基于复合神经网络模型的四轮独立驱动电动车控制

针对四轮独立驱动电动车的运动控制，提出了一种基于Ackerman转向模型和神经网络方法的复合模型，用于对各个车轮转速进行仿真和控制。这种复合模型的特点是结构非常精简，其参数可用实际整车数据来直接整定，尤其适合于车辆的中低速运行控制。     

客车主要噪声源识别的试验研究

基于偏奇异值分析法识别噪声源的基本原理，采用了近场声压测量法，同步采集15个传感器的振动与声压信号，识别出客车车外噪声的主要噪声源，分析出各噪声源对车外噪声的贡献并做出降低车外噪声的预测分析。所采用的试验与分析方法具有计算量小、声源定位准确的特点，并且可以准确预测零部件的改进对车外噪声的影响。试验研究和实车应用表明，这种方法可以适用于复杂的工程实际。     

一种快速建立道路整体模型的方法

在系统分析了现有的道路三维模型构建方法的基础上,提出了一种将道路设计面模型与地形表面模型融为一体的整体模型构建方法,该方法基于约束Delaunay三角网内插入点和约束边的理论,利用逐点插入算法原理和Windows文件映射技术,快速实现了道路设计面与地形表面的整体建网.应用道路整体模型可以实现道路景观的三维漫游,评价三维立体线形以及与周围地形的配合情况.     

大连振兴路现状交通分析及发展观测研究

本文以振兴路实测现状交通量调查资料为基础，对该路现状交通进行了分析与评介，并依据该路所在地区国内生产总值和公路运输量等社会经济指标的发展趋势，对其未来交通量的发展做出观测，并对相应的道路交通状况进行了分析，最后提出振兴路的合理建设规模，并就立体交叉位置等问题给出建议。本研究成果已应用在振兴路的实际建设工作中。     

自卸车CAD系统底层模型的开发与研究

针对自卸车ＣＡＤ系统底层模型的开发过程，阐述了底层模型中功能模型和信息模型的开发要点，并对功能模型和信息模型进行了描述。     

1998年汽车市场预测

良好的宏观大环境为１９９８年汽车市场提供了有利的发展空间，但汽车市场改观的力度不会太明显。１９９８年，汽车总需求量在１６０￣１７０万辆之间，汽车产量在１６５万辆左右，轿车将是推动汽车需求增长的主要力量；微量车将是汽车市场的另一个主要需求增长点，中型货车需求量将在１９９７年的水平上有所浮动，轻型车需求不会有太大的变化。私人汽车需求将继续增加，而非私人汽车市场份额将继续下滑，进口车对我国汽车市场的影响     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。     

中国铁路网需要12万公里

<正> 铁路在我国综合运输体系中占有重要地位。早年孙中山先生曾对我国铁路网总规模提出了设想。解放后铁道部又多次编制了规划。本文作者参考国外预测方法,将主要城市和客货集散点,以及连接线作为基本因子,预测并提出了我国铁路发展总规模。 铁路网规模预测,涉及因素众多,包含了自然、社会、经济等诸多方面。经过分析,我认为考虑铁路网发展的主要因素为人口数量、生产力布局、区域经济发展、社会进步、国防和外贸等。这些因素构成了旅客和货物运输的需求。     

汽车操纵动力学十八自由度模型仿真研究

本文介绍了根据多刚体动力学中的凯恩方法建立的一般两轴汽车的十八自由度数学模型。     

神经网络技术在车内噪声预测上的应用

本文根据神经网络理论，建立了单一工况下由发动机悬置点振动信号预测车内特定点低频噪声的神经网络模型，并针对驾驶员耳旁噪声进行了实验研究，结果表明：基于神经网络的单一工况车内噪声观测模型，可以频域内很好地预测出特定点的车内噪声。