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871.
《湖北汽车工业学院学报》2015,(4)
提出一种插电式四轮驱动混合动力汽车的结构,并对该结构进行详细分析。利用Cruise软件搭建该插电式四轮驱动混合动力汽车的整车仿真模型,利用Matlab/Simulink软件搭建整车控制策略。对该插电式四轮驱动混合动力汽车的主减速器传动比和动力电池SOC的上限值和下限值进行优化分析,得到最佳的主减速器传动比和SOC的上限值和下限值。根据优化结果可以显著改善该车的动力性和经济性。 相似文献
872.
介绍桁式组合拱桥的典型病害,研究该类桥梁病害的成因,建立桁式组合拱桥的有限元模型,并进行结构的静力、动力分析。结合现场检测结果的结构病害,分析桁式组合拱桥典型病害产生的根源。根据该类桥梁的病害成因,提出几种桁式组合拱桥典型病害的处治方案。最后,通过实际的桁式组合拱桥检测加固工程,验证加固效果。通过对桁式组合拱桥典型病害成因分析和处治方法研究,为该类桥梁的加固建设提供借鉴。 相似文献
873.
某高速公路浅埋小净距隧道穿越省道,为了不影响省道的正常运营,在隧道洞口设置桩式套拱结构,对小净距隧道中间岩柱采用预应力锚杆进行加固,采用双侧壁导坑法对隧道进行开挖。并对隧道进行了数值开挖模拟,分别得出了桩式套拱结构的位移及应力、隧道衬砌的位移及应力、省道路面的位移等等,以此来探讨桩式套拱及隧道结构、省道路面的稳定性。对类似工程有一定的借鉴意义。 相似文献
874.
针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
875.
主缆无应力长度的计算,是悬索桥施工监控中的重要内容。利用Midas/civil对松原天河北汊桥建立有限元模型,考虑主索鞍和散索鞍处圆曲线影响,对主缆无应力长度进行修正。由于主缆从边跨至中跨通过鞍槽进行了竖向和横向两次转向,因此需要对竖向和横向主缆的无应力长度进行修正,为计算空间索面自锚式悬索桥主缆无应力长度提供参考。 相似文献
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877.
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