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主动悬架系统对汽车侧翻稳定性改善分析 总被引:4,自引:0,他引:4
针对被动悬架系统侧翻稳定性比较差的问题,提出采用主动悬架系统的方法进行改善。通过汽车侧倾运动状态分析,建立了被动悬架系统、主动悬架系统和控制系统模型。模拟分析得到主动悬架系统使得汽车在弯道行驶时的侧倾角有效值下降了92.8%,侧倾角加速度有效值下降了78.2%,侧翻因子有效值下降了92.6%。结果表明:利用主动悬架系统可以有效地降低汽车非直线行驶时的侧倾角以及侧倾角加速度,提高汽车的侧翻稳定性,是提高汽车非直线行驶状态下安全性的一个合理的解决方案。 相似文献
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针对传统舰船室内设计方法受到设计元素种类的影响,出现设计效果差的问题,以增强舰船室内设计效果为目的,提出人工智能技术在舰船室内设计中的应用研究。采用人工智能技术优化舰船室内视觉信息,利用视觉信息的获取步骤,得到舰船室内设计的视觉信息,将舰船室内设计的二维坐标转换为三维坐标,完成舰船室内的场景建模,最后通过舰船室内设计流程,实现了舰船室内设计。实验结果表明,与其他2种方法相比,基于人工智能技术的舰船室内设计方法可以增强舰船室内设计的效果。 相似文献
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由于传统的舰船行驶轨迹自动检测得到的目标图像局部视觉对比度低,弱小目标占据像素少,导致检测结果精度下降,无法为相关技术人员提供有效的参考价值,为此提出基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。利用所采集图像帧与帧之间的关联性,采集其灰度变化情况,获取有效信息,提取灰度矩阵特征,选择目标层次中的相邻帧,获得短时轨迹,计算得出灰度坐标,使所得轨迹光滑连续,分析单帧检测结果,完成基于机器视觉技术的舰船行驶轨迹自动检测算法研究。设计对照实验,验证所提出算法的应用效果,实验结果表明,在应用机器视觉技术后,检测得到的图像局部视觉对比度有着显著提高,能够证实所提出算法的行驶轨迹检测性能优于传统算法。 相似文献
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《综合运输》2019,(9)
为解决基于手机信令数据识别大规模用户交通方式问题,多维度分析出行方式特征,提出结合主动学习和Tri-training的半监督支持向量机算法。以手机信令出行链为基础,将出行特征划分为距离、时间、速度、出行者属性等四类,并进一步研究多维度特征及其计算方法 ,基于有向无环图设计一种结合主动学习与基于Tri-training的半监督多分类支持向量机。运用HY市手机信令数据构建样本集并训练该分类器,与多种监督学习分类算法进行比较。结果表明主动学习构造的富含信息的已标记样本集可以减少半监督学习的迭代次数,Tri-training半监督支持向量机可以通过大量未标记样本提升分类器准确率,结合主动学习与Tri-training半监督支持向量机算法可以有效地识别手机信令数据出行链的交通方式。 相似文献