轻型商用车电量平衡试验研究

汽车产品供电系统的电量平衡性能直接影响整车成本及用户使用感受。基于某款轻型商用车开发验证实例,结合轻型商用车产品定位及使用特点,从整车电量平衡试验设定、测试要求、评价准则等方面进行论述,并针对该车型在较大功率负载下整车电量不平衡问题提出了改进意见。     

6×4工程自卸车动力传动系统匹配分析

根据6×4工程自卸车的使用环境,通过动力传动系统的匹配,优化整车动力性和燃油经济性。并对比仿真分析、转毂试验和道路试验的结果,验证匹配的合理性。并针对不同发动机风扇类型,进行了对比试验,初步确认对经济性的影响。     

基于AMESim的燃燃联合动力装置并车仿真研究

针对燃燃联合动力装置(COGAG)建立仿真试验系统,以燃燃联合动力装置为研究对象,仿真平台采用仿真软件AMESim,对动力装置的各个部件进行建模采用的是模块化的建模方法,建立了燃燃联合动力装置系统的仿真模型,利用该模型对单台燃机的动态过程、两台燃机的并车过程进行了仿真和验证。此外,将AMESim中的仿真模型与MATLAB/SIMULINK中的仿真模型相对比,表明AMESim软件能够较好地完成物理模拟,并使研究者从繁杂的数学模型中解脱出来。     

基于二维高斯样条函数的水下地磁被动定位

目前利用水下地磁信息对惯导误差进行校正多以各类匹配算法为核心,对此论文提出一种基于二维高斯样条函数的水下地磁被动定位新模式。文章首先介绍了一种利用二维高斯样条函数逼近的连续局部地磁场模型,随后在该模型的基础上将实测地磁表示为连续的解析形式,最后以实测地磁作为包含目标位置信息的量测值,并结合扩展卡尔曼滤波算法对目标位置进行最优估计。这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制。以分辨率为2′×2′的某区域地磁异常数据为背景场进行仿真,最终的仿真结果表明：经高斯样条函数逼近的局部地磁场模型平均误差小于0．26nT ,水下平均经、纬定位误差分别小于0．96和0．33海里。     

一种新型图像匹配方法在视觉导引 AUV 对接中的应用

针对视觉导引AUV对接过程图像的变化特点,提出一种量子粒子群算法与灰度关联分析方法相结合的图像匹配算法。此算法结合量子粒子群并行搜索的快速性与灰色关联分析方法较强的鲁棒性,对旋转、平移、亮度变化等不敏感,符合视觉导引AUV对接过程中对图像匹配算法的要求。详细介绍了基于量子粒子群优化算法的图像匹配算法,算法以图像灰度直方图的灰色绝对关联度作为适应度函数。利用水池实验所得图像进行测试,实验结果显示,所提出的图像匹配算法准确、快速、鲁棒性强,能够很好地应用于视觉导引AUV对接。     

浙江省内河集装箱运输适用船型研究

分析当前浙江省内河集装箱船型情况,结合浙江省内河航道、跨航桥梁、控制性船闸等基础设施现状及发展规划,提出适合浙江省的内河集装箱发展船型,并分析其节能、高效、经济、适应性等特点。本研究对行业主管部门研究制定相关标准具有参考价值,对全国内河集装箱运输发展具有借鉴意义。     

桑塔纳2000GSi轿车防盗系统的故障诊断

详细介绍桑塔纳2000GSi轿车防盗系统的电路组成、故障诊断及防盗钥匙的匹配方法。     

阻抗匹配平衡变压器的有限元仿真研究

介绍了阻抗匹配平衡变压器的结构和基本原理,给出了阻抗匹配条件和电流向量关系。采用ANSOFT有限元仿真软件对阻抗匹配变压器进行建模,详细介绍了建模方法和参数设置方法,仿真结果与理论推导结果是一致的,表明了仿真方法的正确性。通过观察和分析仿真参数的动态变化,来指导变压器优化设计,使其满足设计要求。     

基于故障树的某型船主冷凝器真空偏低原因分析

主冷凝器是船舶蒸汽动力装置的重要组成部分,其可靠性的好坏直接影响了整个蒸汽动力装置系统的运行状况。在分析了引起主冷凝器真空偏低的原因的基础上,利用故障树理论绘制出主冷凝器真空偏低故障树,并对其进行了定性分析。所得结果有助于装备使用人员和工厂技术人员更快更准地查找故障原因。     

Developing travel time estimation methods using sparse GPS data

Existing methods of estimating travel time from GPS data are not able to simultaneously take account of the issues related to uncertainties associated with GPS and spatial road network data. Moreover, they typically depend upon high-frequency data sources from specialist data providers, which can be expensive and are not always readily available. The study reported here therefore sought to better estimate travel time using “readily available” vehicle trajectory data from moving sensors such as buses, taxis, and logistical vehicles equipped with GPS in “near” real time. To do this, accurate locations of vehicles on a link were first map-matched to reduce the positioning errors associated with GPS and digital road maps. Two mathematical methods were then developed to estimate link travel times from map-matched GPS fixes, vehicle speeds, and network connectivity information with a special focus on sampling frequencies, vehicle penetration rates, and time window lengths. Global positioning system (GPS) data from Interstate I-880 (California) for a total of 73 vehicles over 6 h were obtained from the University of California Berkeley's Mobile Century Project, and these were used to evaluate several travel time estimation methods, the results of which were then validated against reference travel time data collected from high resolution video cameras. The results indicate that vehicle penetration rates, data sampling frequencies, vehicle coverage on the links, and time window lengths all influence the accuracy of link travel time estimation. The performance was found to be best in the 5-min time window length and for a GPS sampling frequency of 60 s.