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To improve the braking safety of automobiles, the author studied the effect of differential brake on the stabilities. To analyze the mechanical characteristics of differential brake, automotive subsystem models were built by applying ADAMS/CAR, and automotive mechanics simulation model was built by setting the main subsystems such as body, engine and brake. The simulation model studied the distribution mode of three kinds of differential brake, and beeline braking stability and turning braking stability were simulated. It shows that differential brake can amend turning shortage of automobile brake and improve its braking stability, but the effect of automobile mass on its braking stability is great. So the distribution mode of braking force and the effect of mass change should be considered while differential brake is applied. 相似文献
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研究了雷达航迹和数据链航迹间断情况下,北东地(NED)坐标系和地心地固(ECEF)坐标系对融合跟踪的影响。利用不敏变换(UT)将NED坐标系下的量测值转换到ECEF坐标系,然后对两种坐标系下的融合跟踪精度进行实验仿真,并对不同仿真场景下的算法性能进行分析和对比,得出一些有益的结论。 相似文献
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应用船舶设计软件Maxsurf,在国外某大型船舶现有型线的基础上,建立等尺度模型。通过仿似变换改变其长宽比、方形系数及排水量,在Hullspeed软件中计算相应方案下的阻力值,分析船舶总体设计中主参数的变化对快速性的影响。在快速性最优的原则下,统筹考虑该大型船舶的初稳性及耐波性,并计入飞行甲板及机库尺度对大型船舶主尺度的限制,优化设计出新船型。与母型船相比,在其他性能不变的前提下,新船的航速从32 kn提升到35kn,快速性得到优化。本文所得结果与国外研究相符,对大型船舶的总体设计研究具有一定参考意义。 相似文献
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海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。 相似文献
49.
通过大数据预处理和分析技术,对位移、应变、风速、温度、湿度和索力等桥梁监测数据进行分析。首先使用傅里叶变换和小波变换,分析了不同监测数据类型之间的相关性,之后通过Bi-LSTM多源预测模型验证了相关性分析的结论。结果表明:位移信号与温度信号之间具有负相关性、位移信号与湿度信号具有正相关性,引入相关性强的桥梁监测数据建立多源预测模型能有效提高预测精度。研究结果对桥梁结构健康监测数据的关联分析与挖掘有参考价值,可为桥梁的日常养护、监测运营和应急管理提供决策依据。 相似文献
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电子背散射衍射(electron backscatter diffraction,EBSD)领域引入Hough变换,实现了由计算机自动识别EBSD花样中的菊池带,EBSD技术由此发展成为表征晶体材料取向的一种重要手段。由于Hough变换的速度远远慢于扫描电子显微镜中电子束的移动速度,如何快速实现Hough变换已成为整个EBSD领域亟待解决的关键问题。分别利用中央处理器(central processing unit,CPU)和统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA)对EBSD花样做Hough变换,详细比较了两者的耗时和识别结果,测试表明:CPU对EBSD花样菊池带的最快识别速度为1.7×103FPS,同样条件下,CUDA对EBSD花样菊池带的识别速度最快可达1.7×104FPS,远远超过CPU的最快识别速度,且利用CUDA进行Hough变换并没有影响EBSD花样菊池带的识别效果。基于CUDA的Hough变换将成为快速识别EBSD花样菊池带的一个发展趋势。 相似文献