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101.
道路用混凝土分隔栏在建造安装过程中未能实现机械化,主要以人工为主配合机械进行安装,安装过程费时费力效率低,且分隔栏体积大不易搬运安装,不易重复使用。基于一项专利技术[1],设计了一种新型混凝土分隔栏,实现了道路用混凝土分隔栏的机械化安装,且新型分隔栏易于搬运安装,可重复使用。 相似文献
102.
结合现场作业情况分析了影响集卡最优走行路径选择的5个主要因素:集卡作业道路通行情况、装卸线上集卡等待轨道吊排队情况、堆场内集卡等待龙门吊排队情况、堆场内龙门吊作业效率,以及空闲集卡距目的地的距离,提出了影响因素隶属度的计算方法,给出了基于模糊决策理论的集卡最优路径选择求解算法,并以铁路集装箱中心站的实例进行验证分析.该优化方法提高了集装箱中心站集卡的作业效率,为基于“作业面”的集装箱中心站的集卡调度系统提供了理论和技术支持. 相似文献
103.
传统自动驾驶车辆以假设通行权为前提设计冲突消解算法,但在无信号交叉口存在道路通行权不明确情况,给自动驾驶车辆决策带来困扰.本文提出基于多车协作优化的无信号交叉口冲突消解方法,将多个自动驾驶车辆看成一个整体,利用多目标优化控制理论,计算分配给相互冲突车辆的期望速度规划,达到协作行驶的目的.设置协作与非协作式冲突消解仿真实验.结果表明:多车协作的冲突消解方法通过优化车辆联合行动,使交叉口车辆整体收益最大,各利益体间的收益更为均衡;与非协作行驶决策相比,冲突消解时间缩短,减少交叉口单车平均延误1~2 s,平均减少量约为5%.本文可为无信号交叉口自动驾驶车辆冲突时自主协同行驶提供参考. 相似文献
104.
为分析某轻型货车前纵梁碰撞吸能特性,以碰撞理论为基础,运用CATIA软件建立前纵梁有限元分析模型,进行ANSYS/LS-DYNA模拟仿真。结果表明:车架前纵梁在碰撞中的变形吸收了大部分的能量,车架的最大变形位于纵梁的变截面处;纵梁的初速度为13.5 m/s,货车整备质量2.5 t条件下,碰撞发生2 ms后由于材料的塑性变形而产生峰值减速度,随后材料变形失效;车架前纵梁吸能特性与减速度相似,位于碰撞发生2 ms时出现吸能峰值。 相似文献
105.
106.
针对侧装压缩式垃圾车的倾倒装置安装在车箱侧边,车辆轴距较长,无法进入狭窄街道和小区收集垃圾的问题,介绍了一款小型侧装压缩式垃圾车的结构设计及工作原理,并对其倾倒装置油缸进行了计算,为此类车型的设计提供了参考。 相似文献
107.
座椅刚度和阻尼参数的选取,直接影响座椅的乘坐舒适性。采用CAE技术,对某中型卡车司机座椅进行动力学响应分析,并对座椅的弹簧刚度和减振器阻尼参数进行动力学优化,优化后座垫上的加速度峰值大幅降低,取得了比较好的效果。通过平顺性试验验证,优化后的座椅结构在各种车速下,总计权值明显低于原结构。摸索出了一条运用CAE技术对机械式座椅的乘坐舒适性进行分析和优化的途径。 相似文献
108.
传统的重型卡车发动机熄火的控制方式为拉丝式或熄火开关式,不能通过钥匙控制,操作不便。本文通过对格尔发重型卡车熄火电路的分析,详细阐述了格尔发钥匙熄火的实现方法,并论述了通过对第一代钥匙熄火电路的改进而得到的第二代钥匙熄火电路。 相似文献
109.
This study develops a car‐following model in which heavy vehicle behaviour is predicted separately from passenger car. Heavy vehicles have different characteristics and manoeuvrability compared with passenger cars. These differences could create problems in freeway operations and safety under congested traffic conditions (level of service E and F) particularly when there is high proportion of heavy vehicles. With increasing numbers of heavy vehicles in the traffic stream, model estimates of the traffic flow could be degrades because existing car‐following models do not differentiate between these vehicles and passenger cars. This study highlighted some of the differences in car‐following behaviour of heavy vehicle and passenger drivers and developed a model considering heavy vehicles. In this model, the local linear model tree approach was used to incorporate human perceptual imperfections into a car‐following model. Three different real world data sets from a stretch of freeway in USA were used in this study. Two of them were used for the training and testing of the model, and one of them was used for evaluation purpose. The performance of the model was compared with a number of existing car‐following models. The results showed that the model, which considers the heavy vehicle type, could predict car‐following behaviour of drivers better than the existing models. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
110.