车辆-轨道系统动力极值预测及可靠度计算

为从车辆-轨道系统的动力极值预测及其可靠度计算角度分析车辆系统行车安全、衡量系统可靠程度,基于车辆-轨道耦合动力学及概率理论,提出一种车轨系统动力极值预测及可靠度评估方法。首先,基于轨道不平顺概率模型,采用轨道不平顺累计概率谱确定具有不同激振能量的随机不平顺序列;依据离散Parseval定理,建立轨道不平顺时域序列和功率谱间的对应关系;将轨道不平顺概率模型与车辆-轨道耦合动力学模型相结合,从随机动力计算中提取车辆-轨道的动力极值及可靠度信息;随后利用车辆-轨道耦合动力模型及二维插值算子,根据谱线能量关系实现动力极值预测;此外,基于此系统激励输入与响应输出间的概率等效性,导出了动力极值的可靠度计算式。以实测的轨道不平顺和车体加速度数据及4种类型不平顺在不同累计概率下的谱组合计算得出的轮轨横向力和钢轨垂向位移的计算结果为样本,与预测结果进行对比。研究结果表明:计算时程的分布趋势基本与实测时程一致,动力极值预测结果与实际的动力计算结果较为接近。由于轨道不平顺随机性的存在使得车辆-轨道系统的动力响应存在随机离散及方差特征,但通过轨道不平顺的幅频及能量特性预测车辆-轨道系统的动力极值的方法是较为可行的。

扩展目标多特征估计自适应渐进滤波器

针对具有不规则形状的扩展目标跟踪(Extended Target Tracking,ETT)问题,本文提出了一种基于随机超曲面模型的自适应渐进贝叶斯滤波器(Random Hypersurface Model-Adaptive Progressive Bayesian Filter,RHMAPBF).首先,对扩展目标连续状态先验概率密度的局部累积分布进行随机采样,再最小化连续概率密度和狄拉克混合概率密度的局部累积分布之间的修正克莱默冯米塞斯距离得到粒子的最优位置,以自适应地变步长进而渐进更新将粒子迁移到扩展目标后验的密集区域求得更加准确的后验概率密度近似;其次,利用随机超曲面描述任意星凸形扩展目标的量测源分布,提出了星凸形不规则形状扩展目标跟踪自适应渐进滤波器,有效实现了不规则形状扩展目标多特征概率密度信息的递归.最后通过不同噪声水平以及复杂随机环境的扩展目标(Extended Target,ET)和群目标(Group Target,GT)的跟踪仿真实验验证本文方法的有效性.

新型160 km/h铁路货运棚车车门疲劳寿命研究

在车辆运行过程中,由于轨道不平顺或随机风载的影响,车体会持续受到随机振动载荷的影响,严重时会对车体结构产生疲劳破坏。为保证运行安全,对某新型160 km/h大容积全侧开活动侧墙棚车车门进行随机振动疲劳分析。考虑到转向架、车体等零部件在激励传递过程中的影响,通过柔性建模方法建立车体动力学模型,选用美国6级线路谱进行仿真,提取出车门垂向振动加速度谱,分别运用基于应力响应功率谱密度函数的频域分析法和基于雨流计数法的时域分析法对车门疲劳损伤进行计算。结果表明,2种算法计算的车门疲劳寿命都满足600万km的运营需求,并且疲劳强度薄弱区域都显示为车门座焊接部位,其中频域分析法计算的疲劳损伤值为0.89,时域分析法计算的疲劳损伤值为0.51,前者更为保守,最后从数据处理方式、评估方法、算法原理3个方面分析了2种计算结果的差异原因。

轨道随机不平顺对车辆/轨道系统横向振动的影响

基于车辆 -轨道耦合动力学理论 ,建立了车辆 -轨道垂横耦合模型 ,利用时域数值积分法在时域仿真得到耦合系统的横向随机振动响应 ,再用周期图法估计出车辆、轨道横向随机响应功率谱密度 ,利用谱分析详细研究了轨道高低、水平、方向和轨距不平顺对车辆、轨道横向随机振动的影响。结果表明 ,车辆及轮轨横向力表现为低频振动 ,主要受轨道方向和水平不平顺影响 ;钢轨和轨枕的横向振动频率分布很广 ,其低频段主要受轨道方向和水平不平顺影响 ,而高频段的振动主要由轨面垂向短波不平顺激发。

