基于FEMFAT的白车身疲劳分析

本文运用FEMFAT软件,对白车身疲劳寿命进行了分析,阐述了从实际路面载荷谱的采集、信号处理、单位应力求解得到最终的疲劳寿命分析,并对比样车疲劳耐久路试结果,仿真分析与试验吻合度高,从而验证了仿真分析的可行性,并形成一套可行性技术流程,为后续整车疲劳寿命分析提供了技术积累。     

汽车门框密封条设计解析与研究

本文通过从密封条的产品性能、结构设计、产品材料三个方面对车门门框密封条的设计过程进行了全方位的解析与研究。     

基于HyperStudy的多工况铝合金车门尺寸优化

为了实现铝合金车门的轻量化,对铝合金车门的零件进行了尺寸优化.文章以某车型为研究对象,以铝合金车门质量最小为优化目标,扭转刚度和1阶模态频率为约束条件,车门零件的厚度为设计变量,运用HyperStudy的响应面法对铝合金车门的性能进行最小二乘法拟合,最后对车门的零件厚度进行了尺寸优化.经过迭代计算后,铝合金车门的零件厚度得到了优化.虽然车门的扭转刚度和1阶模态略有下降,但铝合金车门质量减少0.43 kg,轻量化效果明显.     

多车道复杂环境下驾驶倾向性状态辨识

驾驶倾向性是汽车行驶过程中操控者情感偏好等特征的动态测度,是车辆安全驾驶辅助系统,特别是其碰撞预警系统中汽车驾驶人意图等心理、意识计算必须考虑的核心参数.以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,获取不同态势下驾驶倾向性特征数据,利用动态贝叶斯网络建立时变环境下驾驶倾向性动态辨识模型.实验验证表明,所建模型对驾驶人倾向性类型的辨识准确率可达到91％以上,能够适应多车道情况下驾驶人倾向性类型的动态识别,为以人为中心的个性化汽车主动安全系统的实现提供理论基础.     

对于IMO新规中VDR记录AIS语句的研究分析

介绍IMO新规中VDR?必须记录AIS数据的要求以及AIS输出语句NEMA-0183格式协议的内容。根据AIS传输语句的特点,阐述新规实施的意义,并对这些AIS语句从硬件和软件层面的传输进行研究分析,为其他标准接口的设备接入VDR提供参考。     

Design research of gravity retaining wall based on limit state design methodEI北大核心

Research purposes: Gravity retaining wall limit state design research is based on the design research of retaining structure limit state of open-cut foundation with the lateral earth pressure supported by wall body weight. This paper sums up the research thought of gravity retaining wall and analyzed their main calculation results, which provides reference for the open-cut foundation retaining structure design research of cantilever retaining wall, counterfort retaining wall, groove type retaining wall and so on. Research conclusions: (1) The steps for design research of the gravity retaining wall limit state are to establish a limit state equation, to calculate reliability index and determine the target reliability index, calculate partial coefficient and set up the design expression. (2) The most critical factor influencing gravity retaining wall limit state is comprehensive internal friction angle. (3) There are different function calculations and different design conditions for the gravity retaining wall in the current specification, their underlying reliability index is different, the corresponding partial coefficient should also be different. (4) The research conclusion can be used to guide the design of gravity retaining wall, which provides the reference to the design research of other open-cut foundation retaining structure.     

重点营运车辆的异常驾驶行为识别研究

为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA) 与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能, 同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明：TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。     

汽车车轮侧滑量检测与车辆技术状况诊断评价

为提高汽车车轮侧滑量检测结果对车辆技术状况评价的准确性,本文对按照GB7258-2012《机动车运行安全技术条件》规定的检测方法 (即单向前进检测法)进行的大量的实测试验数据进行了分析,并通过详细的理论推导计算,指出了标准规定的检测方法存在的缺陷,提出了提高检测评定准确性而应该采用进退双向检测法的建议。     

电机故障识别模型优化研究

提出了基于优化BP神经网络的电机故障识别模型.针对以往隐节点数依靠经验选取,缺乏理论指导的问题,利用隐节点输出的相关系数对网络隐层优化,简化模型结构.实验结果表明,该优化方法可行、所建立的故障识别模型有效.     

高清视频检测和识别技术研究及其在城市交通中的应用

在智能交通的城市公安交通之中,对车辆检测、车辆行为分析和跟踪、车牌识别和交通事件检测都提出了更加明确的需求,利用计算机视觉分析等先进的信息技术实现高效、安全的智能交通已成为交通治安治理的主要发展方向之一。