粘滞阻尼器在连续梁桥抗震设计中的应用

为研究粘滞阻尼器在大跨连续梁桥中的抗震性能,结合工程实例建立Midas有限元分析模型,采用非线性动力时程分析方法,比较多种粘滞阻尼器的布置方案,并对粘滞阻尼器进行参数敏感性分析.结果表明,增设粘滞阻尼器能显著改善固定墩在地震力作用下的受力性能,使各墩间的受力更趋均衡,粘滞阻尼器参数C,ξ的变化对结构抗震性能影响较为明显...     

3200T油船某舱段结构有限元分析

船舶设计与结构分析是保证船舶安全的基本前提,而如何更有效对船体进行设计和结构强度分析对于船舶安全具有重要意义。本文充分利用了Maxsurf和Ansys两个软件的优势,以对一艘3200T双底单壳油船进行了静水和波浪状态下的纵向强度两方面的计算与分析为例,说明该方法对于船舶设计和强度分析的准确性和有效性都具有重要意义。     

基于SVM-LSTM的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别

为利用智能车路协同系统内实时交互信息有效提升交通系统的安全性,提出了基于交通业务特征的交通信息可信甄别方法;重点构建了基于支持向量机(SVM)-长短时记忆(LSTM)神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型,包括基于SVM的车辆跟驰行为识别模型和基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型;设定了表征车辆行驶状态的特征向量,基于SVM的车辆跟驰行为识别模型将车辆行驶状态分为跟驰与非跟驰;对于跟驰车辆,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型根据其历史数据进行速度预测;SVM-LSTM信息可信甄别模型通过检验跟驰车辆的预测速度与其实际速度的差是否在合理范围来判断车辆数据的可信性,实现信息的可信甄别;采用公开数据集对提出的模型进行了训练与测试,并构建了不同异常类型和异常幅度的多个异常测试数据集,对基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型进行了验证。研究结果表明:基于SVM的车辆跟驰行为识别模型对车辆行驶行为识别的准确率达到了99%,基于LSTM神经网络的车辆跟驰速度预测模型的跟驰速度预测精度达到了cm·s-1数量级;基于SVM-LSTM神经网络的车辆跟驰行为识别与信息可信甄别模型在正常数据测试集与多个异常数据测试集上的甄别正确率达到了97%。由此可见,提出的方法可用于路侧设备(RSUs)对车载单元(OBUs)实时信息和车载单元间实时信息的可信甄别。      

它们来了——北京车展上的那些改装品牌

除了琳琅满目的量产车,本次北京车展上的改装车也不在少数。它们之中,有的来自于整车生产商,有的来自零部件生产企业,其中最引人瞩目的当属来自专业改装厂的车型。我们挑选了4个重量级改装厂,带您了解其背后的故事。     

车辆导航系统中多路径选择算法的研究

路径选择算法是车辆导航系统中的核心内容之一。采用单亲遗传算法求解路径选择子系统中的大规模路网的K最短路问题，并结合实际路网对算法进行了验证。结果表明，该算法能有效的生成多条备选路径供出行者选择，对出行者的路径选择决策以及对路径选择子系统相关技术的研究开发均具有参考价值。     

大GT也有脾气不好的时候EDO TUNING PROGRAM PORSCHE PANAMERA TURBO S

一款4门车型很难打动你？那么保时捷Panamera呢？保时捷Panamera Turbo S呢？经过EDO精心改装之后的保时捷Panamera Turbo S呢？     

广东省沿海航道普查成果通过验收

日前，广东省沿海航道普查成果通过验收。 为了摸清“家底”，加强沿海航道管理，更好地为水运服务，广东省航道局于2005年7月全面开展了全省沿海航道普查工作。这次普查工作主要由粤东、东江、深圳、南沙、中山、珠海、江门、阳江、粤西等9个有沿海航道养护任务的区域航道局完成。     

如果你有一辆旧旅行车…… EDO C 63 AMG ESTATE

许多改装厂在选择将要进行改装的原厂车时,第一目标车型是跑车,因为可以证明他们在性能提升方面的实力;第二目标车型是SUV,因为客户多,往往SUV车主更加关注这些改装产品。而MPV、旅行车等原厂车通常很难进入到改装厂的改装清单中。来自德国的     

VOLKSWAGEN GLI 一字之别

<正>仅相差一个字母,来自于同一车型平台,搭载相同的发动机和变速器,相同的0~100km/h加速时间,GLI和GTI之间有太多的相似之处。一字之别指的是GLI与GTI,这个标题下的内容更适合一篇GLI和GTI的对比文章。不过今天的主角仅有GLI,之所以拉来GTI,是因为几乎所有关于GLI的话题都是难以绕开GTI的,并且GTI能够帮助我们更好地理解这款看起来有些陌生的车型。