美国柴油机油发动机台架的现状及发展

为满足日益苛刻的环保要求,世界各国纷纷出台越来越严格的排放法规限制柴油机的排放,这些法规的实施要求对柴油机必须采取相应的技术,而柴油机技术的提高对柴油机油的性能提出了新的要求,新的油品规格总伴随着产生新的评定台架。对美国在用柴油机油的发动机评定台架进行了详细介绍,同时对我国发动机台架的发展提出了建议。     

自动驾驶地图的发展路线探析

地理信息与国家安全密切相关,设计到了方方面面的工作内容,因此,在地图测绘的工作过程中,许多工作都有着在严格的限制.尤其是在高精度地图的测绘工作中,需要专业化的工作人员、专业的测绘工具等开展工作,还需要有甲级测绘资质的单位,完成专业化的工作.因为自动驾驶对于高精度地图有着依赖性的要求,也是在精度方面提出了更好的要求,自动...     

电动汽车大数据处理活动中的伦理问题研究

为了解车辆零部件运行状态,分析整车故障原因,技术人员通过车载终端把电动汽车的整车控制系统各节点发送至大数据平台进行查阅、分析和下载使用。大数据的使用引发了信息工程领域的伦理问题。本文重点阐述了电动汽车产业运用大数据时可能产生的伦理问题及其产生原因,探索强化责任、加强职业道德教育等解决办法,并结合伦理学理论提出了建议。     

利用TRIZ提高燃料电池增湿器的增湿能力

本文利用TRIZ创新方法提高燃料电池增湿器的增湿能力.通过TRIZ冲突分析、物质-场、"小人法"模型构建、分析与求解,获得8个解决方案,针对解决方案进行可行解的失效分析,最终确定两种组合解,并通过样机研制及试验证明其有效性.     

中职汽车维修专业教学改革中理实一体化的运用分析

随着我国逐渐的发展,汽车的保有量数据呈现递增趋势,所以在汽车维修领域中需要大批的高水平人才.在中职教学中,汽修专业占据大量的学生也是汽修人才辈出的主要根据地.在面对汽车领域对汽修人才的大量需求,教师应更加注重对学生的专业素养能力的培养,满足汽车市场的条件,在中职院校应加强教学改革内容将实践和理论相结合,使学生能进行实操...     

舰船主柴油机双机并车控制仿真技术的研究

从对舰船主柴油机调速的工作原理分析入手,介绍现在常用的3种舰船主柴油机双机并车运行控制技术的原理和特点,然后,利用现在比较流行的仿真应用软件Matlab,建立主柴油机、调速系统和推进装置的仿真模型,并对功率反馈调速器进行仿真试验研究,阐明计算机仿真技术在舰船主柴油机双机并车控制技术研究中的作用。     

道路交通系统韧性及路段重要度评估

韧性可以全面描述扰动事件下系统吸收干扰并从干扰中恢复的能力. 针对已有韧性指标对系统性能评价不全面、未考虑交通流量影响等问题,从路段通行能力退化与恢复入手,以网络效率为系统性能指标,构建全面评价扰动事件影响期内系统性能的韧性指标. 分别基于乐观和悲观视角提出韧性增加值和韧性减少值路段重要度指标,提出识别路段重要度的启发式算法. 算例结果表明：本文提出的韧性指标可全面描述扰动事件下路网性能退化与恢复全过程的平均累积性能,更加符合韧性指标内涵;韧性增加值和韧性减少值指标均能有效识别路段重要度,大部分路段重要度随时间动态变化.     

基于智能路钮的超高速公路虚拟轨道系统研究

为提高超高速公路行驶安全性,使用结构分析和数学模型的方法研究基于智能路钮的高速公路虚拟轨道系统. 该系统由路面子系统、车载子系统和服务中心子系统组成. 安装车载系统的车辆接近写入路钮时激活虚拟轨道系统,阅读器读取标签路钮的位置坐标和该处道路线形信息,同时数据处理模块读取线形参数并处理得到道路切线与车身角度,读取前轮偏角、车辆速度和相邻两个标签路钮之间的距离,利用计算模型得到车辆在相邻两个标签路钮之间行驶时方向盘的转动角速度,并将控制参数发送给转向电机. 研究结果表明,当超高速公路设计车速分别为140,160,180 km/h时,只要保证路钮间的距离分别小于1.33,1.50,1.69 m,就可保证车辆偏离中心线的距离小于0.5 m. 因此,基于智能路钮的虚拟轨道系统可将车辆限制在虚拟轨道内行驶,保证超高速公路的安全性.     

Fault diagnosis for wind turbine based on improved extreme learning machine

A fault diagnosis method based on improved extreme learning machine (IELM) is proposed to solve the weakness (weak generalization ability, low diagnostic rate) of traditional fault diagnosis with feedforward neural network algorithm. This method fuses signal feature vectors, extracts six parameters as the principal component analysis (PCA) variables, and calculates correlation coefficient matrix among the variables. The weight values of control parameters in the extreme learning model are dynamically adjusted according to the test samples’ constantly changing. Consequently, the weight fixed drawback in the original model can be remedied. A fault simulation experiment platform for wind turbine drive system is built, eight kinds of fault modes are diagnosed by the improved extreme learning model, and the result is compared with that of other machine learning methods. The experiment indicates that the method can enhance the accuracy and generalization ability of diagnosis, and increase the computing speed. It is convenient for engineering application.     

基于PCA-聚类分析的高铁旅客购票行为特性研究

铁路运输中旅客购票行为是铁路客运运营策略制定的重要基础.旅客购票行为直接影响着列车能力的占用过程,是铁路客运票额组织的重要依据.根据贵阳—广州高速铁路的旅客购票统计数据,以高铁购票旅客为样本,运用主成分分析法购票行为的特征属性进行综合分析,获得购票行为中重要特征变量.结合单次购票强度提出基于模糊C均值的双重聚类算法,对购票旅客进行聚类,并利用模糊聚类有效性指标Xie-beni和分离系数法确定最佳聚类数.结果表明,高铁旅客购票行为的关键特性为单次出行旅客人数、购票提前天数、出行OD城市人均GDP和购票渠道;不同旅客类型的购票行为有明显特性.