中英思维模式差异对英汉学术论文写作的影响

探讨了中英语篇思维模式差异对英汉学术论文写作中论证方法的影响问题.文章通过分析指出,中英思维模式存在着直觉与抽象、本体与客体和螺旋与直线型差异,并因此导致英汉学术论文中论证方法在修辞手段、引经据典、引用权威等方面的使用差异.文章最后指出,只有了解英汉思维模式的差异,分析其文化成因,才能真正实现跨文化写作的成功.     

基于电动出租车数据的充电桩选址聚类方法比较

为有效降低出租车运营企业及经营者的经济成本,通过分析出租车的卫星轨迹数据,比较和选取用于电动出租车充电桩选址规划的聚类方法。以上海市电动出租车充电站的选址规划为研究对象,分别基于孤立森林和聚类算法设计异常值检测方法,对相关时段的出租车卫星数据进行清理以及数据可视化处理;比较层次聚类（Agglomerative Clustering）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、K-means聚类、Mean-Shift聚类以及谱聚类（Spectral Clustering） 5种算法的聚类效果,并选取K-means算法作为充电桩选址规划参考算法。从城市区域划分及企业运营角度确定充电桩选址方案,为未来上海市区电动出租车充电桩的数量和容量配置提供设计依据。     

水下爆炸荷载作用下水面舰船设备冲击环境预报方法研究

利用MSC.DYTRAN有限元软件,采用冲击谱的描述方法,以舰艇结构加速度响应作为输入,对大型舰船设备在水下爆炸荷载作用下的冲击环境进行数值仿真。在分析该类型舰船设备冲击环境特点的基础上,通过对不同爆炸冲击因子作用下数值仿真结果的对比分析,归纳出爆炸冲击因子与设备冲击环境关系,并给出水面舰船设备冲击环境的预报公式。该预报公式计算结果与采用有限元方法得到的数值计算结果吻合良好。     

大型跨海桥梁防撞设施设计与施工技术

结合大型跨海桥梁防撞研究的特点,根据桥区的环境特点和防撞要求,提出适合大型跨海桥梁主通航孔的防撞方案.通过对桥梁防撞方案进行选型研究,考虑采用释能附体钢套箱保护桥梁的主通航孔桥墩,这种防撞设施占用航道空间少,易于制造和维护,具有良好的经济性.采用双层组合模块化防撞钢套箱设计,应用大量自动化焊接、涂装设备,保证大型防撞钢...     

芳纶增强热塑料管产品设计方法

芳纶增强热塑料管是一种新型油气输送管道,通过对芳纶增强热塑料管的失效分析,以长期静强度回归试验分析为基础,利用产品族的概念,推导并建立了芳纶增强热塑料管的基本设计方法,为今后该产品的设计提供了理论依据。     

信息化战争要求国防交通必须强化五种能力

根据信息化战争的特点,论述了国防交通应努力强化应急保障、机动保障、立体保障、生存防卫和组织指挥等五种能力。     

基于问卷调查的公众交通安全意识评价方法

为了评价公众交通安全意识,进而明确不同年龄、不同受教育程度、不同职业和不同出行方式的公众群体交通安全意识的差异性,对公众交通安全意识调查数据进行了量化分析。首先,基于自主编制的公众交通安全意识问卷对5 029名参与者进行了调查;其次,对回收的问卷进行因子分析和信度、效度检验,得到了交通安全行为、交通安全态度和交通管理认知3个因子;最后,选取上述因子作为3个一级评价指标,因子所含条目作为17个二级评价指标,对公众交通安全意识进行评价,采用主成分分析法计算因子得分,并应用熵值法确定一级评价指标权重,再通过灰色关联分析计算灰色关联度,最终根据模糊综合评价得出不同公众群体的交通安全意识水平。研究结果表明：不同年龄段的公众中,18~40岁群体交通安全意识水平最高（b=0.79）,41~65岁（b=0.44）和65岁以上（b=0.45）群体交通安全意识水平较低;不同受教育程度的公众中,专科学历群体的交通安全意识水平最高（b=1）,小学及以下学历群体其交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同职业的公众中,事业单位人员群体的交通安全意识水平最高（b=0.93）,农民群体的交通安全意识水平较低（b=0.33）;不同出行方式的公众中,以公交车为主要出行方式的群体其交通安全意识水平最高（b=0.91）,而以三轮车（b=0.35）和自行车（b=0.36）为主要出行方式的群体其交通安全意识水平较低。研究结果可用于不同公众群体交通安全意识的度量,并为不同群体的交通安全意识提升方法制定提供理论依据。     

基于声固耦合方法舰船结构冲击响应数值预报研究

相比流固耦合方法,声固耦合方法对于计算非接触爆炸下舰船的冲击响应具有较好的精度.文中基于声固耦合方法,对舰船结构冲击响应进行预报.为了验证该方法的计算精度,以公开发表的实船试验数据为参考,对该方法的数值计算进行了对比分析.在此基础上,以某一典型舰船为例,计算全船冲击谱速度值,并分析其沿纵向和冲击因子变化时的分布规律.通过最小二乘法,拟合建立具有一定通用性的快速预报公式,为舰船结构的抗冲击设计提供参考.     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

考虑驾驶人风格的换道轨迹规划与控制（双语出版）

基于自动换道控制技术中融合个性化驾驶人风格的研究,建立考虑驾驶人风格的车辆换道轨迹规划及控制模型以提高换道规划控制模型对不同风格驾驶人的适用性,在保证安全性的基础上进一步满足驾驶人的个性化需求。首先通过问卷调查的方式采集得到了212份驾驶人风格量表数据,采用主成分分析法和K均值（K-means）聚类分析法将驾驶人按驾驶风格分为激进型、普通型和谨慎型,并通过驾驶模拟器试验采集不同风格驾驶人分别在自车道前车、目标车道前车和目标车道后车影响下的换道行为数据。然后对椭圆车辆模型进行改进,以描述不同风格驾驶人的行车安全区域,并据此构建3种典型工况下不同风格驾驶人的换道最小安全距离模型,结合驾驶舒适性约束、车辆几何位置约束以及不同风格驾驶人的换道行为数据,以换道纵向位移最短为目标,实现适应驾驶人风格的换道轨迹规划。最后以基于预瞄的路径跟踪模型作为前馈量,设计基于动力学的线性二次型最优（LQR）反馈控制器,通过调节控制权重矩阵实现3种工况下不同驾驶人风格的换道轨迹跟踪。PreScan和MATLAB/Simulink联合仿真结果表明：所设计的考虑驾驶人风格的换道轨迹规划及跟踪控制模型能够实现不同驾驶风格的自动换道轨迹规划及跟踪控制,可满足驾驶人个性化换道需求。