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101.
考虑驾驶员个体行为差异,对驾驶员的反应时间进行了分析,利用统计分析与概率论相结合反映驾驶员反应能力特性分布.在传统跟驰模型的基础上,结合最优速度差模型,建立了反映驾驶员反应能力的车辆跟驰模型.该模型对城市交叉路口车队启动过程进行了仿真,仿真结果表明:后面车辆的启动都会出现延迟,延迟时间的长短以概率的形式反映了驾驶员的个体差异,与实际交通更为接近. 相似文献
102.
在物流园区的现有研究的基础上,分析了物流园区和智能交通(ITS)发展的关系,提出基于ITS物流园区的概念和相关的活动,描述了物流园区的活动及园区企业相应的决策,建立了第三方物流公司入驻或退出物流园区的概率估计模型.选取不同类型的第三方物流公司在不同时间入驻或退出园区的统计数据,以武汉丹水池物流园区为案例进行了实证研究.通过对数据的分析,提出了第三方物流企业入驻或退出物流园区的原因及所需条件,为园区物流企业高效运作和政府指导物流园区的建设提供理论依据. 相似文献
103.
目的 研究脑胶质细胞瘤患者外周血中白细胞介素 6 (IL 6 )的含量、红细胞免疫功能和T淋巴细胞亚群的变化规律 ,探讨它们之间的相互关系及临床意义。方法 采用酶联免疫吸附 (ELISA)法测定患者IL 6的含量 ;免疫黏附法测定红细胞免疫活性及其调节功能 ;链亲和素 过氧化物酶 (S P)一步法测定CD3、CD4、CD8的细胞数。结果 脑胶质细胞瘤组IL 6含量较对照组明显降低 (P <0 .0 5 ) ;红细胞C3b受体 (RBC .C3bR)、红细胞免疫调节促进因子(RFER)亦明显降低 (P <0 .0 0 1) ,而红细胞免疫复合物 (RBC .ICR)、红细胞免疫调节抑制因子 (RFIR)则明显升高 ;CD3、CD4细胞数明显降低 (P <0 .0 1) ,而CD8无明显差异 (P >0 .0 5 )。结论 脑胶质细胞瘤患者出现免疫功能低下 ,检测患者IL 6含量、红细胞免疫功能及T细胞亚群活性在脑胶质细胞瘤的发生、发展、治疗、转归及预后方面具有重要的临床指导意义。 相似文献
104.
F. Gao D. F. Dang S. S. Huang S. E. Li 《International Journal of Automotive Technology》2017,18(1):157-164
Platoon driving has potential to significantly benefit road traffic. This study presents a decoupled robust control strategy for a vehicular platoon with identical feedback controller and rigid information topology. The node dynamics of vehicle with a lower-level controller is assumed to be covered by a multiplicative uncertainty model. The vehicular platoon control system is skillfully decomposed into an uncertain part and a diagonal system by applying linear transformation and eigenvalue decomposition on information flow graph. Then the requirements of robust stability and distance tracking error are equivalent to the H-infinity norm of decoupled sub-systems. Comparative simulations with a non-robust controller and different communication topologies are conducted to demonstrate the robust stability and distance tracking performances of the proposed method. 相似文献
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108.
A marine propulsion system is a very complicated system composed of many mechanical components.As a result,the vibration signal of a gearbox in the system is strongly coupled with the vibration signatures of other components including a diesel engine and main shaft.It is therefore imperative to assess the coupling effect on diagnostic reliability in the process of gear fault diagnosis.For this reason,a fault detection and diagnosis method based on bispectrum analysis and artificial neural networks (ANNs) was proposed for the gearbox with consideration given to the impact of the other components in marine propulsion systems.To monitor the gear conditions,the bispectrum analysis was first employed to detect gear faults.The amplitude-frequency plots containing gear characteristic signals were then attained based on the bispectrum technique,which could be regarded as an index actualizing forepart gear faults diagnosis.Both the back propagation neural network (BPNN) and the radial-basis function neural network (RBFNN) were applied to identify the states of the gearbox.The numeric and experimental test results show the bispectral patterns of varying gear fault severities are different so that distinct fault features of the vibrant signal of a marine gearbox can be extracted effectively using the bispectrum,and the ANN classification method has achieved high detection accuracy.Hence,the proposed diagnostic techniques have the capability of diagnosing marine gear faults in the earlier phases,and thus have application importance. 相似文献
109.
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