斯堪尼亚如何设计卡车?

卡车造型设计,是根据卡车整体设计的多方面要求来塑造最理想的车身形状.卡车造型设计不是对卡车的简单装饰,而是运用艺术的手法、科学地表现卡车的功能、材料、工艺和结构特点.为卡车造型提供支持的是个十分苛刻的学科,要求设计师拥有从设计到制造整个过程的知识.     

斯堪尼亚如何设计卡车？

卡车造型设计，是根据卡车整体设计的多方面要求来塑造最理想的车身形状。卡车造型设计不是对卡车的简单装饰．而是运用艺术的手法、科学地表现卡车的功能、材料、工艺和结构特点。为卡车造型提供支持的是个十分苛刻的学科，要求设计师拥有从设计到制造整个过程的知识。熟悉车身结构、制造工艺要求、空气动力学、人机工程学、工程材料学、机械制图学、声学和光学知识，并且要求设计师既要有远见．又要有科学性。他们需要能促进创造力，同时又能保证设计出的产品具有可制造性。     

渐开线螺旋齿轮Pro／E参数化造型方法

介绍了在Pro／E环境下,实现渐开线螺旋齿轮精确造型的方法和步骤,从原理出发,利用方程建立渐开线及螺旋线,从而保证了渐开线齿轮齿形的准确性．通过建立齿轮中各变量与齿轮基本参数的关系,实现了不同模数、齿数、螺旋角的齿轮以及变位齿轮快速造型．参数化设计方法有利于产品的系列化结构设计及修改原始设计方案．     

渐开线螺旋齿轮Pro/E参数化造型方法

介绍了在Pro／E环境下,实现渐开线螺旋齿轮精确造型的方法和步骤,从原理出发,利用方程建立渐开线及螺旋线,从而保证了渐开线齿轮齿形的准确性．通过建立齿轮中各变量与齿轮基本参数的关系,实现了不同模数、齿数、螺旋角的齿轮以及变位齿轮快速造型．参数化设计方法有利于产品的系列化结构设计及修改原始设计方案．     

石器设计的文化涵义探析

石器是作为人类使用的工具形态存在的,更多地包含了文化的涵义。石器设计对于现代设计思维是一次全方位的启蒙,已经考虑到人与工具、工具与材料的关系。石器文化反映了原始人的生产方式、生活方式。石器的造型、装饰手段,无不体现出原始人类与自然的和谐精神以及人与自然达成的初步和解。     

浅谈传统素描与设计素描教学之比较

传统素描教学追求以其对光影的表现和结构的解剖,通过研究自然来掌握造型规律,从而深入真实地再现对象。而设计素描教学秉承和创新了传统素描教学模式,追求对形态与形式地转化,激发学生结合结构分析的方式认识形态。设计素描教学在教学目标、内容和教学方式上不同于传统素描教学,注重培养学生用全新的视角观赏自然,探知规律并以独特想象力和创造力展现造型艺术。     

基于Marc金属正交切削过程仿真的参数化建模

对金属正交切削过程的仿真,方便和快捷地对刀具—工件系统进行造型是必要的。本文通过建立刀具、工件的参数化模型并选用了合适的造型方式,应用数据库技术,采用C++Builder软件完成了接口设计;给定刀具的结构尺寸、几何角度和工件的几何尺寸以及刀具与工件的相对位置,即可生成二维造型的的过程文件,并在Marc软件环境中完成刀具—工件的建模。最后介绍了刀具—工件的参数化造型的关键技术及其过程。从而为正交切削过程的数值模拟奠定了基础。     

基于灰色系统理论的橡胶粉改性沥青制备工艺研究

运用灰色系统理论,以橡胶粉改性沥青的针入度、软化点和延度等指标为系统目标,分析了在改性沥青制备过程中,影响橡胶粉改性沥青性能的各主要因素间的主次关系,为橡胶粉改性沥青的制备工艺的优化提供依据。     

沃尔沃卡车创新底盘3D绘图技术缩短卡车交付周期

凭借独特创新的3D绘图技术．沃尔沃卡车底盘和车身的设计得以同时进行，这意味着卡车的车身制作过程将被大大缩短，同时又不会降低卡车质量。凭借此项技术，沃尔沃卡车足以将卡车制造工期缩短最多达14天之久。”我们都知道．缩短交车周期对于客户而言至关重要，因为客户的生意完全依赖于我们的车辆。因此．能够提升交车效率．我们十分开心。“沃尔沃卡车产品经理Peter Hardin说道。     

造型曲线驱动的客车车身骨架参数化设计方法

提出了一种由造型曲线驱动的客车车身骨架参数化设计方法。采用造型曲线构造了Top-Down顶层骨架,并以此驱动生成车身骨架模型。通过造型曲线离散、离散点参数化、造型曲线拟合、造型曲线替换等过程,解决了非参造型曲线在顶层骨架模型中的外部导入和几何替换问题,实现替换导入不同车型的造型曲线与客车车身骨架的关联设计。     

