双轴等拉低周疲劳实验装置

本文给出能在一般单向加载液压疲劳试验机上做双轴等拉低周疲劳实验研究的双向拉伸装置,并对有关影响因素进行了讨论。 本试验是在百吨液压低周疲劳试验机上进行的。双向拉体装置已经受近百万次疲劳载荷,其中交变载荷幅围5.5,t亦经受近20万次。在使用过程,各构件完好合手使用要求,将十字试样进行低周疲劳断裂试验,成功地开出合格裂纹,用它进行超速条件下叶轮材料性能研究亦取得初步结果。可以认为它适用于平而应力集中问题低周疲劳性能的研究。若使用液压高、中周疲劳试验机,它还可用于双轴载荷下裂纹试样裂纹扩展的研究。 本文指出了双向拉伸装置有待改进的方面。     

"食品安全快速检测方法及装备研究"项目通过鉴定

前不久，由军事医学科学院卫生学环境医学研究所高志贤博士主持的“食品安全快速检测方法及装备研究”项目通过了天津市科委的鉴定。这项成果包括甲醇、亚硝酸盐、巴比妥、桐油、安妥、铅、汞、敌鼠、杂醇油、锰、有机磷农药、钾、组胺、氰化物、磷化物、生物碱、镉、酸度、硝酸盐、酸价、过氧化值、游离矿酸、甲醛、细菌总数及大肠杆菌等26项检测指标的前处理和快速检测方法，其中甲醇、亚硝酸盐、桐油、铅、     

四环素类药物残留检测技术取得突破

前不久，由深圳检验检疫局承担的国家“十五”食品安全重大专项“兽药残留检测技术研究”子课题“四环素类兽药多残留检测技术研究”项目通过了国家质检总局有关专家的鉴定。     

超痕量检测技术“锁住”二恶英

在国家“十五”攻关重大专项和国家重大科技专项的支持下，由中国疾病预防控制中心营养与食品安全所完成的“二恶英，多氯联苯和氯丙醇的痕量与超痕量检测技术研究”，不仅使我国的二恶英、多氯联苯和氯丙醇的超痕量检测技术通过了国际质量分析考核，而且使我国首次以起草国身份参与国际食品法典委员会（CAC）有关二恶英控制等国际标准的起草和制定工作。代表国家分析水平的二恶英及相关超痕量检测技术的建立，     

两项纺织品检测技术通过鉴定

2005年12月4日，中国检验检疫科学研究院在京主持召开了“纺织品中烷基酚聚氧乙烯醚的检测技术研究”鉴定会。该课题在国内首次建立了用于测定纺织品中烷基酚聚氧乙烯醚（APEOs）的高效液相色谱法与液相色谱-质谱联用法两种检测方法，这两种方法准确可靠、简便快速，总体技术达到了国际同类水平，适用于棉、麻、丝、毛、涤等多种纺织品中烷基酚聚氧乙烯醚的检测，为我国纺织品的进出口贸易提供了先进实用的检测技术手段。     

美国开发出食品保质检测新装置

不久前，美国开发出一种全新的食品保质检测装置，该装置由传感器与传感器与扫描器构成。据悉，传感器的主要材料是铅，包装食品时，将它置于食品匣内。检测时，扫描器对食品发射的无线电波信号会使食品产生振动，同时发出乐谱波。乐谱波先反射到食品盒壁上，后传导给传感器，通过标准数据库标定振动程度、振动传导时间及乐谱波的传导速度，瞬间即可确定所检测食品发生变质的时间。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

考虑人-车-路耦合的路径跟随过程操稳性预测研究

为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好.     

适用于中小跨径桥梁频率识别的移动检测车辆参数研究

为了实现对大规模中小跨径桥梁群体的快速检测,提出了一种参数可调的移动检测车辆,并通过理论推导、试验验证和参数分析对车辆参数的合理取值进行研究. 首先,通过车-桥耦合振动理论推导出“拖车-双挂车”过桥振动响应的解析解;其次,利用有限元模型和车桥耦合计算程序的数值计算结果,以及一座简支梁桥的现场试验结果对理论解析解进行验证;最后,基于推导的理论解析解进行参数研究,分析了检测车辆的动力参数、车速以及桥梁参数对间接法识别精度的影响. 结果表明：当车桥频率比在0.8~0.9（或1.1~1.2）之间变化时,桥梁频率识别效果较好;在利用间接法进行桥梁频率识别时,建议移动检测车辆的车速不宜取太大;根据桥梁的截面面积、截面形状和跨度对检测车辆参数进行合理的选取,可提高桥梁频率识别的准确性. 研究结果可为基于车辆响应的桥梁频率间接识别提供参考.