贝叶斯网络在电控发动机燃油系统故障分析中的应用

贝叶斯网络(Bayesian Network)是近年来发展起来的一种基于概率理论的推理工具,本研究简要介绍了贝叶斯网络的基本理论,建立了电控发动机燃油供给系统故障信息的贝叶斯诊断网络,并利用Hugin Expert软件计算当燃油供给系统某一部件出现故障时不同故障现象出现的概率。研究表明,贝叶斯诊断网络能够有效诊断电控发动机燃油供给系统故障信息关联度。     

汽车外部流场仿真的复杂网格系统生成

生成高质量的流场计算网格，对于提高汽车外部流场仿真的效率和精度具有重要意义，是汽车外部流场仿真计算的主要难点之一，针对汽车外部流场仿真求解域大，汽车几何形状复杂的特点，根据汽车外部流场结构和求解要求，将整个求解域分区，分别生成结构/非结构网格系统。在汽车壁面采用半结构化网格，沿壁面法线方向进行加密，以满足汽车壁面粘性边界层计算要求。     

网络控制技术在桥梁工程施工中的运用

网络控制技术是在一定的约束条件下 ,按既定的目标对网络计划进行不断检查、评价、调整和完善的过程。在某市汶河大桥施工过程中 ,运用网络控制技术 ,综合各种情况 ,压缩计算工期 ,以达到要求工期的目标 ,并有效地进行了进度和质量控制。     

浅谈射流通风技术在圆梁山隧道施工通风中的应用

介绍了圆梁山隧道施工通风方式,以及射流通风技术在该隧道施工通风中的应用情况、对类似工程的施工通风有参考价值。     

先进传感技术在轿车上的应用

现代轿车上都应用了一个包括许多电子感应器(传感器)的车载网络。这些传感器对于轿车的作用，就相当于人的眼睛、耳朵、皮肤和鼻子等器官．他们能够识别轿车外部和内部物体的位置或运动状态，分辨声音的大小和方向，感受到触、热、冷、痛等，甚至还能够嗅出和辨别周围环境的气味。传感器会自动将这些物理化学量转化成电信号，电信号随即被网络中的控制模块和计算机收集并进行智能化处理，     

基于拉格朗日松弛算法的应急物流配送车辆调度模型优化研究

大型突发事件的应急物流具有多货物多起止点网络流、多种运输方式转换及对运输时间限制的特点.文中根据应急物流的特点设计一种描述车辆调度问题(V RP)的多模式分层网络,通过划分时间段和延期费用构建多目标VRP数学组合优化模型,并采用拉格朗日松弛算法将该问题分解为2个子问题分别进行优化,最后通过算例验证该优化模型的有效性和收...     

面向航班高峰期的机场地勤车辆多阶段优化调度方法

在航班运行高峰时段内,地面服务需求更加集中,机场可调度的地勤车辆数量有限,可能引发航班延误,导致机场多方面损失。针对该问题,研究了地勤车辆多阶段优化调度方法,重点考虑摆渡车和加油车2种地勤保障车路由与时间窗口限制,以航班准点率及延误时间为评价指标进行优化调度。构建了具有4类节点和5类弧的容量-费用网络G1,通过设置合适弧容量及费用参数,确定最小费用流规划模型;采用拉格朗日松弛启发式算法对模型求解,通过不断寻优,设置对偶间隙初值、容许误差,最大迭代次数,输出预测结果;深入分析高峰时段的航班运行状态,构建基于时空网络的整数线性规划模型,优化第一阶段未服务航班的总延误时间;结合最小化最大值定理,构建单航班服务延误模型,将单个航班延误造成的损失降到最低。最后,基于实际航班数据,结合机坪平面布局开展仿真实验和验证,结果表明：利用优化调度得到加油车和摆渡车准时服务的最大航班数分别为30,131架·次,待服务航班的最小总延误时间分别为223,542 min,航班总延误下降21.56%,显著缩短航班延误时间,提升了机场场面的整体运行效率。