高速公路尾随相撞事件的贝叶斯网络致因分析模型

应用上海市高速公路1104条事件数据,基于专家知识和数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习;运用团树传播算法进行推理分析。研究了上海市高速公路尾随相撞事件类型与不同道路环境条件之间的关系。在验证贝叶斯网络模型的有效性后,系统分析事件致因,并提出改进措施。发现重大尾随相撞事件易发生在大中型车与小型车之间;夜间易发生大中型货车的重大尾随相撞事件,尤其是凌晨0时至6时;路表潮湿状态下的非普通路段上易发生大中型客车的重大尾随相撞事件。结果表明贝叶斯网络建模能够更好的反映事件致因因素的多维性及关联性,是交通事件致因分析的有效方法。     

建成环境对共享单车分时骑行量的非线性作用研究:以上海市为例

为解析建成环境对共享单车不同时段借还车量的非线性作用,本文以2016年上海摩拜共享单车和网络公开数据为基础,利用梯度提升决策树,建立共享单车工作日,非工作日及工作日早、晚高峰借还车量模型。研究结果显示：变量影响程度方面,街道至市中心距离对4个时段共享单车借还车量具有稳定且突出的作用,相对重要度超过17%;路网密度、非机动车道占比、人口密度影响次之,但在4个时段作用波动较大。非线性关系方面,街道至市中心距离、非机动车道占比、人口密度、就业POI(Point of Interest)密度与各时段共享单车借还车量呈复杂非线性关系,阈值效应显著;路网密度、住宅POI密度则与之总体负相关和正相关。同时段下,建成环境对早晚高峰时期的共享单车借还车量非线性作用差异明显,与高峰时期单车骑行的潮汐性特征相一致,非机动占比与街道中心邻近度、就业POI密度对高峰时段单车骑行作用有明显的协作性作用。     

双相高强度钢板矩形盒拉深性的有限元分析

采用有限元方法对DP600高强度钢板、IF钢板和T2纯铜板矩形盒拉深成形过程进行了模拟分析和比较,指出高强度钢板在非回转对称拉深中的变形流动性较差,极限拉深深度对压料力变化不敏感。因此,在即将大量使用该类钢板进行汽车覆盖件成形生产时,应从成形工艺和模具结构方面有效调节法兰材料的变形流动,以缓解断裂危险点的应力应变集中现象,进而提高覆盖件成形性。     

排除雨刷故障有妙招

雨刷的构造很简单,主要是一个刷子加上一个马达,故障相对比较少。即使雨刷有了故障不能动时,大多是因为保险丝烧掉了。排除时只要打开保险丝盒,找到雨刷器的保险丝,抽出来更换新的就可以了。保险丝主要分两种：片式保险丝和玻璃管式保险丝。片式保险丝烧断了如果没有预备的,又l除巧行驶在雨中,可以用其他次要线路上的保险丝来代替。如借用喇叭的保险丝,白天还可以借用前灯的保险丝。至于玻璃管式的保险丝烧断后,除了可以采用上述的变通办法处理以外,还可以用香烟盒内的锡箔纸代替。     

BOM展开的树型结构实现

介绍了树型结构如何用Visual Basic语言的数组表示及实现遍历,以及如何用TreeView控件显示BOM,给出了数据结构的描述及算法的流程,并在大连机车厂CIMS工程的车间管理系统中成功应用,本方法对其他类似的实际应用也有参考价值。     

产品结构树在CAPP信息管理中的应用

通过对CAPP系统信息管理的分析,论述了在实用化CAPP系统中建立产品结构树的必要性.提出了一种线性产品结构树的数学模型以及基于该数学模型在VC++6.0下实现产品树的方法--采用一个可变长度的一维数组描述产品树节点,标识各节点在产品结构树中的层次关系.用该方法表示产品结构树,产品结构逻辑关系清晰,数据冗余小,简化了建立产品树的过程,是一种简单有效的方法.     

机械产品信息管理系统的开发和应用

根据机械产品具有层次性和特定隶属关系的特点,研究建立数学模型和适应计算机管理的数据结构,阐明系统开发的原理与过程,提出用产品树实现对机械产品信息的层次化管理,实现了产品信息的有效组织和利用,对新产品开发和既有产品管理都有积极的作用.     

毕加索电器附件及中央电气控制盒

详细介绍毕加索(2004年款)熔断器、搭铁点、多路传输电路连接以及中央电气控制盒(BSI)各端子连接电器资料。     

检修昌河铃木空调引发的思考

故障现象:1999款昌河铃木面包车．因空调不正常前来我处修理。车主首先介绍了汽车的故障及在别处维修的经历: 空调系统无规律的不正常．有时在行车过程中不开空调的情况下．压缩机会自动吸合,空调开关无法控制;有时开空调后,压缩机反而又不能正常吸合了。几家修理厂也没找到原因．空调控制盒也换了几个还是不能正常工作。     

某型自动化立体仓库储位优化算法研究

[目的]某船用自动化立体仓库在使用过程中存在不同类储具乱序的问题,该现象将影响后续物资保障效率,因此需要进行自动化立体仓库储位优化研究。[方法]首先,分析某型自动化立体仓库的运行特点,以最小化储位优化时间、同组货品距离为目标建立储位优化模型;随后,为了克服传统蒙特卡洛搜索易陷入局部最优的缺点,引入模拟退火算法进行最优节点选择优化,同时改进蒙特卡洛树搜索算法;最后,对改进的蒙特卡洛树搜索算法进行算法优化性、稳定性和收敛性测试。[结果]试验表明,与基于贪心、基于魔方还原以及传统蒙特卡洛树搜索算法相比,改进的蒙特卡洛树搜索算法在储位优化运行时间上至少优化30%。[结论]通过在蒙特卡洛树搜索算法中加入最优路径随机选择因素,能够避免算法陷入局部最优;优化后的蒙特卡洛树搜索算法能够有效实现储位优化