基于时间序列匹配的过山车定位法

针对过山车难以精准定位的问题,本文提出了一种基于时间序列匹配的过山车定位方法。该方法首先使用动态时间规整(DTW)对惯性测量单元(IMU)的实测与仿真数据进行序列匹配,得到位置估计结果。之后将估计结果作为观测量,在误差状态卡尔曼滤波器(ESKF)中修正IMU预测结果,得到精准的定位结果。为了提高估计结果的准确度,本文提出了分段重组动态时间规整(SRDTW)算法,解决了DTW的匹配失真问题。使用本文方法对过山车进行了定位实验,结果表明,使用Z向加速度和俯仰角进行序列匹配可得到较为准确的估计结果;ESKF滤波后的平均定位误差可达0.24 m,较估计结果的定位误差减小45.6%。     

一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法

基于模糊C均值聚类（FCM）的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题,本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割,仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值。     

基于模糊C均值聚类的多分量彩色图像分割算法

以模糊C均值(FCM)聚类理论为基础,选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,提出了一种新的多分量彩色图像分割算法。该算法首先结合数据分布特点确定出H分量与I分量的初始聚类中心;然后利用FCM聚类技术对H分量、I分量进行分类处理,以得到不同分量的像素点隶属度;最后,将所得到的不同分量像素点隶属度组织成2维特征,并以此进行模糊聚类图像分割。实验结果表明,该算法可有效提高图像分割效果,其分割结果优于传统FCM聚类图像分割方案。     

管道缺陷的高分辨率抗噪声定位方法

超声导波技术具有传播距离长、对小损伤灵敏的优点，因此广泛应用在结构的无损检测中。然而，当管道中存在多个相邻的缺陷时，缺陷的反射波会相互重叠，导致损伤定位的分辨率较低。为了提高定位分辨率，建立了一种基于迭代优化的管道导波稀疏分解方法，然后在强泄漏噪声干扰下，对试验测得的重叠波包进行分离。与传统的定位方法相比，重构后的波包具有较高的时间分辨率，从而提高了定位分辨率。试验结果表明，该算法在强泄漏干扰噪声条件下能有效识别两个相邻缺陷，定位误差分别为3.33%和4.62%。     

基于乘客束缚模型的游乐设施安全距离分析

游乐设施安全距离是保证乘客安全的重要指标，但我国标准关于安全距离的部分有不完善之处，部分设备的安全距离存在安全隐患。通过借鉴国外标准，基于乘客束缚模型分析方法对游乐设施安全距离进行了较为全面的分析研究。通过实践得到了可行的安全距离设计方法供游乐设施设计者参考，并依据该方法计算了最小安全距离。另外，根据分析中得到的安全距离变化规律，对座舱尺寸的设计提出建议。