基于深度卷积自编码网络的渣土车厢点云数据自校正方法

为解决智能化盾构施工中,施工隧道内所采集的渣土车原始点云数据存在畸变,从而影响渣土体积测量准确性的问题,基于点云数据处理与深度学习的方法,建立基于深度卷积自编码网络的渣土车厢自适应去畸变模型。首先,采用包围盒滤波和反距离加权插值对渣土车厢点云数据进行滤波与补全操作,接着使用真实渣土车厢尺寸构建网络的理想输出,并通过灰度化将点云数据转换为伪特征图,构建网络的数据集;然后,以传统卷积自编码网络为基础构建渣土车厢自校正网络,网络设计融合堆叠式卷积层和栈式自编码的处理方法,增加网络层数以获得更优的特征表达;最后,使用盾构掘进现场数据进行试验。结果表明:本文提出的渣土车厢点云数据自校正方法在保证时间效率的前提下,渣土车厢数据的峰值信噪比(PSNR)达到29.73,结构相似性(SSIM)达到0.86,均优于传统自编码网络与几何约束矫正的方法。证明了本文方法的正确性与有效性,能够提高隧道内所获取渣土车厢点云数据的可用性,同时为点云数据去畸变技术在三维重构和工程领域的应用提供了理论依据。

基于刚柔耦合仿真的地铁车焊接构架疲劳分析

为了解决线路运营条件下城轨车辆疲劳寿命的有效评估难题,以某地铁车线路运营条件下的转向架构架疲劳为研究对象,基于刚柔耦合动力学模型,对该车进行动力学分析及构架关键焊缝全寿命周期下的疲劳寿命评估。考虑到焊缝局部应力集中对疲劳寿命的影响,将焊缝局部细节引入该有限元模型中,采用模态综合法建立柔性体并组装刚柔耦合模型。考虑到线路条件下焊接构架结构振动对焊缝疲劳寿命的影响,采用模态结构应力法评估焊缝多轴疲劳寿命,并对部分未达到设计使用寿命要求的焊缝进行结构改进。本文提出的技术能够实现线路运营条件下轨道车辆焊接构架疲劳寿命的有效评估,为结构设计提供技术支持。