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早晨,你的手环通过监测你的睡眠数据判断你处在"浅睡眠状态",触发闹钟唤醒你;早饭后,你通过电子乘车码支付公交车票;到了单位,你使用在线会议APP与千里之外的客户沟通技术问题;下班前,你用智能家居APP通知空调提前打开.这都是你很熟悉的场景. 相似文献
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《国外机车车辆工艺》2006,(3):18-20
介绍了镁(Mg)在铁水中的衰减机理,通过采用一系列工艺措施以及1种倾斜式的浇注炉从而成功地控制了球铁中镁的衰减,提高了浇注线上的生产率。 相似文献
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针对空铁联运容量控制理论缺乏、旅客选择行为复杂化等问题,研究了基于旅客选择行为的空铁联运两阶段容量控制方法。第一阶段建立旅客选择行为模型,通过引入影子吸引力,改进现有选择模型中忽略竞争、选项单一的缺点,建立空铁联运产品选择模型,并基于巢式Logit模型证明其合理性;第二阶段以最大化联运期望收入为目标,建立空铁联运网络容量控制模型,并基于分支定界思想,提出嵌套产品子集下的模型求解算法;最后,针对空-铁网络上150座级机型的容量控制问题进行验证,并对比分析不同竞争强度下的网络期望收入。结果表明:150座航班中有91个舱位分配给航空市场的旅客,有59个舱位分配给联运市场的旅客,网络期望收入为160 600元;在综合考虑替代品竞争的情况下,票价低且竞争性高的产品更具有收入价值;此外,改进后的模型通过引入影子吸引力,捕获了基本吸引力模型和独立需求模型之间的需求,相较于独立需求模型能提高4%左右的期望收入;并且,在非联运产品和联运产品的舱位总数相持的策略下,航空公司可有效应对联运市场的竞争因素影响。 相似文献
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为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。 相似文献
119.
为分析固化剂稳定铁尾砂材料用作基层时结构设计参数取值,分别进行不同铁尾砂、5-10 mm碎石及固化剂掺配比例下,试件90 d养生龄期的弹性模量试验及弯拉强度试验。试验结果表明:5-10 mm碎石添加30%和40%时,固稳铁尾砂弹性模量及弯拉强度测试值与规范推荐的水泥稳定碎石弹性模量及弯拉强度接近或略高;未掺碎石时,固稳铁尾砂弹性模量及弯拉强度测试值与规范推荐的水泥稳定土弹性模量及弯拉强度接近或略高。确定了固稳铁尾砂混合料弹性模量及弯拉强度推荐取值范围,通过疲劳试验,采用Haversine(半正弦)加载模式,回归得到的稳定铁尾砂混合料(5-10 mm碎石添加30%,固化剂用量6%)疲劳参数a的取值为13.49,b的取值为12.008,疲劳参数与规范推荐的水泥稳定碎石类材料接近。 相似文献
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