车门内外板间隙的控制对总成尺寸及表面质量的影响

介绍了包边工艺的基本参数要求,并通过对车门内板与外板的相对间隙进行分析,说明包边工艺参数即内板与外板的相对间隙的波动对总成尺寸和表面质量的影响,了解其调试过程既可提升调试效率又能缩短调试周期。     

串联式混合电动公交车动力系统仿真研究

针对串联式混合电动公交车BJD6100HEV的工作特性,确定了发动机发电机辅助动力系统的"恒温器"控制策略,并对整车动力系统主要部件牵引电机、电池组、发动机与发电机组进行了选型。利用ADVISOR软件构建了车辆仿真模型,在一定驱动循环下的仿真计算结果表明,所选元件性能参数匹配合理,控制策略可行,能够计算得到辅助动力单元最佳工作点,实现优化控制,为下一步实验研究奠定了基础。     

手机操作类型对驾驶人跟车行为的影响（双语出版）

为了探究行车过程中手机使用模式对驾驶人跟车行为的影响,依据功能类型及使用模式将手机操作分为8类,利用驾驶模拟器开展试验,提取跟车速度、跟车间距、车头时距、横向偏移距离、方向盘转角5项指标表征车辆的横向、纵向运行状态,定义驾驶人的注视点分布信息熵、注视点区域分布比例、注视时长、扫视频率、扫视时长、眨眼频率、眨眼时长7项指标表征驾驶人眼动特性,分析驾驶人进行不同手机操作时的车辆运行特性与驾驶人视觉特性,并利用方差分析法验证上述指标作为驾驶人跟车行为衡量指标的有效性。应用灰色关联分析法对8类手机操作对驾驶人跟车行为的影响程度进行量化,并结合具体手机操作的分心内容、形式和动作时间,对具有相近功能的两两操作进行对比分析。结果表明：特定的手机操作行为对选取的各项车辆运行指标与驾驶人视觉特性指标有显著影响;对驾驶人跟车绩效影响由大到小的手机分心操作依次是发送文字信息、阅读文字信息、手持接听电话、发送语音信息、按键拨打电话、听取语音信息、语音拨打电话、免提接听电话,文字信息的编辑和阅读等操作对驾驶人跟车行为的影响大于其他手机操作;研究结果可帮助驾驶人明确不同手机操作对行车安全的危害程度。     

40万t级散货船靠泊鼠浪湖码头技术研究

通过鼠浪湖海域的自然条件分析,结合该区域的风况、潮汐潮流数据,借鉴了"YUAN JIAN HAI"轮成功靠泊鼠浪湖码头的经验,研究了40万t级散货船靠泊鼠浪湖码头的关键技术,得出了靠泊操纵和入泊控制的要领及注意事项,并针对大型船舶操纵困难等特点提出了应急预案,为同类船舶靠泊该码头提供了技术参考。     

浅析公路好路率下降的原因

主要阐述了朝阳市公路好路率下降的原因及解决建议。     

小浪底库区黄河特大桥高钢栈桥施工技术

南村黄河特大桥是黄河小浪底库区蓄水后首次在库区建造的桥梁,为了选择合适的高钢栈桥施工方案,针对库区水位变化大、水上大型设备缺乏的现状,分析了高钢栈桥施工的特点和难点,确定了栈桥桩基础形式、平面位置和标高,并介绍了小浪底库区南村黄河特大桥高钢栈桥设计和施工,提出了钓鱼法、船吊法联合运用加快进度的施工方法。工程实践表明,小浪底库区高钢栈桥采用板凳桩基础,钓鱼法、船吊法联合施工是合适的。     

