高职英语教学中立德树人的教育目标及实现途径

本文基于文献研究和比较分析,总结概括高职英语中立德树人的具体内涵及目标要求.结合新时代要求,提出高职英语教学中立德树人教育目标实现的四个途径:构建高职英语立德树人目标体系,在课程与教学中贯行;挖掘教材中的“立德”元素,在知识传播中培植价值观;融合德育于情景体验与活动教学中,调动学生的认知情感;改革教师、学生双向考核机制...     

巴拿马运河船闸省水技术综述

针对船闸设计中的水资源利用问题,从省水技术角度出发,总结了国内外发展趋势.重点围绕巴拿马运河船闸中运用到的省水技术展开概念性分类论述,并结合船闸多目标优化设计理念研究各省水技术的应用特点.巴拿马运河船闸省水技术依靠重力实现,且省水效益与省水技术及运行方式直接相关,本质上是水的空间存储的优化设计.采用多因素分析方法,探讨...     

基于SVM的地铁闸机检测识别系统研究

在复杂环境下提高地铁闸机智能识别系统的识别率是一项极其困难的工作。针对地铁闸机通行中各种事件的不同情况,提出了一种基于支持向量机的智能识别方法,并设计了基于双CPU控制和红外传感器的智能检测识别系统,通过合理安排红外传感器的位置,获取通行乘客经过闸机通道时的运动序列,结合图像识别等辅助功能,最终判断通行乘客情况。大量样本数据表明,通过SVM的方法使控制系统精度和处理能力得到提高,识别率超过90%,较好地满足了市场需求。     

广东省道路交通安全目标管理体系研究

安全目标管理是现代化管理技术在安全管理上的应用,在进行广泛调查和专家咨询的基础上,结合广东省道路交通安全实际,提出了构建广东省道路交通安全目标控制指标体系,并讨论了该体系的实施和评价等相关问题.     

公路网可持续发展目标体系的构建

根据公路交通运输可持续发展已有的研究成果,区分公路网可持续发展与公路交通可持续发展两个不同概念,给出公路网可持续发展定义,构建公路网可持续发展目标框架体系和层次结构,提出总体目标和分项目标,最后构建公路网可持续发展目标体系。     

基于功效系数法的城市公交线网优化模型

城市公共交通线网优化是城市客运交通规划的重要部分之一。对现有公交线网进行优化,可以更有效地利用现有资源,解决城市交通问题。通过对城市公交线网优化的主要内容、优化模式、优化目标以及约束条件的分析,同时兼顾乘客出行时间、线网平均满载率、公交线网密度和公交线网的布局,对整个城市交通系统的影响提出优化目标的函数表达式及相应约束条件的数学表达式,建立公交线网优化的多目标模型。通过对模型的分析,提出可用功效系数法对模型进行寻优和评价。     

电动汽车用双层永磁体IPMSM解析与优化设计

为准确快速地获取气隙磁密波形,采用等效磁路法对双层永磁体结构内置式永磁同步电机(IPMSM气隙磁场进行了解析计算。考虑到定子开槽效应的影响,利用改进的卡特系数修正气隙长度。为降低气隙磁通密度波形畸变率和转矩脉动,引入了一种Taguchi方法对电机铁心进行多目标快速优化设计分析。利用有限元仿真分析与数值计算,阐述了双层永磁体IPMSM多变量和多目标优化设计过程。分析表明,优化后的双层永磁体IPMSM输出转矩提升2%,转矩脉动减少2.77%,空载气隙磁密谐波畸变率降低4.28%。试制样机验证了有限元的可靠性和理论分析的有效性。     

基于DMPC的智能汽车协同式自适应巡航控制

本文中针对单向通信拓扑的非线性车辆队列协同式自适应巡航(CACC)控制问题,提出一种保证队列稳定且满足队列各车跟随性、安全性和乘员舒适性的分布式模型预测控制(DMPC)策略。首先建立了车辆队列的动力学模型和通信拓扑结构模型,并基于队列系统的多项优化性能设计代价函数和系统约束,使队列中每一辆跟随车基于其接收到的有限信息求解一个开环局部最优问题,计算出当前时刻的最优控制量作为输入并不断重复这个过程,达到滚动优化的目的,实现车辆队列的协同式自适应巡航控制。其次通过CACC系统局部代价函数之和构建Lyapunov候选函数,证明了车辆队列系统渐进稳定性的充分条件。最后通过CarSim和Simulink联合仿真,分析了算法在理想状态下对不同形式单向通信拓扑车辆队列的控制性能;通过实车试验,验证了算法在实车条件下感知层存在抖动、底层控制存在延迟和误差时的控制性能。仿真和实车试验的结果表明,本文提出的控制策略能使队列车辆实现各项优化性能,同时对外部干扰有较好的鲁棒性。     

基于RetinaNet及优化损失函数的夜间车辆检测方法

为解决智能驾驶系统中夜间车辆检测误检多、远处小目标检测效果差的问题,在RetinaNet的基础上对损失函数进行全面优化。在分类损失函数方面,分析了负样本与正样本交并比的产生机理和对训练的影响,构造了关联交并比的分类损失函数,利用负样本交并比使网络注重于训练难分类负样本,同时利用正样本交并比提高了检测框的定位精度;在定位损失函数方面,改进了传统L1损失的归一化方式,提高了小目标检测能力。此外,针对夜间场景中的车辆特征对网络结构进行了优化设计,并在夜间车辆数据集上进行了测试验证,结果表明模型优化后的平均检测精度提升了14.6%。