基于SpeedTree工具的三维真实感树木建模研究

论文对SpeedTree建模软件进行了研究,分析了软件的基本构成、主要技术特性和树木建模的具体方法。依据建模原理,对树木整体骨架、主干、分枝、叶片等属性进行编辑设置,同时加入LOD、光照和风力效果,最后将创建好的树木模型加入到三维地形中,结果表明,创建的树木模型具有真实度高、动感效果好、操作简便的特点。

The steady and vibrating statuses of tulip tree leaves in wind

The study of tree leaf aerodynamics is useful to tree protection, solar panel design and development of new power generation technology. 73 tulip leaves were tested in suspended condition and with front as well as back surface of the lamina facing wind. Three types of vibrating statuses, two types of steady statuses, and five critical wind speeds were observed. The existence probabilities of the statuses and criticals, the probability density distribution of every critical over the range of wind speed 0-27 m/s, and the expected values of the criticals were obtained by statistics. The critical Reynolds number, defined by critical wind speed and lamina length, shows an increasing trend with increasing the lamina area or length to width ratio of the lamina, but it shows no trend of increase or decrease with increasing the length ratio of petiole to lamina.

复杂环境下DWA与RRT算法融合的AUV局部路径规划

针对复杂水下环境下的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)局部路径规划问题,传统动态窗口法(dynamic window approach,DWA)存在复杂障碍物中陷入局部停滞,动态避障性能不佳等问题,本文提出了一种基于DWA与快速随机搜索树(rapid-exploration random tree,RRT)算法融合的路径规划算法。改进的DWA算法速度空间根据整个动态窗口的周期生成,重设了评价函数并结合AUV任务环境引入洋流能耗评价函数;改进的RRT算法在局部已知空间内规划导引点,帮助DWA脱离局部停滞状态并实现更安全的动态避障。将2种算法融合,实现了AUV在复杂水下环境中的局部路径规划。仿真表明,该融合算法能够降低AUV在洋流中的能耗代价,解决了DWA在复杂障碍物中陷入局部停滞的问题,能够安全有效地躲避动态避障物。

基于LBM的典型建筑布局树木风环境模拟

在建筑方案设计阶段定量评估景观绿植对建筑风环境影响,对于提高行人区域热舒适性具有重要实践意义。结合格子玻尔兹曼计算流体力学方法和多孔介质模型,开展了边界层流场-建筑-树木耦合模拟和关键参数验证,针对城市街道区域典型矩形建筑平面布局存在的风速加速现象,开展树木挡风效应分析。研究结果表明:模拟方法能够重现出与试验吻合一致的树木尾流区平均风速和湍流特征;基于不同阻力系数的树木透孔率对树木背风区下游1H~3H范围内挡风效应影响明显;基于等效原则提出的圆柱体简化模型能够计算出与树木原型一致的挡风效应变化规律;建筑两侧和迎风端布置合理间距的树木能够减小矩形建筑两侧风速加速比和加速区域面积,可以通过经济合理的树木布置方案实现建筑周围风环境舒适度优化和通风廊道畅通。研究成果可应用于景观植被风环境优化设计,为方案设计阶段绿色建筑自然通风评估提供新的计算参考。

高速列车侧墙结构的决策树隔声预测模型

为实现对高速列车侧墙复合结构快速、精准的隔声预测,基于已有的前期大量实测数据,构建了高速列车侧墙复合结构隔声样本数据库,并提出了一种基于决策树算法的隔声预测模型,建立了结构的隔声量与材料参数之间的映射关系。首先,介绍了原始实测样本的来源,并进行了材料组成分析、整理和归类;接着,对影响侧墙复合结构隔声性能的主要因素进行分析,开展了显著特征的筛选;最后,基于机器学习中的决策树算法对模型进行了训练和验证,并与传统有限元-统计能量分析预测方法进行了对比。结果表明:相较于传统有限元-统计能量分析模型,该决策树学习模型对高速列车侧墙复合结构隔声特性的预测准确度和预测效率均显著提高。随着将来更多样本的加入,模型还可以被进一步改进和完善,具有较大的工程实用意义和推广潜力。

