城市燃气储气调峰方式的选择与分析

城市燃气用气有季节、月、日及小时的不均衡性,根据国内某城市的预测数据分析,随着该城市用气量的增加,其所需调峰量也逐渐增加,但调峰缺口率却越来越大.为了解决这种供气与用气之间的矛盾,介绍了5种城市储气调峰的方式及其特点,包括水合物形式储气(NGH)、地下储气库储气、储气罐储气、高压管道储气和液化天然气储气.然后结合具体城市,对5种储气方式经过技术经济等比较后,最终得出了高压管道储气是该市最经济的储气调峰方式的结论.     

新能源汽车技术专业实施书证融通的若干思考与推进策略

<正>2019年,国务院发布了《国家职业教育改革实施方案》,强调把职业教育与经济社会发展、改革创新发展摆在同等重要地位。1+X证书制度的推进落实,使在校学生在完成学历教育要求的基础上,还能掌握其他实践技能,并获得相关职业技能证书,为国家产业升级和创新地区经济结构输送高水平技能型人才。1+X证书制度的落地实施,有利于地区经济发展,有利于职业院校根据人才需求开展工作。     

PLC控制型铜铝管对焊机的执行机构设计

分析了铜铝管焊接工艺过程,并将其分解为6个动作.在此基础上,设计了铜铝管对焊机的执行机构,包括其气动系统和配套夹具.实践证明,PLC控制型铜铝管对焊机的执行机构完全满足铜铝管优质焊接的要求.由于PLC控制型铜铝管对焊机的控制精度和执行机构动作精度均很高,从而其整体性能达到了较高水平.     

新能源汽车监控数据应用场景及展望

近年来,中国新能源汽车市场蓬勃发展,已成为全球最大的新能源汽车产销市场。根据工业和信息化部要求,自2017年1月1日起,企业需按要求采集新能源汽车运行数据并上传至国家监测平台。海量新能源监控数据蕴含了丰富的信息,可用于分析新能源车辆的技术、安全预警、基础设施管理等内容,以助力新能源汽车产业高质量发展。本文基于新能源汽车监控数据应用现状,总结了新能源汽车监控数据典型应用场景,并对新能源汽车监控数据未来应用前景进行了展望。     

基于新能源高频大数据的驾驶行为与能耗分析

近年来,在新能源汽车示范推广和财政补贴的大背景下,我国新能源汽车产业快速发展。但与传统燃油车相比,新能源汽车的技术成熟度尚且不足,在研发、运行阶段仍存在诸多问题等待解决,其中能耗和续航问题的关注度尤为突出。本文基于车载终端采集到的新能源高频大数据,提取能够反映驾驶行为精细时空变化特征的特征参数集,采用主成分分析方法将特征参数集进行优化,利用K-means算法实现驾驶行为的自动分级,并分析了不同级别驾驶行为的能耗分布情况。分析结果表明,驾驶行为影响新能源汽车能耗水平,其中平稳驾驶对应的能耗较低,对新能源汽车产品升级和用户驾驶习惯优化具有一定的参考价值。     

国际海运安全需求与趋势

从分析国际海事组织制定和颁布的公约、规则以及国际航运市场对从业船员的安全需求和趋势入手,分析船员应具有的综合安全素质,并从STCW78/95公约要求和市场需求的角度,构建了船员综合安全素质框架。     

邮轮内装设计流程

<正>当前,我国邮轮经济由“战略调整”的延长期正进入到由内生驱动的“调整恢复期”。在这个大背景下,本文深入研究探讨邮轮内装设计流程,为邮轮产业发展新形势、新趋势,提供有力技术支撑。室内设计的实施程序邮轮内装设计基于陆地室内设计的发展和演变,是室内设计进程的延伸和发展。陆地室内设计进程通常可以分为四个阶段,即设计准备阶段、方案设计阶段、施工图设计阶段和设计实施阶段。     

电动自行车备案登记信息化研究和应用

基于目前电动自行车任性驾驶、超标车辆屡禁不止、交通违法行为突出、交通事故频发、登记工作不规范、信息系统不完善、号牌生产无监管、应用机制未形成、违法取证认定难、罚款处罚成效低、执法矛盾易诱发、专项整治易反弹等管理突出问题和难点,为有效加强电动自行车和骑行者的安全管理,本文介绍了自行车备案登记的信息化设计和实现,以此为基础并结合数字化号牌、电子备案凭证等技术,构建一套“备案登记+电子凭证+违法告知+受教免罚”的电动自行车治理新方案。     

枢纽机场联通轨道交通的对策和建议

本文以问题导向和需求导向为出发点,紧密围绕我国千万级枢纽机场连接轨道交通的发展现状,聚焦在规划设计、建设实施、运营管理等方面存在的问题,结合千万级枢纽机场的轨道集疏运的需求分析,提出我国枢纽机场联通轨道交通的对策和建议,为我国枢纽机场轨道集疏运系统的高质量发展提供理论支撑。     

考虑动力学模型系统误差补偿的智能车GNSS/IMU组合定位算法

为了解决智能车动态组合定位过程中，因动力学模型与实际模型之间存在偏差导致滤波精度下降的问题，针对智能车全球导航卫星系统(GNSS)/惯性测量单元(IMU)组合定位系统，结合非线性预测滤波(NPF)和自适应滤波的优点，提出了一种考虑动力学模型系统误差实时估计和补偿的自适应非线性预测滤波(ANPF)算法。首先，根据NPF算法原理，通过最小化预测观测残差与系统误差的加权平方和，估计动力学模型系统误差；其次，结合自适应滤波原理，利用状态预测残差向量构造自适应因子，设计了一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法，用于估计系统状态向量，并通过自适应因子抑制动力学模型系统误差和线性化误差对系统状态估计精度的影响，克服NPF对系统状态估计精度有限的缺陷；再次，对动力学模型系统误差的估计误差和由动力学模型系统误差引起的系统噪声的等效协方差阵进行了分析和推导，以补偿动力学模型系统误差对系统状态估计的影响；最后，通过车载GNSS/IMU组合定位系统试验，从算法精度、鲁棒性和实时性方面对提出的算法和其他滤波算法的性能进行了验证和对比分析。研究结果表明:提出的自适应算法继承了NPF算法简易性和高实时性的优点，同时克服了NPF算法估计精度有限的缺陷，具有较好的滤波解算精度，水平定位精度小于1.0 m，算法单次平均执行时间约为0.013 9 ms，在精度和实时性的平衡方面显著优于其他滤波方法。