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通过对正挤压的有限元模拟实验,并对模拟数据进行处理,然后作出输出参数对输入参数的灵敏度分析,得到对输出参数影响最关键的输入参数是凹模锥角和毛坯高径比,摩擦因子对输出参数有一定影响。 相似文献
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梳理了近70年关于跟驰模型的研究, 根据建模方法将其分为理论驱动与数据驱动2类模型, 并归纳了跟驰模型的研究热点; 从人类因素、基础设施、交通信息、异质交通流、新建模型理论5个方面对理论驱动类跟驰模型的研究进行了综述; 根据所用机器学习算法的不同, 从模糊逻辑、人工神经网络、实例学习、支持向量回归、深度学习5个方面对数据驱动类跟驰模型的研究进行了综述。分析结果表明: 理论驱动类跟驰模型以理论推演交通现象, 对影响因素的考量难以全面, 部分人类因素难以量化, 驾驶人决策制定过程的解释不够准确, 异质交通流的跟驰模型缺乏一般交通条件下有效性的理论基础和形式化证明; 数据驱动类跟驰模型以交通现象归纳交通规律, 由于数据的来源、评价指标及评价方法不同, 导致应用机器学习算法得到的模型无法系统比较; 数据驱动类模型侧重于从微观角度研究驾驶行为特性, 对复杂交通现象(如交通震荡、迟滞等)的解释性不强; 跟驰模型的研究应创新数据采集方法, 捕捉驾驶人的心理倾向、感知特性和认知能力, 并量化人类因素的影响和充分利用大数据; 数据驱动类跟驰模型应为无人驾驶技术发展提供技术支持; 在自动驾驶完全普及之前, 人工驾驶与自动驾驶混合场景下的驾驶人跟驰行为特性尚待深入研究。 相似文献
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目的分析血清胰岛素样生长因子-1(IGF-1)水平在2型糖尿病下肢血管病变中的变化规律,探讨IGF-1在糖尿病大血管病变发病机制中的作用,为糖尿病大血管病变的防治提供依据。方珐选择74例2型糖尿病患者和15例健康人,常规测身高、体重、血压、血糖、空腹胰岛素、糖化血红蛋白、血脂、尿白蛋白排泄率;用ELISA法测血清IGF-1水平;用多普勒超声进行双下肢动脉病变检查。结果①糖尿病患者血清IGF-1水平明显高于对照组;②糖尿病合并下肢动脉血管病变时血清IGF-1水平明显高于无下肢动脉血管病变组,且血清IGF-1水平与下肢动脉血管病变的严重程度呈正相关;③糖尿病下肢动脉血管病变的严重程度与尿白蛋白排泄率、病程、血总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDL)水平呈正相关。结论血清IGF-1水平可以反映糖尿病下肢血管病变的严重程度,对糖尿病大血管病变的诊断有参考价值,并有可能作为糖尿病大血管病变治疗的新靶点。 相似文献
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