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321.
船舶电站系统经多年运行后,其发电机控制系统器件老化,原始资料丢失,功能不完善,虽勉强能运行发电,但远不能满足船舶正常工作的供电需求。若更新发电机或订购原制造商的配件,需投入大量资金和时间,对于营运20多年的旧船来说,投入的可能性和经济性不大,而利用现行产品和技术对其进行改造,是1个很好的修复方案。文中的改装实例可为老龄船舶发电机的修复提供参考。 相似文献
322.
323.
324.
2019年底开始的新型冠状病毒肺炎疫情对交通运输行业造成了明显冲击。为分析疫情对当前交通运输行业带来的影响,重点从客运、货运、港口生产、交通固定资产投资四方面进行了研究。然后,提出了四方面政策建议,包括加强交通运输疫情防控、积极发挥交通投资稳定器作用、加大高速公路通行服务保障和确保关系国计民生的重点物资基本运输需求,以便为各级交通运输管理部门决策提供参考,争取将疫情对行业的影响降到最低程度。 相似文献
325.
326.
为了研究圆钢管H型钢再生混凝土短柱轴压力学性能,对此类构件轴压承载力计算公式进行了理论推导,基于极限分析法,运用双剪统一强度理论,并依据H型钢和钢管对核心区再生混凝土约束效果的不同,分别计算H型钢约束区再生混凝土和钢管约束区再生混凝土承载力,提出一套圆钢管H型钢再生混凝土短柱轴压承载力计算公式,考虑了钢管内径厚比、套箍系数、H型钢配钢指标以及再生粗骨料取代率对短柱轴压承载力的影响, 同时也适用于无H型钢的圆钢管再生混凝土短柱轴压承载力计算. 将推导得到的钢管有效约束力代入承载力计算公式所得结果与相关试验结果对比误差在10%以内,吻合较好,验证了承载力计算公式的有效性和精确度. 相似文献
327.
基于西门子S7-200 SMART PLC和DSP处理器,设计了感应加热电源并联控制系统,建立了DSP和PLC之间、PLC与触摸屏HMI之间的通信协议并编写程序,实现了DSP与PLC之间的数据传输。实际应用表明:该系统通信效果良好,具有较强的实用价值。 相似文献
328.
多智能体(Agent)系统能有效解决分布式问题,电力系统属于分布式结构。文章以智能变电站为研究对象,将Agent技术与IEC 61850标准相结合,分析了Agent技术解决IEC 61850通信时可能的通信对象冲突问题。将IED设备作为Agent,在相同局域网内通过实现多Agent自治算法协调系统,设置消息过滤和创建轮询Agent,来避免通信的混乱;在不同局域网间依靠TCP/IP协议传输消息,解决了变电站复杂的分布式通信问题。 相似文献
329.
为了分析自动驾驶车辆对交通流宏观特性的影响, 以手动驾驶车辆与自动驾驶车辆构成的混合交通流为研究对象, 提出了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流元胞传输模型(CTM); 应用Newell跟驰模型作为手动驾驶车辆跟驰模型, 应用PATH实验室真车测试标定的模型作为自动驾驶车辆跟驰模型; 计算了手动驾驶与自动驾驶车辆跟驰模型在均衡态的车头间距-速度函数关系式, 推导了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流基本图模型, 计算了混合交通流在不同自动驾驶车辆比例下的最大通行能力、最大拥挤密度以及反向波速等特征量, 依据同质交通流CTM理论建立了不同自动驾驶车辆比例下的混合交通流CTM; 选取移动瓶颈问题进行算例分析, 应用混合交通流CTM计算了不同自动驾驶车辆比例下的移动瓶颈影响时间, 应用跟驰模型对移动瓶颈问题进行微观数值仿真, 分析了混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果之间的误差, 验证了混合交通流CTM的准确性。研究结果表明: 混合交通流CTM能够有效计算移动瓶颈的影响时间, 在不同自动驾驶车辆比例下, 混合交通流CTM计算结果与跟驰模型微观仿真结果的误差均在52 s以下, 相对误差均小于10%, 表明了混合交通流CTM在实际应用中的准确性; 混合交通流CTM体现了从微观到宏观的研究思路, 基于微观跟驰模型与目前逐步开展的小规模自动驾驶真车试验之间的关联性, 混合交通流CTM能够较真实地反映未来不同自动驾驶车辆比例下单车道混合交通流演化过程, 增加了模型研究的应用价值。 相似文献
330.
Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment. 相似文献