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采用燃料电池、蓄电池和超级电容混合动力的无接触网城轨列车供电方式,已经逐渐发展成为有轨电车动力系统的一种理想方案。针对车载混合动力系统能量管理问题,在状态机控制策略的基础上引入功率解耦控制,由燃料电池满足低频负载功率,由辅助供电单元满足高频负载功率,通过状态机再次进行能量分配与管理。通过仿真实验,与未加功率解耦控制的状态机控制进行对比分析。仿真实验表明:控制策略可有效降低燃料电池的运行压力,并且能够充分利用辅助供电单元,减小锂电池在低荷电状态时高负载需求功率情况下的运行压力,提高了动力系统对于多变性负载和高功率负载供电的可靠性。 相似文献
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针对黄土地层中盾构施工引起地表沉降问题,通过理论分析和数值模拟方法,探讨了盾构隧道地表沉降机制,分析了盾构隧道地表沉降预测解析方法,研究了等代层模量与土舱压力对地表沉降槽宽度和最大沉降量的影响。研究表明:盾构隧道施工工艺中,土舱压力和等代层是主要影响地表沉降的因素,然而,盾构施工地表沉降预测方法中未考虑这两个因素的影响。土舱压力与等代层模量对地表最大沉降量影响较大,对地表沉降槽宽度和范围影响较小。在实际盾构隧道开挖施工过程中土舱压力应在0.8~1.2倍静止土压力之间,对地表最大沉降影响较小。研究成果对完善盾构施工地表沉降预测方法和施工工艺具有一定的理论价值。 相似文献
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T梁预制过程中采取的施工技术直接影响到桥梁的整体稳定性,文章结合工程实例,对T型梁的预制方法及施工技术进行探讨,并针对施工过程中易出现的问题提出了相应的处治措施。 相似文献
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为使混合交通流(Mixed Traffic Stream,MTS)下智能网联车(Intelligent Connected Vehicle,ICV)实现鸣笛意图(Horn’s Intention,HI)识别,更好地遵循常规车辆(Manual Vehicle, MV)的驾驶意图,提出ICV 对MV 鸣笛声的“ 感知(Perception) — 定位(Location) — 识别 (Recognition)”模型(简称HI-PLR),采用深度卷积—循环神经网络(Deep Convolution Recurrent Neural Network, DCRNN)算法感知鸣笛车辆(Horning Vehicles, HV)的鸣笛声;采用到达时差 (Time Difference of Arrival, TDOA)算法定位HV;再基于运动时间窗(Motion Time Window, MTW)的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)算法识别HI.实验结果表明,HI-PLR可使 ICV 对混流中车辆的鸣笛声感知准确率达90.4%,定位角度估计误差小于5°,HI 识别率达 82.5%,为ICV在MTS中的智能驾驶决策提供依据. 相似文献