基于改进决策树的短期风速预测算法设计

针对现有短期风速预测算法准确度较低且计算复杂的问题,提出了一种基于改进决策树的短期风速预测算法。该算法采用改进经验模态算法进行风电数据的预处理,以获得多个固有模态分量和残差分量。同时引入改进初始学习机选择策略、自适应学习率以及梯度拟合逼近方法,弥补了传统梯度提升决策树算法中存在的学习训练效果差、计算速度低等不足。利用改进梯度提升决策对风电数据进行特征提取与学习训练,进而实现了短期风速的精准预测。算例分析结果表明,与IEMD-GDBT和EMD-GDBT算法相比,所提算法的训练时间仅为1489.5 s,预测指标RMSE、MAE和MAPE的值分别为0.2286%、0.1827%以及2.37%,在计算速度及预测准确度方面均具有显著优势,实际风速预测误差小于1 m/s。

某型发动机转速异常波动故障分析及其解决方案

某航空发动机工作过程中出现Ng转速异常波动,采用故障树分析方法对此异常故障进行分析,对底事件进行逐一排查,确定导致Ng转速异常波动的原因,并制定相应措施,可以防止此类故障再次发生,进而提高发动机的工作稳定性和可靠性。

基于决策树模型的轨道服役状态预警研究

随着高速铁路服役时间的增加,各类轨道病害不断发生,尤其是高温天气引起无砟轨道结构服役状态持续劣化,出现严重结构伤损问题。以工程应用为导向,建立可靠的轨道结构服役状态预警模型,提出判别服役状态的预警方法,是实现铁路运输安全生产的重要保障措施之一。本文通过在某线路搭建服役环境和轨道板温度在线监测系统,将温度梯度出现概率等于0.3%时的取值作为轨道板温度梯度预警限值,基于人工智能算法决策树模型进行轨道结构服役状态预警研究。研究结果表明:(1)采用决策树模型可以有效预测轨道结构服役状态,实现轨道板温度梯度的质量等级划分;(2)轨道服役状态预警结果准确性与样本数量密切相关,丰富监测样本数据库,将会更全面精准地预测轨道结构异常状态,以便保障轨道养护维修的及时性。

配电线路树障清理装置的调速系统设计

空中树障清理装置的刀具在清理切削线路附近的树障时,不可避免的会出现负载突变情况。传统的方法通常是在刀具电机调速系统中应用双闭环控制策略,但该控制方法在实际工作中会出现适应性和稳定性差等劣势,而且在设置一定转速负载突变会引发Windup现象,使得空中树障清理装置无法正常工作。基于此,为避免树障清理装置清理过程中出现Windup现象,论文在传统的电流环控制的基础上增加Anti-Windup电流环控制器,解决了传统电流控制环中积分饱和的问题。在传统的PID转速环控制中加入了模糊控制,建立了模糊控制PID转速调节器,提高了树障清理装置调速系统的自适应能力。最后验证分析改进的树障清理装置调速系统的性能,仿真计算结果表明,设计的空中树障清理装置调速系统具有较强的抗扰动能力,扰动后能够快速恢复,设定的转速突变时系统具有较强的动态响应跟随性,能够满足实际树障清理工程需求。

硬件集合通信中聚合树构建方法

传统的MPI (message passing interface)集合通信是基于点到点消息实现的,性能较低;而硬件集合通信具有性能高、CPU占用率低等优点,正受到越来越多的关注.硬件集合通信中,聚合树对集合通信性能具有至关重要的影响.研究了影响硬件集合通信性能的因素,提出了硬件集合通信开销模型,并以此为基础提出了构建硬件集合通信聚合树的方法.该方法主要包括3个部分:1)根据操作类型、聚合数据包大小等确定聚合树类型及聚合树宽度,从而在网络传输开销与数据计算开销之间取得平衡;2)提出了最小高度分层k项Ⅰ型聚合树构建方法,降低了跨组聚合包的个数;3)提出了构建最小代价Ⅱ型聚合树的方法,减少所使用的交换机数量.在神威互连网络中对聚合树构建方法进行了全面测试,当存在网络噪声的情况及分层k项Ⅰ型聚合树构建方法下的消息延迟相比传统构建方法下降了24%~89%;典型通信模式时,最小代价Ⅱ型聚合树使用的交换机聚合条目数相比优化前下降了约90%.

