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伴随汽车智能网联发展,车辆电气网络架构行业趋势由1~2路CAN总线网络快速演变为7~8路CAN总线与4~5路百兆以太网相结合的融合网络架构。其中网关作为车辆网络的数据交互中心,提供了各网络之间的无缝通信,并需要以极低的延迟将这些数据进行可靠传输,这对低成本网关是一个巨大的挑战。提出了一种基于车载融合网络下低成本网关路由软件缓存区的设计方法,以路由软件缓存区去配合CAN控制器和以太网Switch硬件缓存区,设计中断式报文存储发送进程,将收到的数据实时发送到硬件发送缓存区,当硬件发送缓存区已满,则将报文存储到软件缓存区中。通过与软硬件缓存区的这种联动方式,能够实时的接收报文,保证报文不丢帧;也能够在目标总线负载率较大时,避免漏发报文以及保证发送报文周期。 相似文献
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如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点。在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一。SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1]。相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会带来电池爆炸和燃烧的危险,危害使用者的生命和财产安全。因此,本文对各种SOC估计和计算方法进行研究,以获得更成熟和广泛使用的电池SOC估计和计算方法。 相似文献
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为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F1分数指标对算法进行评估,并根据F1分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明:所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。 相似文献
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旋推功率比(RTPR)可以从钻进破岩机理角度描述破碎不同岩土层所需切应力与正应力的差异,通过与钻进比能(SED)指标的预报效果进行对比研究发现:钻进参数的同步变化对RTPR指标定位软硬界面位置无显著影响,相比可知钻进比能可以得到更精确的预报效果.因此,应用RTPR指标对广西某大型岩溶隧道进行充填溶腔与硬质灰岩区域界面识别,并一步根据曲线特征判断传统预报中缺失钻孔排渣与返液的预报不确定区,最后通过掌子面已知条件预测未知地层的岩性.此方法在实际钻探预报中准确预测了前方地层的岩性,可以为隧道地质的精细化预报提供有效的参考. 相似文献
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近年来随着一系列圈围和护岸工程的实施,长江口北支河道边界逐渐固定,河床整体处于缓慢淤积状态,但局部滩槽变化仍较大,航道条件相对复杂。基于实测地形资料,分析1997年以来北支河段的河床演变特征及碍航特性,结合近期北支河段水深条件,提出北支航道采取上中下河段“联动治理,分级通航”的治理思路。崇启大桥上游河段水深多为3~5 m,3 m深槽仅在崇头附近中断,建议该段利用自然水深布置航道,局部浅区开展疏浚。崇启大桥下游河道展宽明显,河宽达5~10 km,加之江心滩冲刷萎缩,漫滩流增加,不利于航槽水深的维持,建议在主槽南侧采取必要的整治工程,同时开展江心滩守护工程,稳定航道边界,维持航槽水深。 相似文献
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单井型塔柱结构极大改善了水力式升船机竖井水位同步性问题,但随着提升高度增大,竖井内水深越大,侧壁位移、弯矩过大等问题更加突出。以150米级单井塔柱为例,提出了竖井内布置对拉钢索的设想和简化布置方案。基于钢索拉力权重分配系数的优化方法,取得了钢索等应力的密度分布最优解,并离散转化为等效的等荷载布置方案,可在实际工程中应用。经有限元模型结果对比分析,等荷载布置与简化方案相比,最大位移可减小47.44%,纵竖向弯矩极值差别不大。与无钢索方案比较,最大位移、纵向弯矩、竖向弯矩可分别减小93.5%、74.36%、75.84%。高强钢索预应力方案值得进一步研究。 相似文献
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