自装卸式驮背多功能运输车及关键技术

介绍了自装卸式STX₁/STX₂型驮背多功能运输车的主要技术参数、结构配置及适应的装载工况,阐述了该车的关键技术和站场配套要求。     

我国高铁快运潜在市场规模预测

对我国高铁快运的潜在市场规模预测，有利于优化高铁快运服务质量，支撑高铁快运服务产品开发。以快递量作为潜在转移对象，建立向量自回归模型进行快递量预测；考虑运输安全性、便捷性、经济型、可靠性和时效性等影响因素，构建logit分担率模型进行分担率预测，得到了高铁快运市场可分担率及2020-2025年的潜在市场规模。结果表明，高铁快运市场潜在规模远大于实际市场情况，通过提高寄件服务便捷性，缩减前置等待时间，优化两端作业时间，将有利于提高高铁快运市场占有率。     

基于雨量光线传感器的雨刮灯光智能控制系统

本文介绍一种车辆雨刮灯光智能控制系统,基于系统雨量光线传感器的雨量大小及光照强度的信号采集,增加雨刮AUTO开关和灯光AUTO开关,通过车身控制器对开关信号、雨量大小及光照强度的判断,实现手自一体的智能灯光雨刮控制功能。系统智能化程度高,有助于减少驾驶员的重复手动操作,提高车辆的驾驶舒适度。     

基于混合约束自编码器的机动车工况智能构建方法

为构建更具代表性的机动车行驶工况，实测采集福州地区1辆机动车共20d的真实驾驶数 据，选取14个特征参数表征运动学片段信息，运用主成分分析和K-means聚类划分运动学片段聚类，根据聚类中心的距离筛选备选片段并随机组合构建工况集合。提取11个特征参数计算构建工况的误差，选择集合中误差最小的工况作为构建工况，提出利用混合约束自编码器构建工况优化模型，并研究参数标定方法，最终将平均误差由2.97%缩小到2.39%。混合约束自编码器模型的分析验证结果表明，优化策略符合实际情况，可以有效避免随机选择带来的误差不确定性，验证了所提出行驶工况构建流程的合理性，并提升了工况预测的精确度，得到模型参数推荐值。对实现碳达峰目标下的机动车碳排放预测及排放控制具有重要的现实作用和意义。     

基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器

针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parzen窗法对数据分布的全局概率密度进行估计,进而对样本进行个性化加权操作,并训练极限学习机,从而实现对样本分布的精确描述.特别地,极限学习机以自编码器的方式实现,并通过重构误差来确定样本类属.实验结果表明:与诸多传统方法相比,其不但具有更好的数据描述能力,而且兼具时间复杂度低的优点.     

灌注式半柔性路面用CA砂浆配合比优化设计

对灌注式半柔性路面材料当中所用的普通水泥砂浆进行性能优化,在普通水泥砂浆中添加乳化沥青、橡胶粉等作为改性材料,最终制备形成CA砂浆。以流动度、泌水率、抗折抗压强度、体积收缩率作为主要控制指标,通过一系列配合比优化试验制备出性能最佳的CA砂浆。