蜗壳截面形状对舰用离心泵性能特性的影响

为研究蜗壳截面形状对舰用离心泵性能的影响作为后续研究舰用离心泵噪声振动特性的理论依据，在蜗壳基圆、各断面面积、隔舌螺旋角、隔舌安放角和蜗壳出口面积相同的情况下，改变蜗壳截面形状，分别设计A型、B型和C型蜗壳。对3种蜗壳型式离心泵进行数值计算。结果表明，3种型式蜗壳离心泵的外特性变化趋势基本一致。小流量工况的A型蜗壳离心泵效率略小，大流量工况的B型和C型蜗壳离心泵效率小。随着流量的增大，B型和C型蜗壳离心泵效率下降幅度较大。3种型式蜗壳离心泵在相同工况条件下，压力场、速度场、湍动能和空化现象的变化趋势大致相同。3种型式蜗壳离心泵流场特性在隔舌流道和蜗壳流道处均不相同，表明改变蜗壳截面形状主要影响叶轮靠近隔舌流道和蜗壳流道内的流场。     

高山峡谷区某顺层边坡地质特征及稳定性研究

某特大桥左岸支沟侧为顺层边坡，其稳定性是大桥建设的基础。采用地质调绘、钻探、硐探、钻孔全景摄像等手段查清边坡地质特征，通过工程地质和赤平投影分析初步判定边坡破坏形式，利用FLAC、UDEC、3DEC软件模拟分析边坡岩体的变形破坏规律，采用极限平衡法计算分析边坡、危岩体及堆积体的稳定性。研究结果表明：二级斜坡、三级斜坡分为基岩裸露区和深厚堆积体区2个区段，潜在破坏模式为平面滑动破坏及楔形滑动破坏；边坡整体处于稳定状态，强降雨+地震工况下，高为15,20 m的楔形体可能沿坡面及陡崖方向发生滑动破坏，二级斜坡顶部危岩体可能发生失稳、底部堆积体处于欠稳定状态；建议基础埋置于稳定的完整岩体一定深度，强化桥基岩体和锚碇围岩的加固处理，并加强抗震和边坡防护设计。     

基于动态流场数据的虚拟港口建模方法

为了实现港口数字化升级，提出了一种基于动态流场数据的虚拟港口建模方法；采用三维重建模型从无人机倾斜摄影影像数据中重建了港口几何特征，获取高精度三维模型；引入了基于二次误差度量的边折叠算法简化模型，以避免数据量过大致使渲染效率低的问题；分析了欧拉法数值计算过程中的高耗时环节，建立了神经网络模型学习流场演化特征，加速投影项计算得到实时变化的流场数据，通过流场数据驱动水流动态渲染，结合光滑粒子流体动力学方法表现水流与船舶、陆地的交互动态，在保证渲染实时性的同时，提高渲染真实感。研究结果表明:重建的港口三维重建模型顶点数量可达3 320 937个，重建的网格模型在Meshlab中渲染频率为78.7 Hz；经过模型简化降低90.0%的模型顶点数量后，模型顶点数量缩减为332 836个，渲染频率提升至108.7 Hz，模型简化后几何误差小于2.0%；在256×256的流场网格下，采用神经网络加速的网格流体计算方法所得水流速度场平均更新间隔约为17 ms，平均仿真精度为88.6%；通过开源图像引擎驱动流场数据和港口三维模型，平均渲染频率可达50.5 Hz。可见，该方法可有效解决高精度实时渲染中的关键问题，以达到仿真精度与渲染效率间的动态平衡，在精度损失较小的情况下实现较高精度的虚拟港口建模与实时动态仿真。      

并行网络与数据扩充方法在乘用车异响识别中的应用

针对乘用车车内异响识别研究过程中数据集少且人工诊断法效率低的问题，提出了一种具有高识别准确率的数据扩充方法，并采取卷积神经网络与Transformer编码器栈并行的工作机制获得分类模型。结果表明，当将提取的扩充数据的梅尔倒谱系数特征用作并行网络的输入时，所提出的数据扩充方法可有效提高分类性能，且拟议模型在测试集上可以实现高达98.31%的分类精度。