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铁路勘测设计一体化、智能化研究
铁路勘测设计一体化、智能化是系统地研究和建立以数字化信息为基础,以计算机应用技术拉通勘测设计全过程为主要特征的新的生产作业模式。所以,该系统应将使用各种勘察手段所采集的铁路线路及其相关的地形、地理、地质、水文等资料加工成数字化信息,通过接口界面进行信息处理并传输到工程数据库中。先进的计算机网络必须覆盖各专业CAD终端,各专业在集成化设计环境中共享工程数据的信息,完成本专业设计,同时输出数字化和可视化的设计成果,供后序专业应用。设计完成后,全部CAD设计电子文件通过网络直接归档,从而实现铁路勘测设计一体化。随着各专业设计专家系统的建成与不断完善,再实现勘测设计智能化。在一体化新的作业模式下,勘测设计的全过程可以理解为对一般数字化信息流的采集、加工和扩充的过程。外业的勘测和勘探资料是这股数字化信息流的源头,各专业的设计工作是对信息流的加工和扩充。最终完成的数字化信息就是设计成果和归档资料。设计与管理所面向的不再是原来的书面资料和图纸,而是在工程数据库统一管理下,在网络的终端上有序受控流动的数字化信息流。所以,实现勘测设计一体化的过程就是从以非数字化为基础的现有作业模式向以数字化为基础的新的作业模式转化的过程。实现这一转化需要建立新的勘测设计流程,研究解决新模式带来的一系列技术层面和管理层面的关键问题。 1)勘测设计资料数字化是新的生产作业模式的基础,只有后道工序需用计算机处理的资料是数字化的资料,才能保证整个设计过程形成数字化的信息流。这就需要外业勘测时尽量利用各种测量仪器的数字化功能,使第一手资料即是数字化的形式,同时资料整理必须利用计算机来完成,才能获得满足内业设计要求的数字化勘测成果。为了实现外业数字化勘测,重点应研究以下问题:充分开发利用航测、全站仪及各种遥感设备的数字化功能;研究既有地图如何实现高精度、高清晰度扫描数字化处理;开发在勘测现场的铁路线路初步设计方案比选系统,改变外业队的作业方式,建立与数字化勘测相适应的装备水平、劳动组织、作业内容和管理制度。 2)建立工程数据库是新的生产作业模式的核心,新模式与原有模式的重大区别之一就是外业与内业之间、各专业这间需要共享的数据都要通过数据进行存取,所有的设计成果都由数据进行保存与管理。所以,如何开发一个符合铁路勘测设计行业特点、功能强大的工程数据库管理系统是本项目研究的一个重点。为此,需要研究与解决以下关键技术问题:做好标准化工作,制定铁路勘测设计一体化数据格式标准,规定每个专业的哪些数据需要进;如何处理非结构化数据;如何制定适应铁路勘测设计特点的数据结构。 3)建立铁路勘测设计集成化设计环境是新的生产作业模式的关键,新模式与原有模式的重大区别之一,就是全部内业设计均在集成化设计环境中进行。设计集成化环境是以计算机网络为平台,工程数据为核心,设计流程管理为主线,各专业设计软件与程序数据库接口为主要内容的计算机集成应用体系。为此,需要研究与解决以下关键技术头题:建设技术先进的计算机网络系统;研究出一种适应各种软件和各种数据需求的专业设计软件与工程数据库的接口方案;开发设计流程管理系统,保证整个设计在受控,有序的条件下进行。从而实现完全消除专业间书面资料的往来传动,每个设计人员在自己的计算机站点上就可完成设计和前后工各种间的信息交换。 4)建成计算机档案管理系统是新的生产作业模式的重要内容,新模式与原有模式的重大区别之一,就是全部电子设计文件采用光盘存储并由计算机管理。计算机档案管理可实现在网络环境下直接检索、查询、浏览和下载电子档案文件,并为电子设计文件重复利用提供了极大的方便。为此,需要研究与解决以下关键技术问题。正确处理管理型软件与管理方式之间的关系,就是说,所编的档案管理软件应满足行业的需要,适应各设计院在档案管理上存在种种差别的实际情况,而不是让各设计院改变档案管理方式来适应所编的软件;能浏览各种格式的电子文件,使软件具有良好的实用性。 5)采用人工智能技术是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。传统CAD技术的特点是辅助设计人员进行计算与绘图,没有智能功能。总结国内外经验后,我们认为,以专家系统、智能CAD为主要内容的人工智能技术在铁路设计中的应用是实现铁路勘测设计智能化的主要途径。铁路选线是带全局性的非常错综复杂的设计问题,一直以人工以验为主进行设计,只能对有限的方案进行研究,设计周期长,推荐方案往往不是最优的。所以,必须要研究铁路新线设计智能CAD系统,以提高设计质量。采用综合地质勘探方法来解决特定的工程地质问题被证明是行这有效的。由于综合地质勘探模式有几十种,采用哪一种模式来解决某一个具体工程地质问题往往是很复杂的、模糊的。采用的模式不适合,就不能有效地解决问题,所以要研究铁路地质综合勘探方法专家决策支持系统,以显著提高地质工作质量
西南交通大学 2021-04-13
基于视觉认知分析的机器人智能环境感知研究
机器人产业在过去十年中得到了长足的发展,有效提高机器人的智能感知能力,是未来数年内进一步推动该产业发展的关键所在。机器人的智能认知能力,是指通过人工智能理论和技术,赋予机器人一种类似人类的高层认知能力,从而使得机器人可以自己适应复杂多变、具有较强不确定性的自然场景。本项目拟在前期计算机视、听觉认知算法研究基础上,进一步探索机器多模态认知关键技术在机器人环境感知问题中的具体应用。1.&n
南京大学 2021-04-14
智能隔爆式磁氧分析仪研究与开发
以先进的嵌入式技术为中心,开发一套智能隔爆式磁氧分析系统, 实现分析仪器的在线检测,自动标定,故障诊断,在线显示分析结果,并以数字和模拟趋势两种方式输出,为工业现场DCS系统提供工艺流程中样品的分析结果。仪器实现了恒温检测消除温度漂移,自动压力补偿,减小压力影响。 技术优势: 可实现O2的全量程在线测量;性能稳定、选择性好。仪器的性能指标为: (1)测量范围:0%-100%O2 (2)零点漂移:<0.1%/天;<0.2%/月 (3)对N2O、CO、CO2、H2O等的选择性误差:<0.3% (4)NO2的选择性误差:<5% (5)对NO的选择性误差较高:<43%
