基于本体的设计原理信息提取

重用已有设计必须理解设计原理，从各种文档中提取设计原理信息，但其完整性和一致性很难得到保证，文中提出一种基于本体的设计原理信息提取方法，该方法以设计原理的知识模型为 基础，通过查询驱动的用户界面,动态地预测设计人员所关心的问题，并给出相应的回答。在文献综述和案例分析的基础上，文中建立了设计原理的本体，并以铁路货车转向架设计为例说明了智能信息提取的实现,初步研究表明，与文档 管理和关键字搜索相比，这种基于本体的设计原理信息提取方法具有 完整性和一致性等优点，可以作为KBDSS（Knowledge-Based Design Support System）的技术基础之一。  

并行工程中工程更改的管理及应用实例

文章对并行工程环境下工程更改管理的需求作了分析，将工程更改分类有更意更改和无意更改两种不同的类型，并分别对它们进行了过程建模。指出若干的工作理发管理的方法，作为验证，给出了铁路货车产品设计中工程更改的实例。  

铁路货车零部件通用智能检测系统设计

铁路货车检修自动化对检测设备提出新的要求，但现有设备存在诸多问题，针对这些问题和货车零部件检测需求，文章介绍了一种通用检测系统设计。详述了检测系统各部分组成和工作原理，介绍了系统硬件设计并给出电机控制、键盘显示控制电路，介绍了软件设计的技术要点和要注意的问题。应用结果表明，该系统体积小．测量准确，通用移植性好，可广泛应用于其他铁路货车零部件检测环节。  

货车超限差分算法图像分割

该文讨论了在铁路货物超限监测中，利用数字图像处理技术提取货车轮廓，从而用于货车超限判断。其中的核心问题是运动货车图像的提取。该文提出了基于差分算法下自动图像分割的方法，在一定天气与背景条件下，测试结果表明，该算法适应性较好，检测精度和速度基本能满足要求。  

背景信息提取运动目标物图像分割算法

文章提出了一种利用运动信息提取图像中研究对象的算法。当要提取的目标物是运动物体，并且背景的绝大多数均为静止时，该算法适用。考虑到算法的可靠性，分析在不同的背景条件下，颜色模型的选择对试验结果的影响。通过实验表明，该算法具有一定的可靠性，能够满足在一定天气与背景条件下的运动目标物体的提取。  

Top-down设计技术在铁路货车产品开发中的应用

一、Top-down设计的概念 目前常用的两种设计过程是:自底向上(Bottomup)和自顶向下(Top-down).自底向上的主要思路是先设计好各个零件(可以由不同的人来完成),然后将这些零件拿到一起进行装配,如果在装配过程中发生零件干涉或不符合设计意图时就要对零件进行修改.  

货车图像车牌区快速定位及字符切割算法

针对货车图像中的光照不均匀和各种污损的条件，重点讨论了货车图像的二值化、车牌区定位及字符切割方法，并提出了一种货车车牌区定位快速定位算法（TLFP）和一种投影与弧特征相结合的字符切割算法，大量实验表明：使用上述算法，车牌区定位准确率达99．7％，字符切割正确率达98．5％。  

BP神经网络和遗传算法在货车车锁检测中的应用

为实现货车自动检测记录系统，需要根据化的图像检测进站货车车锁是否存在，提出一种基于BP神经网络和遗传算法的货车车锁检测方法，首先提取图像的投影特征，边缘图像的矩向量特征以及灰度直方图特征，然后用BP神经网络进行检测和定位；同时引入遗传算法，利用遗传算法的高并行性和鲁棒性，可以较快地完成全局搜索，而不会陷入局部最优，实验结果表明，该方法能有效地克服货车车锁种类多，变形大以及光照变化的影响，具有较高的检测速度和检测成功率。  

基于亮度差和纹理的货车类型的识别

提出了基于亮度差和纹理的货车类型识别方法，能有效区分棚式货车与敞式货车，实验表明这种方法具有较高的速度和识别成功率，能够满足实际应用。  

基于结构光原理的铁路货车超限检测算法研究

铁路货车装载实际轮廓尺寸是否超出铁路运输限制界限直接影响到货物列车的运行安全。为此提出一种依据结构光原理实现铁路货车超限检测的新算法，对其中的关键问题——坐标系的建立与转换做了较详细的介绍，最后给出算法的实现过程。