融合模糊故障树与贝叶斯网络的高铁车站安全风险因素决策研究

运输任务量大、运行速度快及车站规模变大等特征使得高铁车站安全状况面临巨大挑战。因此,提出一种融合模糊故障树(FFTA)与贝叶斯网络(BN)算法的高铁车站安全风险因素决策方法。首先,对高铁车站各系统在实际运营过程中的基本风险因素与事件进行统计分析与建模,确定影响铁路车站安全运营的基本事件共计22个;其次,借助领域内专家经验评判、打分和模糊粗糙集的理论等手段克服数据采集限制;之后,利用故障树分析和贝叶斯网络算法的融合结构克服单一算法在数据处理能力和准确度方面的缺陷,高效、准确地揭示安全风险因素间逻辑和概率关系,确定了缺乏掌握车站资源状态和作业进度的技术手段等4个基本事件为主要影响因素;最后,通过敏感性分析获取了影响高铁车站建设与运营安全性的22项基本事件的风险降低价值重要性(RRW)指标。结果表明:所得四项主要影响因素对应的RRW均大于15%,验证了FFTA和BN所得结果的正确性。所提出的高铁车站安全风险因素决策方法可实现对影响高铁车站安全性的关键指标及对应概率进行准确定位与决策,从而为保障高铁车站安全运营提供有效参考。

中低速磁浮车辆悬浮控制器可靠性优化设计研究

[目的]悬浮控制器是中低速磁浮车辆的关键部件,其可靠性直接影响中低速磁浮车辆悬浮系统的稳定性及可靠性,需对悬浮控制器的可靠性进行优化。[方法]以单个悬浮电磁铁(内含2个悬浮控制器)为研究对象,分析了悬浮控制器的可靠性,建立了悬浮控制器的可靠性模型,开展了悬浮控制器故障树分析,找出影响悬浮控制器的关键因素。提出了悬浮控制器的优化方案,将单个悬浮电磁铁内含的2个悬浮控制器优化为1个悬浮控制器,并对部分关键部件进行了冗余设计。基于优化后悬浮控制器的电路原理,建立了优化后悬浮控制器的可靠性模型及故障树模型,并对悬浮控制器优化前后的可靠性进行对比分析。[结果及结论]与优化前单个悬浮电磁铁中2个悬浮控制器的总失效率(2.282×10^(-6)h^(-1))相比,优化后单个悬浮电磁铁悬浮控制器的失效率为1.064×10^(-6)h^(-1),失效率降幅为53.37%。优化后悬浮控制器的可靠度明显高于优化前悬浮控制器的可靠度。

基于贝叶斯网络的驼峰超速连挂事故分析

针对驼峰超速连挂事故进行分析。分析对事故有重要影响的线路、调速设备和车辆等因素,考虑到贝叶斯网络能较好解决不确定性问题以及可以双向推理的特点,建立驼峰超速连挂事故树,并将其转化成贝叶斯网络,计算顶上事件的发生概率以及基本事件的后验概率。结果表明,超速连挂事故的主要影响因素为线路纵断面、调速设备制动能力以及新型重载车辆三方面。进一步考虑新型重载车辆的共因失效问题,建立贝叶斯共因失效混合网络,计算并分析新型重载车辆对超速连挂事故的影响程度以及对既有驼峰的适应性。

无线闭塞中心系统安全风险分析及对策

通过分析无线闭塞中心(RBC)的系统结构和功能,从RBC的角度辨识出各种安全风险,并将它们分为列车超速和列车冒进两大类;采用故障树分析方法对2类风险分别建立故障树,进而求解故障树的最小割集,识别出所有可能导致这2类安全风险的原因。分析结果表明,导致列车超速的直接原因一是RBC向列控系统车载设备发送了错误的行车许可信息或与速度相关的信息,二是RBC未能向列控系统车载设备发送应该发送的行车许可或与速度相关的信息;导致列车冒进的直接原因一是RBC发送了错误的行车许可或有条件紧急停车信息,二是RBC未及时发出缩短行车许可以及有条件和无条件紧急停车信息。针对分析和归纳出的五大类共11项安全风险原因,给出对应的防范措施,并经在武广高速铁路应用,验证了防范措施有效且实用。

