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871.
872.
873.
874.
压缩空气动力汽车又称气动汽车,是一种“零排放”的新能源汽车。文章对气动汽车的优点和气动汽车的基本结构及工作原理进行介绍,然后利用数值分析的方法对气动汽车续驶里程进行分析,从而验证了其可行性。 相似文献
875.
为了解预期功能安全(SOTIF)相关危险致因在基于智能感知的列车辅助驾驶系统
(IATDAS)中的传播特性,提升针对该类系统的危险控制能力,本文提出基于复杂网络的IATDAS
系统危险致因传播模型。该模型在SOTIF危险致因网络的基础上,提供了全局容量-负载传播机制,能有效刻画IATDAS系统的危险致因传播机制。案例分析结果表明:本文所提模型能够解决复杂致因关系下既有模型与系统实际情况不符的问题,如对于具有较长后续传播路径的致因,本文模型能够刻画其较难导致危险的实际特征;依据本文模型实施传播控制,可以显著降低危险致因的传播速度,如对影响节点范围大、前期影响节点数量增加快的危险因素进行控制时,可使其平均传播速度降低68%,比随机控制策略多降58%。该模型可以为IATDAS系统的SOTIF相关危险控制提供决策基础。 相似文献
876.
在保持梁单元模型计算效率优势的前提下,为尽可能提高桥梁结构有限元模型的精度,提出一种基于人工蜂群算法的桥梁结构有限元模型局部刚度修正方法.以某刚构体系斜拉桥塔梁连接处的有限元模拟为例,对塔梁结合局部区域分别建立精细的实体元模型和宏观的梁单元模型.基于实体元模型的自振模态频率和静载响应转角构造目标函数,采用人工蜂群算法对宏观梁单元模型局部刚度参数进行优化和修正.研究结果表明:使用人工蜂群算法修正桥梁有限元模型局部刚度是可靠的,修正后桥梁宏观梁单元模型的静动力学性能更逼近实体元模型;算例中修正后的塔梁结合区域内梁单元刚度增强至修正前的1.09~2.93倍,且塔、梁单元刚度增幅不一. 相似文献
877.
为解决干线公交速度引导存在多要素关联约束强,全局效果差的问题,本文提出基于分级多目标决策的干线公交速度引导模型。基于公交线路运行特性的全局优化指标优势分析,设计以公交线路综合准点率为主,交叉口停车次数和分段引导速度均衡为辅的线路全局优化目标体系,并考虑多目标间的关联约束和优先控制差异,构建基于拉格朗日乘子法和遗传算法分层组合的干线公交速度引导分级多目标递阶决策模型;最后,通过实际场景测试,验证模型的有效性。测试结果表明:模型能够克服非全局指标优化的局部最优问题,将全线路各班次综合准点率和交叉口停车次数由非全局指标的69.67%和2.37次 ⋅ 班-1 提升到90.53%和1.23次 ⋅ 班-1;并且综合准点率比全局多目标加权方法提升8.65%,能够较好保障综合准点率目标的优先性,有效提升干线公交的通行效率和服务可靠性。 相似文献
878.
针对机场航班延误和拥堵现象日益严重以及地面特种车辆服务航班效率低且存在较高安全隐患的问题,研究了面向机场飞行区无人驾驶清水车的优化调度方法。通过将无人驾驶清水车服务航班硬时间窗与梯形模糊隶属度函数相结合构建航班服务水平函数,结合传统C-W节约算法,考虑无人驾驶清水车服务机场航班的时间规则,实现了无人驾驶清水车总行驶路程最短以及航班服务水平最高的目标。考虑服务航班数量总和,衡量每辆无人驾驶清水车的服务航班阈值,并提出了服务航班任务量的差异评价值。新算法在C-W节约算法路径优化结果的基础上对未达到服务航班容量极限的子路径进一步优化,实现了所需服务航班的无人驾驶清水车数量最少、服务航班数量差异化最小的目标。以国内某机场航班信息为例,结果表明:与单车单服务模式相比,服务总路程节省59.36%,车辆使用减少84车次,航班服务水平为93.78%,航班任务量的差异评价值由93.32%降低至43.96%;与基准算法相比,新算法在实现任务量均衡的同时并不会增加总行驶路程,且将服务航班任务量的差异评价值由2.72降低至0.44,显著提高了车辆服务航班任务量的均衡性。 相似文献
879.
880.
为探究后疫情时代居民出行方式选择行为,运用选择实验的方法,基于问卷调查获得选择行为数据,构建出行方式选择的混合Logit模型和潜在类别条件Logit模型。采用Stata软件标定模型参数,得到后疫情时代影响居民出行方式选择的主要因素。结果表明,两种模型均体现了个体出行方式选择的异质性,潜在类别条件Logit模型与混合Logit模型相比拟合优度提高了13%,
预测精度提高了3.03%,为突发公共卫生事件下分析出行行为的个体异质性提供了一种有效工具。潜在类别条件Logit模型根据居民所处低、中风险区两种情景,分别将居民划分为4类、5类人
群。从出行方式属性上看,等待时间和在途时间成为居民选择出行方式最重要的影响因素。从个人社会经济属性上看,在后疫情时代收入更高的女性更倾向选择私家车出行,年龄越大对行程费用越敏感,男性更愿意选择公交、地铁出行。 相似文献