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791.
792.
针对HCCI燃烧在大负荷时的局限性,开发了基于电控燃油喷射定时和EGR率的车用柴油机双燃烧模式,即在小、中负荷工作时,采用均质压燃预混合燃烧,在大负荷时,采用传统的扩散燃烧模式,克服了均质预混合燃烧模式大负荷性能差的缺点。试验研究了在HCCI区域喷油提前角与EGR率对柴油机性能的影响及二者在HCCI区域的协同作用。分析了HCCI燃烧的缸压和放热率。通过油量MAP与喷油定时MAP的优化和爆震扭矩值确定了双燃烧模式工作下的HCCI扭矩范围及过渡区域扭矩线。试验结果表明:采用电控VP37泵与电控废气再循环系统相结合,通过增大喷油提前角的方式,在一定的负荷范围内实现了准HCCI燃烧,NOx与炭烟排放同时降低;在大负荷范围内采用常规燃烧方式,使CA4D32TC柴油机实现了双燃烧模式工作,具有较好的性能指标。 相似文献
793.
基于GSM短消息的木材运输码单稽查系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决因网络无法延伸到达林区作业现场而无法实时荻取运输数据问题,作者应用手机短信技术研究和构建了适合于南方林区特点的县级木材运输稽查管理网络系统。本文着重分析手机短信检尺码单信息处理系统的组成、短信平台的特点与选择、信息编码的格式与计算方法,详细论述了系统软件设计方法、长短信处理技术、稽查数据的短信格式和系统运行模式.系统的应用显著提高了木材运输稽查管理水平和工作效率,有良好的推广前景。 相似文献
794.
795.
为了快速高效求解索穹顶结构的预应力分布,提出了一种基于比值更新的找力新方法.以不断更新的索预应力比值来分配拉索预应力,以索力和位形作为收敛控制参数,迭代得到满足精度要求的预应力分布.基于此,首先对索穹顶结构进行了不考虑重力影响的找力分析,验证了该方法的正确性;其次当考虑重力影响且每个索段划分为多个单元时,可引入沿索长的索水平分力这一不变量,将索力的比值替换为索水平分力的比值.结果表明:基于比值更新的找力分析方法计算速度快,位形偏差小,精度高;考虑重力影响的找力分析结果与不考虑重力影响相差较大(最大为19.34%),索穹顶结构的找力分析宜考虑重力的影响;将每个索段划分为单个单元和多个单元的找力分析结果相差甚微(最大仅0.05%),当索预应力较大且索长较短时,可将每个索段划分为单个单元以简化求解预应力分布. 相似文献
796.
797.
基于数据驱动的交通事故自动检测对道路事故的及时救援与降低事故影响具有重要作用。为解决道路交通事故自动检测中的样本不均衡问题,研究了混合自适应过采样技术与极限梯度提升树算法的交通事故自动检测方法(ADASYN-XGBoost)。其中,为从不均衡的交通事故样本中有效挖掘数据的时空特征与事故发生之间的内在关联规律,构建了初始特征变量组合,引入自适应合成过采样方法(adaptive synthetic oversampling method,ADASYN)来平衡事故类与非事故类的样本数量,以增强训练数据的质量;其次,为提高检测效果,构建了基于XGBoost的交通事故检测模型,利用该模型对增强后的数据样本进行特征筛选;最后,为获取最佳参数组合,采用了贝叶斯优化算法对XGBoost进行参数的快速标定。本文使用波特兰高速公路数据集对ADASYN-XGBoost方法进行模型验证与实证研究。结果表明:与先进的基准模型相比,ADASYN-XGBoost的各项检测指标均最优,其F1分数达到94.47%且误检率低至8.95%。在模型训练样本数为2800,500(18%的初始样本量),150(5%的初始样本量)时,ADASYN-XGBoost的F1分数分别为94.47%,88.89%,81.93%。在进一步的消融实验中,均衡正负样本后各基准模型的性能指标提高了2.68%~44.85%。本文提出的方法能够有效解决道路交通事故检测中的样本不均衡问题,同时也为道路交通安全预防与事故处理等提供了技术保障。 相似文献
798.
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
799.
800.
交控系统是利用各项侦测器或纵坐标名称、单位来进行交通特性搜集的,近年来由于在有线与无线传输的技术上日渐成熟,许多的信息都可以快速的传回至交控中心.但是目前车辆侦测器设置的位置会影响数据收集的准确度,且感应线圈车辆侦测器面临着经常发生数据遗漏.数据产生缺漏对于交通管理决策缺乏效率,而且无法彰显出投资车辆侦测器之价值.为了避免车辆侦测器数据遗漏、断线或数据异常不能使用之情形出现,利用自回归移动平均模型(ARIMA)来填补车辆侦测器所遗失的数据,其MAPE值小于20%,故ARIMA模式较平均法更优秀,其係以历史资料来建构,故有相当优良的填补绩效. 相似文献