舰艇防空威胁评估广义混合算子变权模型

研究了水面舰艇防空作战威胁评估问题.介绍了广义混合算子变权函数的概念与性质;然后依据韦伯 - 费希纳感知定律建立了水面舰艇防空作战威胁评估模型属性权重产生函数,以此为基础建立了基于属性重要程度的水面舰艇防空作战威胁评估变权模型;通过一个实例对模型进行了检验.     

出租汽车监管的历史、现状与理念思考

出租汽车监管是现代城市管理的重要一环,其概念和模式与时俱进,不断创新和发展。在对出租汽车客运服务的属性和定位进行论述的基础上,以南京为例,对出租汽车监管历史进行简要回顾并总结出租汽车行业“四个缺失”,论述了传统出租汽车监管模式的四个特点和当前监管工作中出现的四个过渡,最后结合当前的出租汽车行业实际,对行业的监管理念进行了反思和构建。     

基于故障树的吊舱转舵装置失效诊断分析

随着我国新造科学考察船上配置全回转式电力推进器的数量增长,对此类装置设备的故障诊断就显得尤为重要。对某Azipod型吊舱转舵装置失效故障,运用故障树分析方法,对故障原因进行定位分析,对故障机理进行深入阐述。经过验证,运用故障树分析法可以有效诊断吊舱转舵装置的失效问题。提出针对该故障的预防建议,以期能为同类型装置设备的维护人员提供参考。     

林海LH150摩托车排放控制技术研究

2002年5月,欧洲议会和欧洲委员会经过长时间的讨论,最终在摩托车排放法规欧Ⅱ和欧Ⅲ限值方面达成了一致,具体限值如表1所示.     

摩托车汽油机电控系统控制策略研究

本文以自主开发的摩托车电喷系统为应用实例,介绍了电啧系统的构成和电控单元的基本组成,详细介绍了电喷系统对喷油脉宽和点火提前角的控制策略。实验证明,采用电喷系统和催化转化器后,摩托车排放能够满足欧Ⅲ标准。     

软土地层中污水管顶管施工

在软土地层进行顶管施工，需要解决一系列技术难题，本文结合上海浦东一项工程实例，详细介绍了其施工工艺及施工注意事项。     

深埋隧道结构型围岩变形机理及控制研究

新建兰渝铁路多座长大深埋隧道开挖过程中遇到层片状围岩,产生强烈的挤压变形,主要表现为初期变形强烈迅速,变形持续时间长,变形破坏的空间分布具有强烈的各向异性。常规的控制手段不能很好地解决这种强烈各向异性的变形方式,导致现场频繁采取补强支护措施,给工程建设带来了很大的影响。文章针对研究区特殊的非线性大变形破坏现象,综合应用现场工程地质调查、室内试验、现场测试以及3DEC离散元数值模拟等手段,深入分析研究区层片状围岩的结构大变形的破坏机制。研究表明,高地应力诱发低强度围岩开挖后发生迅速而强烈的挤出变形,层片状围岩结构强度的各向异性控制了开挖后应力重分布及隧道断面变形的不对称分布。基于对围岩非对称变形机制的认识,从围岩控制的角度,提出了一种针对层片状岩体扰动各向异性的定向支护措施,对围岩进行主动加固。     

凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法研究

自动驾驶汽车的凸凹不平道路和异常路面行驶，不仅要考虑道路曲率等因素，还需要对路面凸起、凹坑等特征和病害进行识别建模，提高车辆通过性、安全性和舒适性。为此，本文提出了一种基于激光雷达的凸凹不平道路几何参数识别和模型重构方法。首先，将局部加权散点平滑方法（Lowess）首次应用于激光雷达点云处理，提高了激光雷达点云数据的平滑性；其次，提出了基于斜率阈值分割的路面几何参数识别方法，通过设置斜率阈值对道路凸起与凹坑进行识别提取；再次，通过识别特征点云边界构建了带约束的分段多项式函数路面连续典型特征拟合数学模型。最后，通过建立的室内路面典型特征沙盘模型及路面实测数据，应用本文提出的方法，对凸凹不平道路的凹坑和凸起等特征进行了识别和模型重构。结果表明，分段多项式拟合方法在拟合次数5～6次时达到拟合效果极限位置，此时各个场景中92%的数据点拟合均方根误差在0～0.015 m范围内，本文提出的方法能准确完成凸凹不平道路几何参数识别，实现路面典型特征三维数学模型重构。     

车载ATP自动化操控系统设计与实现

为提高列控系统仿真测试的效率和质量，以仿真测试过程中的测试自动执行为着眼点，对真实车载ATP进行接口适配与远程操控适配，基于有限状态自动机设计并实现了车载ATP自动化操控系统。在实验室中借助Robot Framework自动化测试框架，基于真实车载ATP与真实线路数据对车载ATP自动化操控系统进行功能验证。验证结果表明，该系统能够满足列控仿真自动测试的需求，可以取代仿真测试中的部分人工操作，提高了测试效率和测试质量。     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下，能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略，将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集，设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器，根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证，结果表明，基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命，相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%，并能保持动力电池SOC处于适宜水平。