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991.
平常小轨分享最多的案例就是车辆动力不足了,但是绝大多数都是柴油车的,这次我们换一换口味,盘一盘天然气车的。天然气车查起来也是故障代码、数据流轮番上阵,不过要看的内容可就不太一样了,这里结合案例给大家讲解一下天然气车动力不足到底怎么查。 相似文献
992.
993.
为提高磷石膏路基填料的强度和水稳定性,降低有害物质溶出,采用甲基硅酸钠、硅酸钠和乳化剂制备磷石膏固化剂(CA),并将质量比为0.5%、1.0%、1.5%和2.0%的CA加入到磷石膏中制备CA稳定磷石膏混合料(CASP),研究了CA掺量对CASP的力学性质(加州承载比CBR、回弹模量、无侧限抗压强度和剪切强度)、水稳定性(泡水软化系数和接触角)与有害物质溶出量的影响规律,并结合扫描电镜试验揭示了CASP的强度形成与水稳定性增强机理。结果表明:CA中的硅酸钠与磷石膏可生成硅酸钙凝胶与硫酸钠晶体,前者的胶凝作用和后者的填充作用提高了磷石膏的强度和密实度,CASP的CBR、回弹模量、无侧限抗压强度和剪切强度随着CA掺量的增加而大幅提升;由CA中的甲基硅酸钠所生成的聚硅氧烷憎水膜,改变了磷石膏颗粒表面的亲疏水性质,降低了磷石膏孔隙,改善了磷石膏的水稳定性,CASP的泡水软化系数随着CA掺量的增加而变大,掺2.0%CA的CASP与水分的接触角为91.4°;浸水11 d后掺1.0%CA的CASP可满足高速公路的路床填料CBR不小于8%和路基回弹模量不低于40 MPa的技术要求;通过硅酸钙凝胶的物理吸附和化学结合,以及憎水膜的填充固封,CA显著降低了磷石膏砷、铬、铅、氟离子和磷酸根的溶出量,掺0.5%CA的CASP浸出液中砷、铬和铅含量分别满足地下水Ⅰ级、Ⅱ级和Ⅳ级标准。 相似文献
994.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
995.
针对排阵式交叉口在实际交通波动环境中存在车辆滞留排序区,运行效率稳定性难以保障的问题,提出了鲁棒优化方法,平衡交叉口运行的效率和稳定性。在分析排阵式交叉口运行特性的基础上,指出了其运行效率波动性与交叉口几何设计、信号控制、交通需求、饱和流率和运行车速这5个因素有关。确定了将交通需求、饱和流率和运行车速这3个客观波动因素作为模型的输入参数,将几何设计和信号控制这2个可受设计人员控制的要素作为模型的优化控制变量进行协同优化的模型框架。在此基础上,以交叉口车均延误条件风险值最小为目标,考虑了各流向车道数、信号相位相序、排序区车辆清空等方面的约束条件,构建了基于情景的鲁棒优化模型,并建立了遗传算法对模型进行求解。通过案例分析,对鲁棒优化模型的置信水平取值和算法准确性进行了分析,证明了算法可以使目标函数收敛到最小值,并基于蒙特卡洛模拟对优化效益进行了检验。研究发现,所建立的几何设计与信号控制协同鲁棒优化模型可实现在交通需求和供给的波动下,对排阵式交叉口的车道功能、排序区长度以及主、预信号控制进行协同优化。相较于确定性的设计方法,在平均延误层面基本维持原有水平,但对延误标准差和最大值有着较为明显的改善,案例中分别减少了48%和23%。 相似文献
996.
为了探明流冰撞击桥墩对高速车辆-轨道-桥梁耦合系统动力学行为的影响,采用精细化有限元模型模拟了流冰撞击桥墩的过程,计算获得了不同冰排特性下流冰撞击力时程曲线,基于列车-轨道-桥梁动力相互作用理论,以流冰荷载作为外激励,建立了高速车辆-轨道-桥梁-冰击动力学分析模型。以5跨32 m简支梁为例,通过研究不同冰击荷载作用下桥梁结构的动力学响应,得到了对桥梁结构影响最大的冰击荷载,分析了在该冰击荷载作用下桥梁子系统和车辆子系统的动力学响应,最后探讨了冰击荷载对桥上列车走行性的影响。结果表明:在冰击荷载作用下,冰排厚度、流冰撞击速度和冰排抗压强度是影响桥梁动力学响应的关键参数,桥梁跨中和墩顶横向位移与加速度随冰排厚度和抗压强度的增加而增大,且随流冰撞击速度的增加呈先增大后减小趋势;流冰撞击桥墩对车辆-轨道-桥梁系统动力学响应影响显著,在冰击荷载作用下主梁横向位移和加速度增幅较大,跨中横向加速度主频与桥梁横向自振频率接近,表明流冰撞击可能会加剧桥梁横向自振频率附近的振动;车体横向振动加速度、脱轨系数、轮轨横向力和轮重减载率在流冰撞击作用下均明显增大,增幅超过2倍,可见流冰撞击对高速列车行车安全性和乘坐舒适性有较大影响。 相似文献
997.
针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network, LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM)。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明:提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。 相似文献
998.
一、故障现象一辆奧迪A6L2.8,装配双离合变速器0B5。客户反映该车热车后车辆冲击感明显,试车时发现当变速器油温达到90TC以上时,车辆1挡升2挡,2挡降1挡冲击感明显。该车辆无故障码。我们来简单了解一下双离合变速器0B5的结构原理,其结构如图1所示。 相似文献
999.
1000.
在桅樯信号设备设计中,雷达桅、前桅等桅杆设计复杂繁琐、剖面较多、设计改动频繁且工作量较大.该文针对桅樯信号设备中的雷达桅、前桅等桅杆设备的设计问题,提出一种基于CATIA知识工程的桅樯信号设备三维设计方法.利用CATIA知识工程重用模型的能力,通过知识工程构建一个桅樯信号设备产品零件库,设计中直接调用已有零件库,将产品零部件以层级式结构组织起来,完成以设计知识为核心的桅樯信号设备三维设计;并以某型船的雷达桅设计为例,介绍了设计流程及方法.该设计方法可有效缩短设计周期,提高设计知识利用率,降低修改工作量及出错率. 相似文献