浅谈设备大修与更新阶段的成本控制

在设备日常管理中应该以主动维护代替大修,尽量降低修理级别,并将设备大修及技术改造与设备更新结合起来,充分发挥设备效能,降低综合管理成本,实现企业利润最大化.     

浅海锆钛砂矿采选一体船“泰鑫1”设计研究

主要介绍了我国首艘浅海锆钛砂矿采选一体船的设计背景、主要技术参数和功能,并进一步重点论述了本船总体设计、采矿系统、选矿系统、总纵强度计算和高压岸电系统的设计思路和成果,以供今后开发类似船型的行业同仁借鉴。     

PID在汽车防抱死系统中的仿真应用

本文通过数学建模建立了车辆动力学模型、滑移率模型、制动系统模型、轮胎模型、PID控制器等主要模型,然后建立了基于二轮车辆无ABS系统仿真模型、有PID控制器仿真模型,接着分别在高附着系数路面、低附着系数路面和对接路面上进行仿真试验。将三种不同车辆系统的制动时间、制动距离以及车轮是否抱死等性能参数进行对比分析,结果表明无ABS系统的车辆无论在哪种路况下制动,车轮均很快抱死,且制动时间最长,制动距离最大;有PID控制器的车辆可以使车轮滑移率在较短的时间内稳定在最佳滑移率处,避免了车轮抱死,制动距离与制动时间相比无ABS车辆都有明显改善。     

A computationally efficient two-stage method for short-term traffic prediction on urban roads

Abstract

Short-term traffic prediction plays an important role in intelligent transport systems. This paper presents a novel two-stage prediction structure using the technique of Singular Spectrum Analysis (SSA) as a data smoothing stage to improve the prediction accuracy. Moreover, a novel prediction method named Grey System Model (GM) is introduced to reduce the dependency on method training and parameter optimisation. To demonstrate the effects of these improvements, this paper compares the prediction accuracies of SSA and non-SSA model structures using both a GM and a more conventional Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average (SARIMA) prediction model. These methods were calibrated and evaluated using traffic flow data from a corridor in Central London under both normal and incident traffic conditions. The prediction accuracy comparisons show that the SSA method as a data smoothing step before the application of machine learning or statistical prediction methods can improve the final traffic prediction accuracy. In addition, the results indicate that the relatively novel GM method outperforms SARIMA under both normal and incident traffic conditions on urban roads.     

针对自适应巡航的驾驶人风格辨识

车辆进入自适应巡航工况下行驶时,不同风格的驾驶人会对自适应巡航控制系统(Adaptive Cruise Control,ACC)有不同的需求.文章首先通过对不同驾驶人在9种跟随试验下获取的实验数据分析,选取表征驾驶人风格的驾驶特征参数;其次对所有驾驶人驾驶特征参数利用K-mean算法聚类分析,将驾驶人三类,并利用BP神...     

冷试技术在发动机装配线上的应用分析

冷试技术具有较多优势,为让该项技术可以在汽车行业获得更大的应用空间,文章重点分析了汽车发动机装配线上冷试技术中关键技术的具体运用.文章通过对机油压力、扭矩、进气真空度及排气压力、高速NVH检测与低速NVH、曲轴与凸轮轴正时以及传感器线速进行检测,对冷试技术在发动机装配线上的运用进行了分析.了解到发动机冷试技术可以全方位...     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。     

美国EPA对小规模汽车企业CO_2排放管理规定

对美国小规模企业(SVM)资质、企业独立性条件、车型参数、技术评估和CO2排放限值设定等内容进行了比较细致的阐述和分析,明确指出SVM积分交易系统的单向性特征,为我国相关汽车节能管理办法制定提供有益参考。