CBTC系统中现地工作站合设方案研究

在CBTC系统架构中,联锁上位机和列车自动监控(ATS)值班工作站作为两个独立的操作终端,承担着不同的功能和角色.随着CBTC系统产品在国内的广泛应用以及地铁精细化管理和减少维护设备要求的提出,运营方对联锁上位机和AT S车站值班工作站提出了合设的招标要求.为了实现此目标,文章通过对比分析CBTC系统架构中两个操作终端...     

面向主动脉缩窄辅助诊断的神经网络模型设计

为了辅助临床医生更快、更准确地进行主动脉缩窄的术前评估,结合心脏计算机断层扫描图像的三维空间特征,提出一种基于三维卷积神经网络的主动脉缩窄辅助诊断模型。相比于传统主动脉缩窄辅助诊断方法,使用这种新模型可在提高诊断结果可靠性的同时,直接面向图像操作,无需进行繁杂的数据预处理,诊断准确率、查准率和查全率均有显著提高。     

基于人工神经网络的地下矿山岩层移动研究

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测,结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理.计算结果表明,所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系,移动角的大小与选取因素有着密切的联系,进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题.     

基于电磁感应的钢筋定位及埋深检测新方法研究

钢筋混凝土结构广泛运用于电力基础设施中,对其内部钢筋参数进行检测能够有效判断其结构耐久性,对保障电力系统安全稳定运行有重要的意义。针对传统钢筋混凝土检测方法无法判断混凝土内钢筋走向及埋深测量不够精确的问题,通过对钢筋测量原理分析和霍尔传感器布局设计,提出了一种基于电磁感应的钢筋定位及埋深检测方法。该方法用于判断钢筋的中心位置并测量其偏转角度,同时利用拟合得到的函数反应检测值与钢筋埋深之间的关系。实验表明,埋深检测值受到相邻钢筋的影响而存在较大误差,间距越小误差越大,因此通过BP（Back propagation）神经网络对不同间距下的检测值进行了数据修正,有效地提高了混凝土中钢筋埋深的检测精度。     

河道演变三维数值模拟计算网格的选择和生成研究

该文提出了由自适应三维网格和固定矩形网格组合的“双网格”方法来模拟非均匀边界条件控制下河道演变的思路。自适应三维网格在平面和立面上分别采用正交网格和σ网格。实现了能够根据自由水面、河岸和床面地形变化作出实时调整的三维自适网格的生成。为了记忆河道演变可能涉及的外围区域的地形、地质和泥沙级配等信息,采用固定不变的矩形网格来存储相关数据。两套网格之间的数据插值转化采用双线性插值方法。“双网格”方法和相应的算法为非均匀边界条件控制下河道演变的数值模拟提供了保证。最后给出了网格生成和应用的3个实例。     

三端口四态变量CNN原理在肿瘤生长方程中应用

提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散.     

基于VMD和卷积神经网络的变工况轴承故障诊断方法

针对变工况条件下轴承故障数据无法大量获取以及诊断困难的问题,提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的轴承故障诊断方法,使用稳态工况获取的数据训练,能对变工况下的数据实现有效诊断.首先对轴承振动信号进行变分模态分解,以获得有限带宽的固有模态函数;然后构建卷积神经网络模型,采用优化技术提高模型适应性,实现对固有模态函数的自适...     

大型地震模拟振动台运行对周围场地影响的试验研究

为降低大型地震模拟振动台试验时所引起的振动对振动台实验室以及周边建筑结构内的机床以及精密仪器的影响,提高结构内人员的舒适度,建立了一种频率相关的半主动控制三维隔振楼板系统。提出了一种基于楼板输入加速度主频的on-off半主动控制方法以及相应的频率在线检测方法,开展了振动台试验,进行了正弦波与地震动引起振动的加载。试验结果表明：所提出的频率在线检测方法可以快速有效地检测输入振动波的主频,根据此频率进行的半主动控制可以有效降低楼板的振动响应。为了提高控制效果,实际应用中应尽量降低磁流变阻尼器在低阻尼力模式时的阻尼。     

摇摆结构及自复位结构研究综述

城市桥梁是经济和社会发展的重要基础设施,特别是重要桥梁以及由其构成的网络在灾难发生后如何快速恢复,对社会安定和地区发展十分重要。近年来抗震韧性倍受关注,如何考虑结构可恢复性并将韧性纳入桥梁系统抗震性能综合评估和优化,还存在很多问题尚待研究。该文定量分析桥梁震后恢复过程、剩余功能和修复时间与韧性指标间的联系,建立城市桥梁系统性能评估方法。由桥梁不同损伤状态计算不同恢复过程的剩余功能、修复时间、可恢复性和震后经济损失;对震后恢复过程的功能函数模型给出建议,量化不同震后恢复策略的影响;将韧性纳入城市桥梁系统抗震性能框架中,提出城市桥梁系统震后可恢复性评估框架,对风险高低不同采用不同的修复过程;对震后经济损失、可恢复性和震前修/改造成本采用多目标优化算法NSGA-II求解震前提升韧性优化策略,用于抗震加固措施的选取。通过案例给出了方法流程,也为城市桥梁系统地震韧性提升提供了新思路。     

基于神经网络的开关磁阻电动机建模

针对常规的BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值的缺点,提出了一种提高BP网络学习速度的方法,并基于BP神经网络建立了开关磁阻电动机磁特性Ψ(θ,i)模型.神经网络的参数是经过优化选择的,训练的时间和步数都大为减少,程序运行稳定,经过训练、识别、预测三重整定,具有很强的学习泛化能力,大大增强了系统的实时性和鲁棒性.该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动.