基于数字孪生的铁路通信实景维护系统研究

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铁路通信是铁路工程的重要基础设施,是保障铁路运输安全、提高效率的重要工具.为方便通信维护人员全面掌握设备运维状况,通过直观、多维度的数据信息辅助维护决策,以BIM和数字孪生技术为核心,采用RESTful架构风格和组件化设计模式,提出铁路通信实景维护系统总体架构.系统基于iTwin服务,探讨了通信专业运维期模型的构建、模型格式的转换及轻量化展示等问题,构建了BIM实景架构,最终实现铁路通信实体的数字化应用.设计了BIM实景展示、维护管理、应急查询、智能分析等功能模块,将可视化实景、多源数据采集融合与通信专业维护工作相结合,提升铁路通信维护工作的数字化、智能化程度,提高维护效率和维护质量.
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为了有效解决产品包装设计中存在的图像受到人眼感知及成像限制的问题,此次课题实验将VHIST人眼感知技术融入到包装设计方法中,分析人眼感知技术特性,构建图像灰度直方图,完成对图像特征的评价.结果 显示,基于VHIST的图像增强算法对比度、信息熵等分别为45.23、7.98 bit,远高于传统算法.这表明融合VHIST人眼感知的包装设计方法,能够在充分利用人眼感知技术特性的基础上,显著改善其图像质量;相较于传统算法而言,基于VHIST人眼感知的图像处理算法具有更优的图像评价效果,能够清晰地呈现出包装设计图像中
常规自动驾驶仪中使用的人工网络结构的弯道预判决策性能差,导致行驶过程中误差较大,因此,设计一种基于深度强化学习的自动驾驶仪控制软件.首先在Simulink平台上建立自动驾驶仪控制律模型,在直路行驶模块中控制输出指令,保证方向盘控制系统处于静止状态,在转弯行驶模块输入预设里程与行驶速度,经过大量行驶轨迹训练中进化自身在转弯处的行驶速度规划;深度强化学习神经算法采用的是NEAT算法,其中包含的进化思想需要搭配算法库的配置信息才能实现控制精准化.在仿真实验中对常规控制软件和设计的软件进行控制误差对比,结果表明设
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