重载铁路路基面动应力峰值随机分布特征研究

掌握列车移动荷载作用下路基的动应力响应特性可为路基沉降预测、状态评估提供依据。建立重载铁路车辆-轨道-路基三维动力有限元模型,并在钢轨轨面引入中国三大干线不平顺轨道谱以实现轨道不平顺的模拟。通过数值计算,分析了轨道高低不平顺对路基面动应力分布的影响,统计了4种列车轴重下路基面3个位置(钢轨下方,线路中心)处的动应力峰值沿线路纵向的分布,对路基面动应力峰值的随机分布形式进行了正态性检验,对动应力峰值的最大值进行了预测。结果表明:轨道不平顺导致路基面动应力沿路基面中心不对称,路基面动应力峰值沿线路纵向服从正态分布。随着轴重的增大,动应力峰值离散程度增大,动应力峰值分布曲线变陡。动应力峰值的预测值和现场实测值相吻合,证明了有限元模型及统计分析方法的正确性。研究结果对路基动变形及累积沉降的可靠性分析提供依据。

考虑轨道不平顺全概率分布的车桥随机分析方法

轨道不平顺是车桥耦合系统最主要的激励之一,其高维的随机性导致车桥耦合确定性计算模型不能精确反映实际系统动力响应的离散性。为了完整地反映实际线路中的轨道不平顺信息,文章建立一种适用于车桥耦合随机系统分析的轨道不平顺随机场模型,模型在包含了轨道谱概率、幅值、波长、相位等信息的基础之上,尽可能地减少了参数数量,通过与实测数据对比,该模型的有效性得以验证。此外,将该轨道不平顺随机场模型作为三维车-线-桥耦合时变计算模型的激励源,引入概率密度演化方法,对该耦合系统动力指标的统计特性及动力可靠度进行分析。结果表明,该轨道不平顺随机分析模型产生的空间序列较好地表征了平稳随机过程的谱表达;概率密度演化方法相对于蒙特卡洛方法有着更高的计算效率;不同的动力指标有着不同的均值、均方差、可靠度特征。

自适应不规则形状扩展目标跟踪算法

针对具有不规则形状的扩展目标跟踪问题,在目标先验形状未知和运动过程中目标形状发生突变的情况下,提出基于星凸形随机超曲面模型的自适应轮廓扩展目标跟踪算法.首先,研究星凸形扩展目标形状的径向函数傅里叶系数自适应设定问题,基于中心轮廓距离提出不规则形状的自适应方法.其次,针对扩展目标在运动过程中可能发生的形状突变问题,结合滑动窗口构造检测统计量对目标形变进行实时检测,并提出自适应轮廓快速逼近算法对形状突变的扩展目标进行实时跟踪.然后,提出一种拟Jaccard距离作为形状估计质量的评价指标.最后,仿真实验验证了本文所提算法的有效性.

车-线-桥耦合单元组合长度影响分析

基于车-线-桥耦合单元可以实现车-线-桥耦合有限元分析,提出了任意单元长度组合的轨道-桥梁耦合单元,并推导了其动力方程。引入Hertz接触模型考虑轮轨相互作用,推导了耦合系统的动力方程,给出了系统方程组装和求解思路,并编制了相应计算程序。结合我国现有铁路桥梁现状,考虑轨道随机不平顺,采用所提耦合单元进行车-线-桥耦合对比分析。结果表明,轨道单元长度对系统动力响应影响很大,甚至使计算不稳定;合理长度组合的耦合单元具有很好的计算精度和效率;而轨道单元长度的合适取值范围为0.5～1 m,且列车最小轴距间轨道单元数不应少于2个;另外,轨道不平顺会显著增大轮轨接触力及车体和桥梁加速度,同时能减小轨道和桥梁位移响应。

