高校实验室管理体制的改革与实践

本文根据高校实验室管理体制的发展情况，分析了不同管理体制下所存在的问题．根据该校近几年来实验室体制改革的实践。提出了高校实验室管理体制改革的一些设想，以加强实验室的综合管理．     

两起车辆相撞事故造成四车汇集

11月4日，在浙江永康330国道花街收费站附近发生两起车辆相撞事故．导致四辆车聚集在一起。     

巴拿马运河调整收费带来的影响分析

回顾巴拿马运河通行费的调整历程,分析巴拿马运河管理局最新收费调整提案以及提案对运河自身、全球承运人和托运人以至全球贸易带来的影响,并指出当前利益相关者需要关注的问题。     

基于Star-CCM＋二次开发的整车外流场数值模拟

整车外流场分析已经成为轿车开发中评价气动阻力与升力等指标的快速手段。通过Star-CCM＋软件的二次开发,把整车外流场分析程序化,可以提高整车外流场分析的工作效率、计算精度与结果一致性。程序应用于某开发阶段车型的外流场分析。     

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。     

空间安全出色品质让人放心

空间表现 关键词：TwinDoor双段式开启尾门、空间宽硕、实用性强 RoadTestReports：储物空间方面．skodaSuperb的独特之处就是Skoda推出的全新TwinDoor双段式开启尾门设计．放入大件物品时,乘员可以根据需要选择不同的模式。这一创新设计使skodasuperb能轻松地在传统三厢轿车和五门...     

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。      

轨道交通自动扶梯疏散能力及运行模式探讨

根据《地铁设计规范》中车站火灾情况下的疏散计算公式,自动扶梯作为参与紧急疏散的重要运输设备直接影响到车站疏散通过能力和疏散时间,进而影响到车站的运营安全以及建设规模。通过对比国内外自动扶梯相关规范中输送能力的计算以及分析国内轨道交通车站在火灾情况下自动扶梯的运行模式,提出《地铁设计规范》疏散计算公式中自动扶梯的通过能力和参与疏散的自动扶梯数量值得进一步商榷之处;同时也结合自动扶梯的特点提出了附加制动器延时动作、火灾情况下停梯模式、自动扶梯疏散能力及计算方式、参与疏散自动扶梯数量、疏散时间计算因素等建议,为轨道交通车站疏散计算方式以及运营组织预案提供参考。