基于电子标签智能化的二进制树型搜索防冲突算法

随着由物联网引领的第三次全球信息产业浪潮的不断推进,RFID(射频识别)技术,已成为制造全球化、贸易全球化和物流全球化的核心推动力。目前,RFID技术已经普及到生产和生活的各个领域,而如何提高RFID系统防冲突能力,减少总识别时间已成为当前急需解决的关键。对此,本文提出了一种基于电子标签智能化的二进制树型搜索算法(TBTS)。该算法是在当前应用广泛的ISO/IEC 14443协议的基础上,针对协议TYPE A所描述的动态二进制树型搜索算法(DBTS)进行改进。文中根据对两种算法在共50个电子标签的典型系统中进行仿真的结果进行比较表明,TBTS算法对所有电子标签进行识别的时间要比DBTS算法缩短近50%;且随着电子标签的数量的增加,TBTS算法将使系统表现出更优越的交互性能,成功实现算法复杂度的降阶。目前,TBTS算法已在智能卡仿真平台中进行了仿真验证,已被成功应用到我们自主设计的新一代RFID智能卡芯片中,经测试,其效果比普通标签卡得到了较大的改善。

基于故障树分析法的道岔故障诊断与可靠性评估方法

故障树分析法(FTA)采用逻辑化方法,直观反映故障、故障原因与系统部件之间的逻辑关系。利用FTA对道岔空转故障建立故障树,逐层分析其故障原因,并对此故障树进行定性与定量分析,为道岔故障诊断和日常维护提供一些参考。

松树泌脂速度对松材线虫病的抗性影响

依据松树不同树种、树龄、树势对松材线虫病的抗性差异,分别进行了树干泌脂速度的测定与分析。结果表明,在不同的树种中,松树泌脂速度为火炬松>马尾松>黑松;在马尾松不同的树龄中,幼龄林>老龄林;在马尾松不同树势中,树势强>树势中等>树势弱。依据已知的树种、树龄、树势与松材线虫病的抗性关系,泌脂速度与松材线虫病的发病程度正好呈负相关性。因此,树干泌脂速度或树脂含量可能是评价松树对松材线虫病抗性的重要性状之一。在今后的松材线虫病防治中,应注意选择树脂含量高的树种和品种;或通过栽培管理措施增加树脂含量,以提高树木的抗病性。

基于决策树模型的驾驶员期望车速

微观交通流仿真是智能运输系统(ITS)研究与开发的重要手段。期望车速是微观交通流仿真研究的一个重要参数,受到驾驶员特性、车辆特性、道路条件、交通干扰、天气和承运任务急缓等多种因素的影响,准确地确定期望车速是驾驶员行为研究的难点。从研究驾驶员心理—物理特性的角度出发,利用决策树能融知识表示与获取于一身的优点,将决策树用于驾驶员期望车速的研究,以实现对驾驶员行为的模拟再现。仿真结果表明,该方法用于驾驶员期望车速的研究是可行的。

基于模糊支持向量机的多级二叉树分类器的水轮机调速系统故障诊断

在传统支持向量机(C-SVM)的基础上,通过集成模糊聚类技术和支持向量机算法,构造了一种适合于故障诊断的多级二叉树分类器,并首次应用于水轮机调速系统故障诊断,取得了良好效果。该方法首先利用模糊聚类技术求取每类样本聚类中心,再对各聚类中心逐次二分,从而确定了一棵二叉树,然后在二叉树的每个节点处,根据样本聚类中心把相应样本分成两类,构造出SVM 子分类器。实验结果表明,对于k 类别故障诊断问题,只需构造k-1 个SVM 子分类器,简化了分类器结构,避免了不可区分区域的出现,且节省了内存开销,故障诊断正确率高。

南方主要山脊树种燃烧物理学特性的研究

对湖南莽山33种树种叶片的燃烧物理学特征值进行测定的基础上,分折了各种燃烧物理学特性对各树种燃烧的影响,确定了不同特征值的权重。用打分的方法,对供试树种的防火性能进行了综合评定。最后将供试树种划分为3个类型。为防火林带设计的树种选择提供了依据。