基于马尔可夫模型的分布式卫星SAR-ATI空域自适应滤波方法

与单颗卫星合成孔径雷达(SAR)系统相比,编队飞行的分布式卫星雷达系统的优势在于,孔径的尺寸和几何不受限制,自主编队控制可形成多个灵活、有效的基线,在单个编队下可多任务交替进行,能够更好地完成高精度三维地形测绘、地面和空中运动目标检测、大测绘带高分辨率成像等任务。其中,在合成孔径雷达-沿航迹干涉(SAR-ATI)工作模式下,由于编队构型、任务需求等诸多因素的影响,ATI得到的相位中不仅包含了运动目标相位,还包含了切航迹基线引起的随地形起伏变化的相位和多种去相干因素引起的随机变化的噪声,造成了大量的虚警。文中提出了一种新的分布式卫星SAR-ATI空域自适应滤波方法,较好地去除了切轨迹干涉相位和随机噪声,提升了混合基线下SAR-ATI的检测性能。文中基于分布式星载SAR仿真系统进行了算法验证和性能评价,实验结果证明了该方法的良好性能。

基于Tobii眼动和多尺度条件随机场的视觉显著性模型

提出了一种新的基于分类的视觉显著性计算模型。运用频谱残差、全局亮度和颜色对比度分别检测图像的显著区域,随后将显著性检测看作一个图像标注问题,提出一种基于多尺度条件随机场(CRFs)的显著性融合算法,以产生标注结果。CRFs的参数以Tobii眼动跟踪结果为依据,通过最大似然估计算法学习出来。实验结果表明,该模型优于当前的8种典型算法,与心理学实验结果有较好的一致性。

心脏核磁共振图像标记线的Bayesian跟踪方法

标记线跟踪是对心脏进行三维运动重建的前提,提出了基于Bayesian方法的标记线跟踪算法·算法在使用活动网格模型进行跟踪的基础上,通过预测网格节点的位置建立Markov随机场(MRF)模型,并使用EM算法将节点按是否在心室内加以分类·根据不同类别的网格节点在跟踪过程中所应起到的作用,设计不同的先验分布及似然函数,使用迭代条件模式(ICM)最大后验概率(MAP)求解网格结点坐标·对多序列心脏收缩期核磁共振图像的实验表明,算法能较准确地对网格节点进行分类,从而能在未给定心脏的内外轮廓的情况下准确地跟踪标记线;并且由于考虑到了网格模型的Markov性质,在跟踪过程中保持了网格的拓扑形状·

轨道不平顺随机性对高速铁路桥梁动力响应的影响

轨道不平顺是车桥耦合系统中最主要的激励源。既有车桥耦合振动研究通常采用时频转换法将规范轨道谱变换为空间随机序列,以此体现轨道不平顺的随机特征。然而,实际线路中的轨道谱具有显著的随机性,亟待开展考虑轨道不平顺全概率特性的车桥耦合系统随机振动研究。依据车辆、结构动力学理论,在合理构造车辆、有砟轨道、桥梁子系统模型及表达其相互作用原理的基础上,建立三维车-轨-桥耦合计算模型,通过与现场实测数据进行对比,证明了模型的可靠性。在此基础上,引入概率密度演化及极值分析方法,结合新提出的轨道不平顺概率模型,探究了轨道随机不平顺对桥梁动力响应的影响。计算结果表明,轨道不平顺的随机性对桥梁加速度响应有较大的影响,但在当前的轨道不平顺激扰下,系统响应并未超过规范限值。

基于空间相关电离层模型的天波雷达目标跟踪

天波超视距雷达(简称天波雷达)(OTHR)通过电离层反射效应可实现对多种高价值目标的远程预警。天波雷达目标跟踪算法设计中,电离层建模对其跟踪性能至关重要。该文考虑现实中电离层的空间相关性,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)的电离层虚高模型,以及相应的天波雷达多路径目标跟踪方法。该方法在贝叶斯估计的基础上,对多路径杂波环境下目标状态估计与电离层虚高参数进行联合建模与估计。该方法有效建立起了不同电离层区域之间的相关性,能够在电离层量测有限的情况下推断未量测区域的电离层虚高,改善电离层虚高参数辨识精度,进而提高目标跟踪精度。仿真结果表明基于空间相关性的电离层模型可以有效改善天波雷达目标跟踪性能。

有砟轨道下沉与高低不平顺关系分析

检验了六分之一模型的适用性,并对该模型进行修正,提出有砟轨道下沉与高低不平顺恶化关系的修正计算模型.得出六分之一模型能在一定程度上反映两者之间的关系,但当高低不平顺数据不服从正态分布或时间间隔跨度较小时,会出现偏离程度相对较大的情况;修正模型比六分之一模型的适用性更好,准确度更高.

