基于多目标优化设计的主动约束层阻尼板振动控制研究

基于主动约束层阻尼(Active Constrained Layer Damping,ACLD)结构的有限元动力学方程,建立了ACLD板结构的多目标优化模型。以ACLD衬片的位置编号为设计变量,以前两阶模态损耗因子最大化为优化目标,采用改进的快速非支配排序算法(Fast and Elitist Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-II)算法,对ACLD衬片的布置位置进行了优化设计。对于不同的优化方案,设计了基于FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法的控制器,研究了在同一外扰激励下的振动控制效果。结果表明,采用优化后的ACLD衬片配置方案,在被动和主动振动控制中,都具有良好的振动控制效果。     

基于GTM法的AC-13改性沥青混合料目标配合比设计

采用旋转剪切压实法(GTM)对渝长(重庆渝北—长寿)高速公路扩能工程路面上面层AC-13改性沥青混合料目标配合比进行设计,初步完成原材料选择、级配确定,并对沥青混合料性能进行检验和评价,最终提出在最佳油石比情况下的目标配合比,提高改性沥青混合料的水稳性和抗车辙能力。     

基于MRF纹理分割的车辆目标提取技术研究

图像分割是计算机视觉中的关键技术之一。基于马尔科夫随机场（Markov Random Field,MRF）纹理分割的方法是一种基于统计的分割方法,具有能充分利用先验知识、能形成闭合的边界、模型参数少且易于和其他方法相结合等优点。该方法首先利用纹理特征将图像划分为若干不同的纹理区域,然后以此为先验信息,得到分割结果。文中介绍了基于MRF纹理分割的一般理论与图像的关系,评述了其在车辆目标提取中应用的优势,展望了其发展方向。     

考虑气动阻力和横风稳定的汽车车身多目标优化设计

综合考虑了气动阻力特性和横风稳定性,对车身外形参数进行了多目标自动优化设计。综合利用参数化建模技术、计算流体力学(CFD)仿真、试验设计方法、响应面模型和智能优化算法,集成Pro/Engineer参数化建模和ICEM网格划分工具以及Fluent仿真软件,在多学科优化平台modeFRONTIER上,搭建了一种自动优化设计流程。利用该流程,基于遗传算法(GA)对MIRA快背式模型车身几何外形进行了改型设计,得到了考虑车身气动阻力特性和横风稳定性的最优权衡设计解集。该结果使得气动阻力因数降低了5.2%,侧向力因数降低了5.8%。因而,实现了车身气动阻力和横风稳定性的多目标优化。     

绩效管理体系中绩效目标设定分析

目标管理是20世纪中期由彼得·德鲁克提出的管理概念。目标管理以制定目标为起点,以目标完成情况的考核为终结。目标管理能否发挥理想的效果,目标的设定是关键的阶段。本文重点论述了合理的、有效的目标的特性与目标设定的具体步骤。     

新经济条件下财务管理目标的选择

财务管理的目标是企业理财活动所希望实现的结果,是评价企业理财活动是否合理的基本标准。确立合理的财务管理目标,在理论和实践上都有重要的意义。本文通过对我国经济体制的特点的解析,再从我国经济特点的角度来对各种财务管理目标进行分析。     

目标管理法在企业中的应用——以中国惠普公司为例

目标管理是提高企业执行力,提升员工领导力的有效保障。在正确了解目标管理方法的含义、特点、原则之外还需要了解其在企业的应用过程,以帮助企业管理者制定合理的实施步骤,确保目标管理的真正有效。本文基于作者在惠普公司的实习经验和体会,论述了对目标管理的认识和对目标管理最佳实践的体会。     

智能驾驶实时目标检测的深度卷积神经网络

为提高深度学习神经网络运行速度,满足智能驾驶对算法实时性的要求,基于一种一体化实时目标检测算法YOLO和一种目标检测网络模型Faster RCNN,提出一种结合两者特点的实时目标检测神经网络。该网络保留区域卷积神经网络(R-CNN)算法的二次检测模式和区域生成神经网络RPN,去掉先验框,采用YOLO直接预测位置。结合Mask R-CNN中的ROI-Align方法进行二次位置修正,减少了Faster R-CNN中ROI-pooling所带来的位置预测偏差。对改进后的网络在KITTI数据集上进行测试,结果表明:改进后的神经网络检测一次仅耗时38 ms,检测的平均精确度高于YOLO和Faster RCNN,且对于不同大小的目标都具有很好的泛化能力。     

