基于深度学习的汽车故障知识图谱构建

本文将知识图谱引入汽车故障诊断领域，以某公司的售后业务数据为来源，根据文本特点，设计了一种知识图谱构建流程：在传统构建流程的基础上，加入文本预分类和实体重组流程。基于DPCNN模型的文本预分类用于处理目标字段存在信息冗余的问题；基于BERT-BiLSTM-MUL-CRF模型的实体抽取与基于语法规则的实体重组的组合形式可以有效解决文本中的嵌套实体问题和非连续实体问题；采用结合术语相似度和结构相似度的方法完成知识融合；最后，选用Neo4j图数据库进行存储，完成汽车故障知识图谱的构建。     

典型汽车碰撞事故场景中行人运动轨迹预测方法

为提高未来自动驾驶车辆对弱势道路使用群体的感知和决策融合的可靠性，本文提出一种基于目标检测算法（YOLOv5）、多目标跟踪算法（Deep-Sort）和社交长短时记忆神经网络（social-long short-term memory,Social-LSTM）的行人未来运动轨迹预测方法。结合YOLOv5检测和Deep-Sort跟踪算法，有效解决行人检测跟踪过程中目标丢失问题。提取特定行人目标历史轨迹作为预测框架的输入边界条件，并采用Social-LSTM预测行人未来运动轨迹。并对未来运动轨迹进行透视变换和直接线性变换，转换为世界坐标系中的位置信息，预测车辆与行人的可能未来碰撞位置。结果显示目标检测精度达到93.889%，平均精度均值达96.753%，基于高精度的检测模型最终轨迹预测算法结果显示，预测损失随着训练步长的增加呈递减趋势，最终损失值均小于1%，其中平均位移误差降低了18.30%，最终位移误差降低了51.90%，本研究可为智能车辆避撞策略开发提供理论依据和参考。     

耐久型黏滞阻尼器的研发及性能试验研究

跨海长大桥梁用黏滞阻尼器的服役环境腐蚀性强，且服役时累计位移较大，更容易出现泄露、锈蚀等病害，导致耐久性较差。为了提高跨海长大桥梁用黏滞阻尼器的耐久性，采用了较低的速度指数，应用了串联式密封、陶瓷涂层活塞杆等技术，并设计了智能监测评估系统，研发了耐久型黏滞阻尼器。对耐久型黏滞阻尼器进行的性能试验研究结果表明，其在1～1 000 mm/s速度范围内均满足F=CV^α的本构关系，具有较好的耗能能力；5万次疲劳磨耗后无泄露，陶瓷涂层活塞杆表面光洁，无可见阻尼介质泄露；工作状态可得到实时反馈和评估。该耐久型黏滞阻尼器可较好地满足跨海长大桥梁的减震(振)需求。     

智能座舱的七大趋势

<正>纵观汽车座舱的发展历史，从最早期的机械式座舱到现在的智能座舱，汽车制造商在汽车座舱方面的探索从未停止，汽车座舱的形态也在不断发生变化，以满足消费者在不同阶段的需求。在“华舆奖”中国年度典范智能座舱评选的过程中，通过扫描整个市场的智能座舱，对具有代表性的智能座舱和前瞻技术的深入解读，我们发现当前的智能座舱呈现如下趋势。