应力分布不均匀的问题,设计了一种新型层间扭转型金属阻尼器,推导出初始刚度和屈服荷载表达式,并通过往复加载试验对其力学性能进行研究.根据阻尼器的试验过程建立有限元模型,分析其变形后的应力分布,对设有该扭转型耗能梁段与剪切型耗能梁段的Y形支撑结构进行了抗震性能研究.结果表明:建立的扭转金属阻尼器力学模型与试验结果基本吻合,从而验证了理论的正确性;设计的扭转型金属阻尼器具有良好的耗能能力,其屈服区域更加分散,应力、应变分布更加均匀;与剪切型耗能梁段相比,扭转型金属阻尼器减震效果更佳,中震、大震作用下结构层间位移角减震率均值分别提高2.7%和7.1%.

摘要：针对城市公交自动收费系统中缺少乘客上车站点的问题,本文首先设计两阶段、改进K近邻和改进模糊C均值聚类这3种估计算法,并将估计结果与传统的时间窗算法进行对比;其次,采用熵率方法确定不同算法估计乘客上车站点的准确率;最后,以珠海市18路公交的智能刷卡数据为例,验证所提出算法的有效性。研究结果表明,3种算法均能实现所有乘客上车站点的全部匹配,与传统的时间窗算法相比,匹配率高约36.3%。就3个维度样本数据的平均熵率而言,乘客上车站点估计的准确率从高到低分别为两阶段算法,改进K近邻算法,改进模糊C均值聚类算法;两阶段算法与改进K近邻算法准确率相差不大,选择熵率最小的算法确定乘客最终的上车站点。本文研究方法可以应用于城市公交系统。

摘要：精确的列车位置信息是保证列车高速、安全运行的关键。针对北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)/惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)列车组合定位模型采用传统信息融合方法误差较大,导致列车定位精度不高的问题,提出基于因子图的BDS/IMU列车定位信息融合模型。采用因子图理论,将BDS和IMU传感器接收到的量测信息抽象为因子节点,状态信息抽象为变量节点,构建BDS/IMU列车定位信息融合因子图模型,当BDS接收有效信号时,只需在因子图的特定时间添加因子节点,实现定位传感器的即插即用。模型中定义了以BDS/IMU列车定位状态信息和量测信息为变量的联合概率密度函数,根据非线性优化理论,通过泰勒展开进行线性化处理,转化为标准最小二乘问题,设计高斯-牛顿迭代的因子图推理算法,求解联合概率分布函数的最大后验估计,计算BDS/IMU列车定位信息的最优估计值,得到列车的精确位置信息。通过模拟数据和实际数据对模型进行验证表明,相比于kalman算法,因子图模型有效降低了列车的位置误差和速度误差,且未出现误差发散现象,有效实现了列车不同定位传感器的非等间隔融合,增强了列车定位的信息融合能力,提高了列车定位的精确性。在实测数据下,列车定位位置均方根误差降至2 m以下,明显小于kalman算法,可为列车的高速可靠运行提供精确的位置信息。

摘要：为提高永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)系统的控制性能,提出基于小波模糊神经网络(wavalet fuzzy neural network,WFNN)的智能自适应积分反推控制方法。设计了自适应积分反推控制提高系统在参数变化和外部扰动下的鲁棒性,保证位置跟踪精度。由于不确定性值难以估计,因此利用WFNN在线估计,减小不确定性的影响。再验证控制器的有效性,结果表明该方法能够有效克服不确定性对系统的影响,使PMSM系统具有较高的跟踪精度和较强的抗干扰能力。

摘要：为降低孪生网络跟踪器中预定义锚框对模板更新和跟踪精度的影响,提出一种采用高质量模板在线更新的孪生网络目标跟踪算法。在孪生网络跟踪框架的基础上引入一个基于区域建议网络的重检测模块,获得质量更高的回归边界框,利用初始帧、累计帧和当前帧的特征模板训练一个更新网络实现更高质量的模板更新。在OTB100和GOT-10k数据集上的对比实验结果表明,提出算法具有更好的成功率和精度,在具有各种复杂属性的场景中表现出更优秀的性能。

摘要：关键车站识别是分析与理解地铁-公交复合网络特性、结构、功能的有效方式。为挖掘地铁-公交复合网络中的关键车站并提高网络鲁棒性,采用Space L方法,建立地铁-公交复合网络模型,提出基于贪心介数的地铁-公交复合网络关键车站识别算法;在介数中心性算法的基础上,引入贪心算法,计算网络结构动态变化下的车站重要度,扩大关键车站的影响力。仿真分析表明,成都市地铁-公交复合网络具有无标度和小世界特性,贪心介数策略攻击对网络性能影响最大,表明该算法具有较高的关键车站识别精度。

摘要：铁路货车在提速重载的发展中亟待解决车轮偏磨问题。调研和仿真研究了制动梁横移导致的制动磨耗不对称及其对车轮磨耗的影响。调研发现,转向架内两制动梁反向横移,左右车轮的制动磨耗位置不对称而产生轮径差;踏面外形非对称磨耗改变了重力刚度恢复力特性,促使轮对进一步向小轮径侧横移,这一横向力通过悬挂传递至转向架侧架,并带动另一轮对横移,逐渐形成货车同向轮径差特征。仿真分析轮径差对车轮磨耗的影响,结果显示轮径差将恶化车辆横向性能,空、重车在2mm、4mm轮径差下车轮磨耗数增幅超过50%,建议以4mm作为货车轮径差控制标准,采用限位机构或新结构消除制动梁横移的影响。