复杂场景下基于条件随机场的视觉目标跟踪

目标模型更新中存在的模型漂移问题,是影响视频跟踪结果的一个重要因素。针对这一难题,提出了一种新的基于前景分割的目标跟踪算法。算法通过引入条件随机场(CRF)模型对跟踪区域和非跟踪区域的时空关系进行建模,实现对图像序列中像素点的标记,标记为跟踪目标或背景,并使用在线学习方法,根据场景的变化调整CRF模型的参数。跟踪过程中,通过对CRF模型的求解,得到最优的标记场和目标像素的置信图像;利用置信图像,结合目标模型的相似性度量定位整个目标;根据目标区域内的标记结果,使用一种选择性采样的方式更新目标模型,从而解决更新中的漂移问题。通过在多个典型的复杂场景中进行实验,验证了该算法的有效性。

轨道不平顺概率模型

为了高效选取轨道不平顺随机样本,以满足车辆-轨道系统随机动力与可靠度分析中的激振源遍历性要求,依据轨道随机不平顺的弱平稳与谱相似特征,提出了一种轨道不平顺概率模型;采用离散概率积分和统计方法,在时域中将大量轨道不平顺检测信号分成若干个时程序列,对每个序列采用谱分析法计算其统计功率谱密度分布;采用矩阵法对轨道不平顺功率谱密度函数进行集合表征,视每条谱线在不同频率点的功率谱密度概率具有累加性,采用单一频率下的功率谱密度概率分布推知整条谱线的出现概率;采用通用随机模拟方法选取代表性轨道谱,并反演随机不平顺序列;实测了某高速铁路约269km的轨道高低和方向不平顺,基于车辆-轨道耦合动力学理论,从轨道不平顺模拟幅值与车辆-轨道系统动力响应的概率密度分布出发,对比了轨道不平顺概率模型与轨道不平顺随机模型的计算结果,以验证轨道不平顺概率模型的正确性和高效性。计算结果表明:以2种模型生成的轨道随机不平顺为激振源,获得的车辆-轨道系统动力响应分布熵差异小于2%,2种模型均能准确表达不平顺激扰特性;为保证模拟与实测不平顺的概率密度分布一致,采用随机模型和概率模型分别需要生成131和33个随机样本,概率模型具有更高的分析效率;在给定计算工况下,轮轨力和车体加速度的幅值分别为38~152kN和-0.042g^0.043g(g为重力加速度),均未超过《高速铁路设计规范》(TB 10621—2014)中的限值(轮轨力为170kN,车体加速度为0.25g),表明此高速铁路轨道不平顺状态较优,行车安全性和舒适性可以得到保证。

随机场中运动一致性的多线索目标跟踪

目的通过建立各线索间的关联,提高多线索目标跟踪方法的鲁棒性,利用简单而有效的模型使多线索目标跟踪方法的表达和实现变得容易。方法在不同线索描述下的目标对象间引入运动一致性约束,利用链状结构随机场模型表达不同线索描述下的目标对象及其约束关系,将多线索目标跟踪问题转化为随机场目标函数的简单优化求解。实验中结合亮度直方图、方向梯度直方图和局部二进制模式描述目标对象。结果 15组公测视频序列上的实验结果表明,所提方法相对于多种优秀的目标跟踪方法,在目标受到遮挡、运动模糊、光照变化、背景杂乱等因素干扰时,获得了较低中心位置误差和较高的精度值,反映了所提方法的有效性。结论运动一致性约束能够较好地增强各线索间的关联,通过链状结构的随机场模型表达该约束关系和各线索描述下的目标对象,在提高跟踪鲁棒性的同时,使跟踪方法的实现变得简单。