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751.
<正>1节油驾驶操作(1)起动车辆首先合上电源总开关,在供电正常下方可起动。(2)起动时打起动机每两次之间应间隔10秒左右,否则会损坏、缩短电瓶和起动机寿命。(3)起动后首先检查各仪表读数是否正常(如机油压力表:怠速时在0.1~0.2之间,水温表:视环境温度而定),在怠速运转3~5分钟后,方可起步运行,否则会因为机油润滑不够造成各零部件损坏。(4)采用一挡起步,起步后尽快换到高速挡(如路面条件允许,尽可能在100米内换完挡,行 相似文献
752.
<正>2015年6月4日,四川省城市公共交通协会在四川绵阳市召开了公交企业发展状况座谈会。四川省公交协会理事长王昌干主持了大会。全国公交政研会理事长、《城市公共交通》期刊编委会顾委会特邀资深专家郑树森,中国道路运输协会城市客运分会理事长张国光、副秘书长宿中泽,中国土木工程学会城市公共交通学会秘书长王丰余,《城市公共交通》杂志社社长吴同起参加了座谈会。 相似文献
753.
为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型. 相似文献
754.
755.
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
756.
马举帅 《大连交通大学学报》2015,(2):114-116
介绍了德国西门子"门、碑、点"管理模式在高速动车组项目上的运用,通过收集装配调试工序问题、检查员交检问题、验收问题、用户问题、售后运营问题等信息,建立车辆问题数据库,完善车辆信息积累和资源共享,对数据库信息进行统计分析,实现"闭环管理",提升高速动车组产品制造水平. 相似文献
757.
2014年以来。沈阳军区第40集团军先后有4个单位参加总部组织的跨区基地化训练,这4场演训活动动用车辆装备数量多、机动距离远、对抗强度大、实战氛围浓。按照“拉出清单、分析数据、总结经验”的思路,集团军组织对跨区训练部队车辆维修保障相关数据进行收集梳理、分析总结,探索实战条件下通用车辆维修保障故障特点及器材消耗规律,对提高部队车辆装备维修保障能力具有重大现实意义。 相似文献
758.
759.
760.