雷诺科雷傲智能手刹控制原理与检修

雷诺科雷傲智能手刹在车辆上的安装使得驾驶更加简单方便,智能手刹与传统的机械手刹最大的区别在于无需驾驶者在车辆熄火后拉紧和在行车前释放,即使在坡道起步时操作也更省力方便安全,更不可能出现忘记释放手刹的情况!下面着重详细介绍智能手刹的组成、原理、维修时的一些编程和初始化的方法!     

独立维修企业面临的问题及应对之策

谈及汽车服务业的发展,企业目前的生存和成长可谓十分艰辛。但汽车维修服务业的4S店和独立维修服务企业面临的困难又有所不同。当下总体市场背景是：     

交通视频背景估计动态高斯混合模型

为适应交通环境多变情况下实时交通信息动态采集的要求,提出了1种基于单高斯分布假设、图像分块处理、利用帧差法进行样本选取的动态混合模型对交通信息的图像背景进行快速估计,并在实际道路环境下对多种方法进行实验比较,证明该模型有效地削弱了运动物体和噪声对于背景估计的影响,具有较好的正确性和有效性.     

国外铁路摆式列车的发展现状及其启迪与借鉴

叙述了国外铁路摆式列车的开发背景、基本原理、发展阶段、产品分类和主要生产厂家及市场分布;重点介绍了几种不同类型摆式列车的结构特点;指出摆式列车的进一步发展方向。结合我国铁路提速战略的实施,探讨国外摆式列车发展对我国铁路摆式列车发展的启迪与借鉴作用。     

数字化背景下电商助农新模式分析

脱贫攻坚是促进我国农村发展的重要战略,也是促进农村地区经济发展,提高农民收入水平的重要措施。在数字化背景下,应该更好地迎合时代发展的需求,对电商助农模式进行创新,促进农民群体、消费者、电商平台以及农村经济的共同发展。文章深入分析了数字化背景下电商助农的新模式。     

丰田雷克萨斯GS430轿车电子助力转向系统的初始化及设定程序

丰田雷克萨斯GS430轿车装备的电子助力转向(EPS)系统在工作时由电动机直接驱动齿条工作,该系统主要由分相器型转矩传感器、电动机转角传感器和转向齿轮单元(无电刷式电动机、减速机构)等组成。在拆卸、安装及替换转向盘、转向柱管总成及转向齿轮机构总成,以及     

改进灰色理论模型在隧道施工控制中的应用

准确预测隧道变形发展趋势和围岩变形规律是保证施工安全的重要措施。由于深埋隧道围岩变形受到工程地质和施工等复杂因素的综合影响,具有位移序列增长的波动性和随机性。针对此特点,以灰色预测理论为基础,采用柯特斯积分公式对传统GM(1,1)预测模型的背景值求解方法进行优化,并依据相对误差平方和最小准则建立了隧道围岩变形预测的灰色模型[NCBC-GM(1,1)]。以隧道围岩变形实测值作为原始数据,用NCBC-GM(1,1)灰色预测模型对隧道围岩变形趋势进行预测,并与采用相同数据样本建模的传统GM(1,1)预测模型和基于背景值构造优化的GM(1,1)预测模型的估计和预测结果进行了对比和综合分析。结果表明,NCBC-GM(1,1)灰色模型的预测计算结果与围岩变形实测值的吻合程度相对较高,比传统GM(1,1)预测计算模型和基于背景值的构造进行优化的GM(1,1)预测计算模型均方根误差分别降低2.66、0.10 mm,平均相对误差分别降低6.76%、0.23%,预测精度高且稳定性强,能为隧道变形趋势的预测和施工控制提供重要依据。     

新时代背景下地方高排放老旧私家车淘汰政策的反思与改革建议

随着我国经济的发展及人民生活水平的日益提高,汽车保有量的迅速攀升也带来了日益严重的汽车尾气排放污染。而作为汽车尾气污染排放控制系统中的重要一环-高排放老旧私家车淘汰政策,也随着排放标准的加速更新换代使得旧车有加速淘汰的趋势,本文基于习近平新时代背景对当前地方高排放老旧私家车淘汰政策的弊端及危害逐一进行了剖析,并创新性地针对前述的种种弊端提出了相应的改革对策研究建议。     

从质量到数量 联合卡车如何演绎?

<正>年增四成联合卡车创神话2015年1月30日的江苏南京,一场瑞雪把这个"六朝古都"装扮得分外美丽。梅花山下,联合卡车召开了主题为"一旦启动永不停歇"的2015年度商务大会。来自中集集团、中集集团相关业务板块领导和联合卡车国内外的经销商、服务商、配件商、改装厂、客户代表等600余人共同为联合卡车的新年战略出谋划策。2014年联合卡车顺利完成既定目标,实现销售7021辆,同比增幅40%,创造了行业神话。其中高端产品K12系列、K金版系列占总销量比重达51.7%,NGV车辆占总销量比重达39.1%,同时在海外,联合卡车接连开拓越南、阿尔及利亚等国际市场,实现销售872台的业绩。尽管成绩斐然,但成     

自适应铁路场景前景目标检测

现代铁路系统中,智能视频分析技术已被广泛应用于异物入侵监测,前景目标检测是入侵判断的必要过程. 背景差分常用于检测前景目标,但铁路场景复杂,存在动态变化的背景区域和未知类型的目标,现有基于阈值分割或深度学习的背景差分算法都不能满足需求,故提出一种基于阈值自适应调节的前景目标检测算法. 利用像素值在时间上的动态信息,分割结果的反馈信息和由超像素提供的空间信息确定阈值调节因子,动态调节阈值以适应环境变化;提出一种灵活可靠的背景模型初始化方法,消除鬼影问题,实现一帧到多帧初始化的灵活切换. 实验结果表明,所提算法在铁路场景上取得了较好的准确率和误分类率,且平衡了精度和速度.