青岛海湾大桥混凝土墩的时变可靠度

分析了北方海域混凝土结构时变可靠度产生的原因,通过大量室内冻融试验研究,得出了混凝土结构在冻融作用下的弹性模量、抗拉、抗压等力学性能指标的损伤规律。建立了混凝土墩力学参数随冻融次数的衰减规律,继而转化为强度随时间的衰减规律。推导了混凝土结构在冻融环境下的时变可靠度的计算方法,并应用可靠度理论对海湾桥沧口段航道桥墩柱下部结构进行了数值分析,得出可靠度随时间的变化规律,为维护决策提供依据。     

一道微分方程题的新解法

通过对一道常微分方程习题的初等解法进行讨论,给出具有一般性的常微分方程组的初等解法。     

XML相关理论研究

随着计算机技术的普及和企业管理的日益规范,各种应用型软件管理系统大量涌现,在激烈的市场竞争中,如何提高系统的数据安全及可靠性也成为了摆在研发者面前的重要课题。本文侧重XML相关理论,并对在信息集成过程中如何利用XML可扩展性、结构化和有效性进行研究。当初W3C制定XML的目的是为了提供通用的标记式语言制作规则,让每个领域的应用者可以根据需求,制定出合适且容易理解的标记。而随着HTML的流行,HTML扩充需求声浪日益增高,扩充容易度高的XML当然就成为首选目标,再加上同属于SGML,因此XML的应用也越来越广。文中对于XML文档查询使用XPath和XQuery规范进行剖析理解,为XML文档的查询语言及数据安全的研究提供了理论基础。     

基于循环维纳滤波的振动信号去噪算法研究

振动信号的去噪需要在滤除噪声的同时尽可能避免相位失真。传统的锐截止低通滤波器或FIR滤波器无法在去噪效果和线性相位之间取得平衡,难以满足振动信号的去噪需求。针对这一问题,将线性相位的维纳滤波算法引入到振动信号的去噪中,并结合振动信号的循环平稳特性,形成了振动信号的循环维纳滤波算法。文中以直接维纳滤波为基础对循环维纳滤波算法的原理进行了深入分析和仿真实现,并基于实测汽轮机振动信号对算法的去噪性能进行了讨论。理论分析及算法仿真表明,循环维纳滤波算法在保证线性相位的前提下有较好的去噪效果,能够解决传统去噪算法所存在的去噪效果与线性相位难以均衡的问题。     

一种使用小波矩的飞行器目标识别方法

为了在自动识别中提高分类准确率,利用小波的多分辨特性对飞行器图像进行特征提取,并对图像进行径向小波变换,得到可分辨的小波矩.为保证数字图像从笛卡尔坐标系变换到极坐标系的精度,将原图像扩大64倍,并使用三次B样条小波矩、Haar小波矩和Zernike矩分别提取两组图像的特征向量,得到的分离度标准差由使用Zernike矩的0.584提高到使用三次B样条小波矩的0.158.表明三次B样条小波矩可以有效提高分类准确率.     

基于CNN和SVM的疲劳驾驶闭眼特征实时检测

针对现有疲劳驾驶检测方法中实时性和泛化能力不足的问题, 本文提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的疲劳驾驶闭眼特征检测方法, 使用CNN获取人脸相关特征点的位置并定位眼部感兴趣区域(Region Of Interest, ROI), 通过灰度化和直方图均衡化操作减弱光照差异的影响, 提取ROI的方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG), 并用SVM对HOG进行分类, 相应的判断出原始图像是否包含疲劳驾驶闭眼特征. 本文给出了所提方法在PC平台和ARM平台实现的实时性验证, 在不同光照和背景条件下对多位受测人员进行测试, 实验结果表明该方法对疲劳驾驶闭眼特征检测准确率在94％以上, 处理速度满足实时性要求, 且具有较强的泛化能力.     

移动列车作用下大直径顶管群和路基的动力变形和应力

大直径顶管下穿重要铁路干线时,路基的承载力和动力特性必将发生改变,铁路部门要求列车运行时顶管上方竖向动位移与顶管施工前相比变化量≤5 mm。对列车驶过顶管群上方铁路的过程进行了数值模拟,给出路基瞬时竖向位移和顶管附加动应力等结果。采用三维有限元Newmark动力时程分析法和seed等效线性法模拟路基的振动软化,按照实际工程考虑6根直径4.7 m的顶管群下穿京沪铁路,计算列车速度分别为100,200 km/h。计算结果表明,在管道埋深12 m时,路基最大竖向动位移增加1.3 mm,顶管受到的附加拉(压)动应力为0.14 MPa左右,顶管群对铁路运行的影响在容许范围内。     

机会网络中基于元胞学习自动机的拥塞控制策略

对于机会网络中的多副本报文转发机制下由于节点缓存溢出而产生的拥塞现象,已有的控制策略仅考虑报文或者当前节点自身的信息,没有利用邻居节点之间的关系以及邻居节点上报文的存储情况来提高网络中报文的投递成功率。提出了一种基于元胞学习自动机的拥塞控制策略,主要是以局部环境中报文的特性来近似整个网络中报文的特性,根据报文所在节点的局部环境中周围邻居节点对该报文的持有情况,结合学习自动机的算法对报文的丢弃概率进行自动学习及更新。在报文复制时考虑对端节点的缓存熵信息,通过合理的报文的丢弃和复制,提高节点上缓存报文的信息量。实验仿真结果表明,该策略有效的降低了网络负载率和报文的投递延时,并提高了报文的投递率。     

一种改进的ViBe目标检测算法

现有ViBe目标检测算法存在误检率高,得到的结果噪声较大的问题。为此本文提出了一种将判定阈值自适应规则与优化结果反馈机制相结合的改进算法。该算法首先使用样本自身统计值作为阈值进行目标检测;接着对检测结果进行去噪、形态学处理等优化处理;最后将优化后的检测结果反馈给背景模型更新过程使检测更精确。与传统的ViBe算法相比,本文算法可更精确的提取出运动目标,误判率低,过检率较原始算法降低10%-20%。实验结果证明了该算法的有效性。