基于三角模糊数的车联网簇头节点选择方法

针对现有车联网簇头节点选择方法不足的问题,提出了一种基于三角模糊数的车联网簇头节点选择方法,依赖邻近车辆相对速度和相对距离完成簇头的选择。构建了一种典型车联网应用场景,提出了基于三角模糊数和学习机制的车辆加速度预测方法,基于定义的加权稳定因子,设计了车联网簇头节点选择机制。基于i TETRIS构建了车联网仿真平台进行测试分析,结果表明,与CMCP方法和APROVE方法相比,提出的簇头节点选择方法有效性较高。     

基于对分课堂的《汽车理论》课程教学改革

《汽车理论》课程是高等院校车辆相关专业的核心课程,在传统教学形式下,学生对于课程知识的理解、创新能力的开发以及工程素质的培养都不能得到有效提高,本文基于新工科背景下应用型人才的培养要求,分析了当前教学形式中存在的问题,研究了课程教学的目标,阐明了《汽车理论》在相关专业人才培养过程中的关键作用,提出了基于对分课堂的《汽车理论》课程教学改革,此次改革不但可以提高学生的学习主动性,构建新的课堂氛围,还加深了学生对理论知识的掌握,增强了学习自信心,实现学生综合能力的提升。