毫米波雷达目标模拟器模拟雷达目标的测试研究

介绍雷达目标模拟器的原理,对毫米波雷达在雷达目标模拟器上的静态、动态目标识别能力进行测试,分析雷达目标模拟器存在的不足,为雷达目标模拟器的应用提供参考。     

基于事件驱动型传感器网络的场面目标跟踪方法

针对传统机场场面监视手段的固有缺陷,为避免在机场发生航空器/车辆入侵跑道,将事件驱动型传感器网络引入到场面目标监视中,研究了1种基于灰色序列输入扩张状态观测器的场面目标跟踪方法.该方法采用灰色模型对速度序列进行建模,弱化了原始速度序列随机干扰的影响,并结合目标运动模型辨识理论设计了1类扩张状态观测器观测系统状态,实现了场面运动目标跟踪与模型参数辨识,应用仿真算例对模型和方法进行了验证,z轴速度误差峰值不超过2.6 m/s,该方法具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.      

高速公路交通工程施工目标管理模式探索

以茂湛二期高速公路交通工程项目建设为背景．详细介绍了在交通工程施工过程中目标管理模式的建立以及组织实施。     

多目标背包问题在投资组合中的应用研究

针对投资组合中收益和风险均需考虑的因素,将其抽象为一个多目标0/1背包问题并使用SPEA2算法进行求解。实验结果表明,多目标优化来求解投资组合问题能更好的揭示出收益与风险之间的关系,为投资者提供更好的决策依据。     

基于小波提升框架的交通目标检测与跟踪

交通图像分析是智能交通领域的关键技术之一。为实现复杂交通场景中的多目标检测与跟踪,设计了一种结合小波提升框架和KLT特征点跟踪的多运动目标检测与跟踪算法。对序列图像中相邻两帧图像的融合图像进行小波提升变换,求取水平和垂直方向上的小波能量,通过合理阈值二值化小波能量矩阵,再利用贴标签方法检测出运动目标;利用KLT特征点集合代表目标,通过跟踪后的特征点集合与目标检测区域的相互关联,实现多目标的跟踪。实验结果表明了所提算法的有效性。     

整车性能在整车开发中的应用管理研究

基于某纯电动车的开发案例,通过对整车性能分类、性能开发关键路径、目标设定及达成管理等方面进行研究。同时为了更好的在整车开发过程中对整车性能进行管控,结合公司实际情况对性能集成的工作进行了明确定义,实践表明该管理策略可执行度高,且能顺利推动性能集成工作开展。研究为后续整车性能在开发中的应用管理提供参考。     

博斯普鲁斯海峡菲亚特Linea初露锋芒

按照菲亚特汽车全球营销计划，今年二季度Linea将正式投放各目标市场，随之菲亚特汽车将陆续在全球各地工厂生产和销售，预计2007年销量为6万辆，2012年的全球销售目标是28万辆。[编者按]     

为满足2030年碳排放目标欧盟制定更严苛的法规限值

近期,欧盟理事会主席查尔斯·米歇尔(Charles Michel)在其推特上宣布,在比利时布鲁塞尔举行的欧盟峰会上,27个国家和政府就节能减排的新目标达成了一致,并表示欧洲现阶段在对抗气候变化这一领域仍处于世界领先地位。     

基于YOLOv5的目标识别追踪模型轻量化

道路目标检测环节是自动驾驶领域的关键技术之一,随着人工智能的发展应用逐渐广泛。文章基于YOLOv5网络提出一种新的目标检测方法,改进包括融合了ShuffleNet V2中的模块,使用GhostConv改造了传统的Conv模块等。先在不同道路环境中实时采集视频流,并进行图片和视频流的标注。在主干网络中融入ShuffleNet V2中的模块并使用GhostConv模块改进Conv模块,在降低模型权重的同时对目标检测精度影响较小。将标注完成后的图片输入改进后的YOLOv5网络进行训练,并将得到后的模型与Deep SORT算法结合,进行目标检测追踪。实验结果表明,所得结果权重大小下降许多,而目标检测精确度有所上升。改进后的网络更加轻便,易于部署在边缘嵌入式设备上。     

公路网可持续发展目标体系的构建

根据公路交通运输可持续发展已有的研究成果,区分公路网可持续发展与公路交通可持续发展两个不同概念,给出公路网可持续发展定义,构建公路网可持续发展目标框架体系和层次结构,提出总体目标和分项目标,最后构建公路网可持续发展目标体系。