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1.
为打造东风公司唯一的轻型柴油机动力总成基地,东风汽车股份有限公司旗下的东风轻型发动机有限公司(以下简称“东风轻发”)于2008年11月成立。东风轻发成立初期主要是引进纯正日产引擎--NISSAN ZD系列3升轻型柴油发动机,以国际化视角不断实现其国产化并确保领先性。从此,东风轻发便与11月结缘,不断精进。2019年11月,东风轻发成立十一年之际,迎来了发展的重要里程碑--填补2升柴油机市场、来自雷诺M9T平台的高端发动机批量下线。自此,日产ZD系列和雷诺M9T系列发动机如同两翼,为东风轻发加入世界级动力水平插上高飞的翅膀,也藉此实现自身科技创新和自主品牌的不断迭代升级,最终凭借先进的智能技术和出色性能,东风轻发迅速在市场上站稳脚跟。 相似文献
2.
利用重塑土样开展了土体的水土特征曲线试验和直剪试验,分析压实度、干密度、含水率及法向应力指标对非饱和粉土力学特性的影响规律。研究结果表明:非饱和粉土的水土特征曲线有典型滞后规律,尤其当土体压实度较低时,滞后规律更为显著;法向应力及含水率提升,非饱和粉土由早期剪切变形表现为软化,逐步转化表现为硬化特征,这一特征随土体干密度的提升而更加明显;随土体样本含水率提升,非饱和粉土黏聚力逐步下降,将这一规律进行线形拟合,整体拟合曲线表现为折线特征,且转折点与最佳含水率高度重合;含水率与内摩擦角间无明显相关影响规律,同等含水率水平下,土样干密度越大,内摩擦角也相对更大。 相似文献
3.
常规舰船图像拼接技术无法实现多环境的图像拼接,为此设计基于嵌入式系统的舰船图像拼接技术,对采集的舰船图像进行降噪处理后,利用均值法划分特征领域,通过特征领域构建尺度空间,利用尺度空间法则对图像特征进行配准处理,通过嵌入式系统中的换算函数对图像进行连接强化,实现舰船图像技术拼接。将设计的技术与常规3种图像拼接技术进行对比,在不同实验环境下,本文方法图像拼接能力明显好于3种传统方法。 相似文献
4.
基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15,30,60 min 为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明,随机森林模型的精度更高,适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高,考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统,为改善服务水平提供技术和理论支撑。 相似文献
5.
6.
文章介绍了英国标准BS6349、美国陆军工程兵团《海岸工程手册》、日本《港口设施技术标准》中直墙所受波谷力的计算原理、应用范围和参数选取,并借助工程实例与中国《港口与航道水文规范》中计算方法进行了对比。对于立波波谷力的计算,各国较常用的均为森弗罗公式,但在公式使用过程中应注意特征波高的选取。当d/L在0.139~0.2范围内时,应用中国规范的波谷力计算值介于美国与日本规范、英国规范之间,英国规范水平波谷力计算值偏大17%左右。当d/L在0.05~0.139时,中国规范浅水立波法计算值与美国及日本规范接近,均远低于英国规范值。由于英国规范采用了特征波H_(max)与T_s计算,在波浪浅水变形较显著的工况下,计算可能偏离实际较大。美国规范及日本规范计算值则较中国规范偏低,偏低幅度根据相对水深及波陡等参数的不同而在5%~10%波动。 相似文献
7.
8.
焊接作为现代制造工业的基础生产工艺之一,是制造业极为重要的加工手段。目前由于焊接作业的特殊性导致一线焊接工人数量呈现急剧减少的趋势,为此将焊接作业机器人化是焊接产业发展的必然趋势,但与发达国家相比,我国焊接机器人的平均使用密度较小,其重要原因在于机器人的示教编程难度大、效率低下而且还存在机器人应对坡口类型、接头类型等多规格的焊接件焊接时不具备合适的焊接路径规划,无法发挥机器人的灵活性和稳定性导致焊接适应性不足。 相似文献
9.
赵永叶 《广州航海高等专科学校学报》2020,28(1):66-69
本文研究了一类包含了Camassa-Holm(CH)和Degasperis-Procesi(DP)方程的非线性浅水波方程.首先建立了这类方程在Sobolev空间中解的局部适定性,爆破性.其次,我们讨论了这类方程的无限传播速度:如果初始值u0(·)具有紧支集,那么方程以u0(·)为初值的局部解u(t,·)不再具有紧支集,并且它在存在区间内呈现指数衰减的性质. 相似文献
10.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献