南京工业大学 2021-01-12
水厂智能监控与污水处理的研究与应用
项目研究污水处理优化控制与节能管理,通过人工智能技术,实现污水处理过程的优化运行和精确控制并提供具有专家经验的优化调度和管理策略,最终达到节能降耗的目的,系统分为两部分,上位机优化软件和下位机PLC控制站,上位机优化控制软件包括各种智能控制模块、优化调度策略及电能监测等功能模块,是节能降耗的集中体现,下位PLC控制站的主要作用是接收上位系统的控制指令完成控制功能。
南京工业大学 2021-01-12
国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司
“公司”+“联盟”模式 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 由中国汽车工程学会、中国汽车工业协会及中国智能网联汽车产业创新联盟共同发起筹建,成立于 2018 年 3 月 19 日,注册地址为北京市经济技术开发区,注册资本 11 亿元。 23 家股东单位均为整车、零部件、信息通信等领域的领军企业和科研机构。 2019年5月30日,国家工业和信息化部正式批复同意由国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司组建国家智能网联汽车创新中心。 发挥国家智能网联汽车创新中心作用,担当国家创新战略的核心智库,突破关键共性技术,搭建创新服务平台,培育高端专业人才,持续引领行业发展,构建新型基础设施,支撑智能网联汽车的中国方案和中国标准,提升我国智能网联汽车及相关产业在全球价值链中的地位。
国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 2022-03-01
DRSim5.0-虚拟数字X 线成像技术仿真实验仪
DRSim5.0-虚拟数字X 线成像技术仿真实验仪包含三个独立的模拟模块:X 射线物理模块、DR摄影技术模块、图像质控(调节)模块。 DRSim5.0-虚拟数字X 线成像技术仿真实验仪满足医学影像成像理论(或类似课程)的X 射线物理和DR 成像原理部分教学,以及医学影像检查技术课程的DR 操作实验。
北京中科通标技术有限公司 2021-02-01
虚拟数字X线成像技术仿真实验仪(DRSim5.0)
本仿真实验仪模拟X射线产生与检测的物理原理,和临床CR/DR设备的基本操作及图像质量控制功能。包含三个独立的模拟模块:X射线物理模块、DR摄影技术模块、图像质控(调节)模块。满足医学影像成像理论(或类似课程)的X射线物理和DR成像原理部分教学,以及医学影像检查技术课程的DR操作实验。
北京中科通标技术有限公司 2021-02-01
支持大数据理解的头戴式无障碍呈现技术装备与云服务平台
一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题:(1)非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。(2)云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈,本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置,构建虚实融合应用流程框架和规范,创新云软件定制和服务模式,实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇,包括4篇期刊论文等(包括TIP、TMM等权威期刊论文)。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1)基于搜索的图像深度估计,相对误差低于传统方法,对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2)基于双模深度玻尔兹曼机(DBM)的三维场景物体检测框架,给出了RGBD训练数据不足的难题,流程如下 3)基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果
厦门大学 2021-04-11
基于计算科学和多能优化分析的智慧能源云平台关键技术及应用
围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容,开展研究并提出以下3个核心创新点,创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法,有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题,为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据;创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术,解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题,实现提质增效;创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术,有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。 平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。
华北电力大学 2022-09-05
小型热泵型蓄能空调水蓄热特性的实验研究
设计了小型热泵型蓄能空 调装置并进行试验,显著提高了机组 COP 及运行性能,填补了国内小型蓄能空调 机组的理论研究加强了设备研发、技术创新,以适应社会各个层面的节能需要。
上海理工大学 2021-01-12
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