基于J-C型材料模型的整车正面碰撞结构优化

根据拉伸试验结果,考虑应变率效应及温度效应,确定了B420LA及HC420/780DP材料的J-C型动态拉伸本构方程,并将这2种材料用于某款新能源汽车的前纵梁结构设计。基于LS-DYNA程序,采用数值仿真的方法,考虑整车正面碰撞工况前纵梁结构的变形模式及压溃吸能效果,对前纵梁结构进行了优化设计。结果表明,优化后的前纵梁压溃变形模式更好、吸能效果更优,左、右侧整车加速度峰值由58.1g与56.2g分别降为38.0g与39.2g,前围板过程最大侵入量由208.7 mm降低为182.2 mm,符合汽车正面碰撞工况研发的需要。     

提升工程项目投标前成本测算效率的策略和方法研究

建筑施工企业在项目投标报价阶段,经常因无法准确预测项目成本而困扰,一些企业为了能够中标甚至不惜降至超出企业自身能够承担的风险范围,从源头上埋下了项目亏损的隐患.本文对上述问题及问题产生的原因进行了分析,并根据笔者所在企业编制的企业定额、结合信息化系统应用,对提升工程项目投标前成本测算效率进行探析.认为需要从完善企业内部...     

基于3DCS的前盖与翼子板平整度偏差分析

本文围绕某车型前盖和翼子板平整度虚拟分析超差展开,利用三维偏差分析软件3DCS建立尺寸仿真模型,模拟工装装配过程,计算前盖和翼子板平整度超差概率及各影响因素贡献量。通过优化车身工装定位点的位置,结合车身GD&T图纸相应公差调整,最终有效改善了虚拟分析的结果。     

一种基于深度学习的交通标志识别算法

在无人驾驶和驾驶辅助领域,交通标志识别是非常重要的.现实道路中,许多交通标志目标较小且存在相互遮挡的问题,导致标志很难被准确检测.为了解决这一问题,文章利用深度学习网络YOLO v3模型实现对交通标志进行检测.首先,利用数据增强用不同的方式模拟现实天气条件对清华-腾讯交通标志集进行数据集增强,得到更为真实、丰富的标志数...     

基于LS-DYNA的卡车前下部防护装置仿真优化

本文针对现生产车型前下部防护装置存在的问题,应用LS-DYNA软件,对某卡车前下部防护装置进行碰撞仿真分析,通过研究前下部防护装置防护梁和支架等结构形式对承载力的影响,开发出一套轻量化、模块化、装配便利的全新前下部防护装置,并将此结构推广至多平台车型,实现年降成本约4000万。     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.     

H-C:基于H-Struct的频繁闭合项集挖掘算法

提出了一种基于H-struct结构的频繁闭合项集挖掘算法H-C。该算法利用了H-struct动态链接结构的特点,快速且高效地挖掘闭合的频繁项集,大大减少了冗余关联规则的产生。试验表明该算法对大型数据库的处理效率和扩展性优于传统的频繁项集生成算法。     

车辆集电系统HILS系统的开发

介绍了车辆集电系统HILS系统的结构,运用日本铁道综合技术研究所试验装置进行了基于动态子系统法的HILS系统的试验,验证了HILS系统的工程适用性.