韩晋
- 作品数：4 被引量：74H指数：3
- 供职机构：中南大学交通运输工程学院更多>>
- 发文基金：铁道部科技研究开发计划中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程理学金属学及工艺更多>>
- 基于小波变换的轨道检测数据滤波方法被引量：8
- 2013年
- 为了尽量减小轨道检测数据中夹杂的粗大噪声干扰对轨道检测结果的影响,利用小波算法对轨道检测数据滤波处理是一种可行方法。分析了db1,db2,db3和db4小波基对轨道检测数据中高频突变脉冲信号的敏感性,选用较为敏感的db1小波基对轨道检测数据进行小波分解。通过3σ准则识别出粗大误差点并加以剔除,对轨道检测数据的高频和低频部分进行小波重构,从而达到较好的轨道检测数据去噪滤波效果。分别采用均方误差值、信噪比和平滑度指标对几种小波的去噪滤波效果进行了分析比较,进一步验证了db1小波能在轨道检测数据的处理中达到较好的去噪滤波效果。实例表明,论文提出的方法对能够敏感地识别轨道检测数据中的噪声信号,有效地剔除检测数据中的粗大误差,达到较为理想的轨道检测数据滤波效果。
- 韩晋杨岳陈峰吴湘华刘希玲
- 关键词：去噪粗大误差小波变换数据滤波
- 基于非等时距加权灰色模型与神经网络的轨道不平顺预测被引量：28
- 2014年
- 对轨道不平顺的发展趋势进行有效预测,可以提高铁路线路养护的维修效率,保障行车安全。根据轨道不平顺的发展特性,提出一种基于非等时距加权灰色理论和神经网络法的组合预测方法。该方法通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始TQI序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,较好地反映了时间序列对轨道不平顺预测结果的贡献。在此基础上,引入BP神经网络模型对TQI预测的残差序列进行修正,较好地克服了单一模型预测精度偏低的不足。分别对沪昆线上行两段线路的轨道不平顺进行预测,结果表明该预测方法相对误差平均值分别为2.76%和2.08%,预测结果的后验差比值分别为0.121和0.151,精度等级达到1级。
- 韩晋杨岳陈峰吴湘华
- 关键词：轨道不平顺神经网络非等时距加权
- 基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法被引量：39
- 2013年
- 非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响.在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度.经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法.
- 韩晋杨岳陈峰李雄兵
- 关键词：非等时距加权神经网络
- DP1000高强冷轧双相钢冲压成形数值模拟及试验被引量：2
- 2015年
- DP1000高强冷轧双相钢已开始广泛用于汽车等工业领域。建立了DP1000高强钢冲压试验的简化有限元模型,利用材料拉伸试验得到的工程应力应变曲线求出DP1000钢的真应力应变曲线。通过Newton-Raphson算法对模型进行非线性有限元求解,分析试样在冲压过程中的三个方向的应变云图。结果表明,仿真结果与试验结果较为接近,可以根据有限元分析结果优化冲压成形工艺,从而指导DP1000高强钢的冲压成形试验。
- 韩晋杨岳罗意平叶青
- 关键词：冲压成形数字图像应力应变有限元分析