东风雪铁龙塞纳轿车新款造型设计

简述了东风雪铁龙赛纳轿车新款造型概念设计的过程。通过方案的可行性论证、新产品的定位以及对雪铁龙轿车设计理念和风格的理解,得出了二维创意草图;并应用Rhino软件对其进行了三维曲面建模和精细渲染,完成改款车的造型设计。     

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对商业中心区的货运交通情况进行分析,总结了货运车辆运行规律和停车规律,深入研究配送货运交通活动对路段行驶车速的影响情况,结果表明商业中心区道路的货运车辆流量、停车次数和停车时长均是影响路段行驶速度的主要因素;进一步分别对商业中心区干路和支路建立货运车辆和客运车辆混合行驶的交通流模型,以及商业中心区有货运车辆参与的路段交通流特性函数,这为正确分析车辆的运行状态、合理判断车辆的路段行驶时间和计算配送路线行程时间等提供参考。     

适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法

营运车辆的超速违法行为具有较大的危害性,分析其超速的时间和空间分布规律,对于加强道路运输安全管理具有重要意义.鉴于此,提出一种适于营运车辆超速时空特征分析的改进DBSCAN算法,通过添加时间半径达到对时间维度的支持,对营运车辆超速多发点在时空维度上进行聚类,揭示营运车辆超速违法行为的时空分布特征.然后在广东省重点车辆监控平台上对算法进行验证.实验结果表明,该算法能够快速对超速数据进行时间和空间维度的聚类分析,有效完成超速路段和时段的排查,为查找营运车辆超速常发路段和时段提供了新的分析方法.     

城市快速公交专用道道路线形设计分析

以汽车的动力特性和通过特性为理论依据,根据目前快速公交专用车辆大都采用低地板大型铰接底地板车辆的现状,结合其容量比一般普通公交大得多的特点,对快速公交专用道的道路线形设计进行分析,提出设计方法。     

基于模糊综合评判法的营运车辆使用可靠性评价

建立基于模糊综合评判法的营运车辆使用可靠性等级评价模型,评价营运车辆：的使用可靠性等级,确定各评价指标的标准值。实例研究表明,该方法能有效评价营运车辆的使用可靠性等级,评价结果与车辆实际情况相吻合。     

连续流交叉口左转非机动车交通组织创新设计

为解决连续流交叉口左转非机动车和直行机动车冲突问题,提出一种左转非机动车过街创新设计方案,对比常规设计和两步过街方案,将3种方案整合到一个统一的优化模型中。以交叉口机动车通过量最大为优化目标,建立混合整数非线性规划优化模型,将其转换为非线性模型以便于求解,并利用VISSIM仿真验证3种方案的运行效益。结果表明,两步过街和创新设计相对于常规设计能提升交叉口机动车通行能力,且在高流量场景下拥堵改善效果更佳,分别能降低 55.58%、57.18%的机动车延误;常规设计不适用于直行机动车流量较大的场景,两步过街和创新设计不适用于左转机动车流量较大的场景;常规设计和两步过街左转非机动车流量增加,会导致机动车通行能力迅速下降,创新设计受左转非机动车流量的影响较小,在各种流量场景下适用性较好。     

我国城市轨道列车工业设计研究综述

从工业设计视角对城市轨道列车进行研究，有助于提高列车的安全性、舒适宜人性、美学和文化特性，使其成为提升城市形象的一张靓丽名片. 首先，结合相关标准，阐述了我国6类城市轨道列车的主要外形特征；然后，概括提出了城市轨道列车端车和中车车体造型设计、车体涂装设计时应重点考虑的共性约束因素和关键参数取值范围，总结给出了城市轨道列车外观设计的相关要点；接着，围绕司机室驾驶界面和客室旅客界面，对我国城市轨道列车车内环境设计研究进行了综述，明确了这两大界面设计各自研究的现状及侧重点；最后，对我国城市轨道列车工业设计领域的研究进行了总结和展望，指出应进一步加强列车-线路-人文多要素耦合理论与设计方法、列车车内空间及界面系统优化设计与综合评价技术和列车车内视觉环境评价与优化设计的研究.      

快速公交路口交通组织设计研究

在进行BRT设计过程中,BRT途径路口交通组织设计以及BRT主线车辆与BRT支线车辆在路口专用道的路权分配问题,是非常重要的环节.研究BRT主线车辆与BRT支线在交叉口的转向组织类型和路权分配,可为同行提供参考.     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

简易车辆类型识别系统设计

从实时视频数据流中检测出运动车辆并对其进行车辆类型识别是智能交通系统的重要组成部分。本文提出一种从AVI视频文件中检测出运动车辆并识别其车辆类型的方案,其系统处理过程分为车辆图像获取、图像处理和车辆外观特征数据提取三个主要部分。经实验验证,该设计简单可行。