二元回归法在车削力试验软件中的应用

介绍了采用VisualC 6.0编程工具，运用二元线性回归法编制在线处理车削力试验数据，建立车削三分力各自的经验公式和打印完整的试验报告的软件设计方法及其应用实例。使用二元线性回归法与传统的图解法和一元线性回归法相比，充分发挥了计算机技术的优势，试验中切削参数的选择方便、灵活，且计算一步到位，得出的结论准确、可信。     

车辆工程应用型本科大学生工程素质培养模式的创新与实践

从汽车工业发展对车辆工程应用型本科人才的基本素质要求出发,论述了车辆工程专业应用型本科大学生工程素质培养模式的改革,重点探讨车辆工程专业大学生工程素质培养模式、专业课群构建、教学改革、学生数字化设计和实践创新能力的培养等本科教学问题.     

APR还原再生剂修复老化沥青性能研究

通过室内模拟道路沥青不同阶段的老化程度,使用不同剂量的APR还原再生剂修复老化沥青,并结合对路面沥青混合料抽提后的沥青进行试验,验证了APR还原再生剂具有修复老化沥青的功能。试验结果表明老化时间越短则修复效果越好,路面铺筑后实际使用2～3a后的老化程度使用效果最佳。     

软土地基桥台的病害及受力分析

对广东省江门市三和公路上两座桥的桥台严重病害和土的性状进行全面的检测,且应用平面有限元的计算程序进行分析,得出了与实际情况完全一致的结论,从而查明了病害产生的原因,并对今后的设计提出了建议,可供设计人员参考.     

基于感兴趣区域的CNN-Squeeze 交通标志图像识别

在公路交通中,针对复杂环境下交通标志识别率不高的问题,提出了一种基于 Kmeans对图像聚类,切割图像感兴趣区域(Regions of Interest, ROI),并利用方向梯度直方图特征(Histogram of Oriented Gradient, HOG)与卷积运算,特征加权(CNN-Squeeze)相结合的交通标志识别方法.首先,采用 K-means对交通标志图像进行三角形、圆形图像二聚类,并利用制作的切割模板切割 ROI 并提取 HOG 特征;然后,利用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)对 HOG特征进行过滤、降维,并通过 Squeeze网络对过滤后的二次特征进行重要性标定;最后,训练该网络模型并实现对交通标志的识别.仿真结果表明,与 BP网络、SVM 及CNN对比,本文方法在保证训练时间的同时,识别精度达到98.58%.     

反馈BP神经网模型及其稳定性分析

实践证明具有反馈的ＢＰ神经网比传统的ＢＰ神经网具有更加优越的特性和新颖的性质。本文建立了反馈ＢＰ网的数学模型。并从动力学角度，利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数对其稳定性进行了分析，最后给出了反馈ＢＰ网的应用实例。     

上海大众斯柯达明锐实力派

斯柯达品牌有百年生产历史,但对于中国市场却是一个后来者。四年前斯柯达还是一个让大多数中国人感到陌生的品牌,所以明锐从一上市就肩负着品牌推广的重任。好在它有着深厚实力,几年过后,这个慢热型选手真的成了热销车型,到2012款上市的时候,明锐的累计销量已经超过34万辆,不但成为了同级别车型中的佼佼者,也在中国市场上为斯柯达这个品牌树立了良好的口碑。     

公路隧道突发事件应急管理的探究

从公路隧道突发事件预警机制、应急保障出发,讨论了交通事故、火灾、危险品泄漏三类突发事件应急救援管理的方法。