针对移动目标跟踪过程中,传感器感知信息存在噪声以及运动轨迹突变导致目标观测失真甚至丢失的问题,提出了一种扩展卡尔曼滤波交互多模型算法(EKF-IMM)。该算法以交互多模型算法为主体,同时融入EKF算法做滤波处理,使得在目标跟踪过程中,不仅对目标的不同运动状态具有自适应能力,同时还能对运动状态中可能的非线性问题做更好的处理,提高算法的鲁棒性。仿真实验表明,EKF-IMM算法能很好得适应多变的目标运动,与标准KF-IMM算法相比,该算法降低了噪声对传感器的干扰,提高了定位精度。

液压锤利用锤体自重和液压力的共同作用来实现锤和桩的撞击并将桩贯入土层.据此分析锤和桩撞击过程以及结束后,桩和土壤之间的接触情况.利用软件ANSYS建立桩和土壤接触过程的数学模型,进行仿真计算,得出桩和土壤接触时的位移、应力、剪切力和应变的分布图.分析结果和现场应用情况的对比表明,所提出的理论和方法很好地解释了桩的贯入过程以及土壤参数的变化趋势.根据研究结果还可对打桩施工中出现的桩压溃和断桩现象进行预测、预防和评估,为桩基础工程施工提供技术支撑.