基于Fluent软件的客车高速发飘分析

客车在高速运行的情况下会产生较大的空气升力与阻力,这些气动力会降低轮胎的侧偏刚度,使得在方向盘输入时横摆角速度达到稳态的反应时间较长,超调量较大,给驾驶员的感觉是车辆飘忽不定。这里通过将建立的三维Catia客车外形模型导入Fluent软件中进行仿真,在不同车速下计算出气动升力和阻力,再将其转化为轮胎侧偏刚度的变化作用于多自由度客车动力学模型,研究在力阶跃输入下的客车发飘现象。     

双连通域正交坐标系的生成

采用物理坐标在变换平面求解拉普拉斯方程的方法生成正交坐标系 ,提出了双连通域的边界条件的处理及其数值计算过程 .用梅子洲河段的正交网格生成作为算例 ,其结果表明 :该双连通域的正交网格生成方法合理     

不同规模城市居民出行方式影响因素分析

明确影响不同规模城市中居民出行方式选择的关键因素及其影响路径,有助于采取针对性策略调节城市居民出行结构,进而提高城市交通系统效率,缓解交通拥堵、空气污染等"城市病".现有研究较少关注中、小城市的居民出行方式选择,较缺少同省份居民出行方式选择的跨城市规模对比分析,不利于策略制定者运用出行方式关键影响因素调节居民出行行为....     

二维不可压缩Navier-Stokes方程的新七模类Lorenz方程组的混沌行为

讨论了二维不可压缩Navier-Stokes方程的新七模类Lorenz方程组的动力学行为,证明了该方程组吸引子的存在性,并对其全局稳定性进行了分析和讨论,数值模拟了雷诺数在一定范围内变化时类Lorenz方程组的混沌行为.     

基于改进TAM的无人驾驶出租车接受度研究

作为无人驾驶技术运用的重要领域,无人驾驶出租车市场前景备受关注。为解决现有研究缺少对无人驾驶出租车接受度和影响因素进行分析的问题,以便更准确了解公众对于无人驾驶出租车的接受行为意向,以传统技术接受度模型为基础理论,引入感知有用性、感知易用性、感知风险、社会规范、个人创新性、面子文化以及宏观条件7个变量指标。通过建立无人驾驶出租车接受度研究模型,并运用结构方程模型作为数学模型分析潜变量之间的关系以及外生潜变量对公众行为意向的影响效果。以在重庆市获取的数据为例,对假设模型进行验证分析。研究结果表明：各外生潜变量对公众行为意向呈显著影响。感知有用性、感知易用性、个人创新性、社会规范、面子文化以及宏观条件对公众行为意向存在正向影响,感知风险对公众行为意向存在负向影响,其中感知有用性(0.83)、感知易用性(0.79)以及感知风险(-0.75)的影响效果最为显著。外生潜变量中,社会规范和个人创新性、宏观条件和感知风险2组变量不存在显著影响关系。不同性别、年龄以及学历的群组中,无人驾驶出租车接受度影响因素存在异质性。研究结果可为无人驾驶企业和相关政府部门提供决策参考依据,为进一步探讨无人驾驶出租车...     

基于结构方程的单位小汽车通勤合乘意向分析

为了缓解小汽车过多使用造成的城市道路拥堵,达到整合交通资源、提高道路利用率的目的,以职住两地周围的通勤居民为研究对象,基于结构方程模型（SEM),将计划行为理论（TRB）与顾客满意度指数模型（CSI）结合,对单位小汽车通勤合乘进行研究。以413份实际调查问卷数据为基础,利用AMOS26软件,对模型效果进行评价。结果发现,知觉行为控制对合乘意向相关性最高,乘客抱怨通过感知价值对合乘意向的负向影响最大,在上下班出行高峰时段人们结合自身对选择单位小汽车合乘的能力评估越强,并且具有经济时间效益、政策完善的情况下,会选择通勤合乘。     

算子法在常系数线性差分方程中的应用

讨论了常系数性非齐次差分方程特解的求解方法,当自由项f（x）=b^2pm（x）和f（x）=Pm（x）时,引入了一种更为简捷的求常系数线性非齐次差分方程特解的方法-差分算子法。     

关于伯努利方程的一种新解法

本文阐述用不同的变量代换法解伯努利方程,提出了一种新的变量代换法求解伯努利方程,并应用实例验证了上述几种解法.     

下陷单脊矩形波导传输特性研究

利用亥姆霍兹方程的有限差分格式,研究在下陷单脊矩形波导中,脊在中心位置且几何尺寸变化对传输特性的影响.计算了脊的尺寸变化时的截止波长cλ和单模带宽λc/cλ1,并给出了TE10和TE11模式的场结构图.通过与传统单脊矩形波导的对比,指出了下陷单脊矩形波导传输特性的优缺点.     

富橡胶沥青稳定碎石的抗双面剪切疲劳性能研究

为研究富橡胶沥青稳定碎石混合料的抗剪切疲劳性能,对成型梁式试件进行了不同应力比加载条件下的双面剪切疲劳试验,并对其疲劳寿命进行统计分析,建立不同失效概率下的剪切疲劳方程。结果表明：应力比对富橡胶沥青稳定碎石的疲劳寿命具有显著影响,其剪切疲劳寿命服从双参数威布尔分布;本文建立了失效概率型(P-S-N)剪切疲劳方程和剪切疲劳损伤累积模型。