车用发动机起动机蓄电池的匹配分析估算

介绍一种通过发动机有关参数估算需配起动机的功率。再根据起动机有关参数估算需配蓄电池容量的方法。     

交通路网数据自动增量识别与技术更新

道路网络数据是进行交通分析研究、规划设计的基础,为保证数据的现时性,时间和版本的继承性,交通部门需要参考不同来源数据对路网进行更新,文中针对这种专业现状和需求,提出了1种以各种来源新采集路网矢量数据为参考,进行快速、准确自动增量识别及增量更新的技术方法,从而大大减轻路网数据每年更新维护的时间与人力投入。     

基于单线激光雷达的SLAM系统功能优化设计

地图与导航是无人驾驶与机器人领域的关键点,针对单线激光SLAM(同步定位与地图构建)系统功能优化问题,利用DOE(实验设计),提出了基于单线激光雷达的SLAM系统功能优化方法。首先,基于SLAM小车平台,利用Gmapping、Hector、Karto、Cartographer四种算法对室内环境进行建图,分析建图结果,提出最优建图方法。其次,依据AMCL定位算法,分别利用A*和Dijkstra两种路径规划方法,通过对比定位导航效果,提出基于参数匹配的定位导航功能优化方法。在此基础上,提出系统功能匹配优化方法,完成SLAM系统功能优化设计。     

基于PFMEA分析方法解决某车型尾门与侧围面差匹配问题

随着汽车行业的快速发展,顾客不仅对汽车性能有所要求,对汽车的感官质量,尤其是门盖尺寸匹配方面的要求也正在逐步提高。汽车四门两盖匹配状态的好坏,将直接影响到客户对车辆的第一感知和对车辆的认可度、满意度。文章运用PFMEA过程分析方法,对某车型尾门与侧围面差匹配差这种潜在的失效模式进行了分析,通过引用新技术、新工艺,增加限位,缩小尺寸链等方法,提高探测率,降低了尾门与侧围面差大的失效频次,使得尾门与侧围面差匹配问题得到有效控制,产品质量得到了很好的保障。     

混合动力重型货车参数局部与集成优化仿真研究

动力耦合系统的动力源参数匹配和能量管理策略两者相互关联,为提高混合动力重型货车的综合性能,两者应集成设计。针对混合动力重型货车参数匹配需反复计算、验证的特点,在Matlab/Simulink中建立了可缩放、自动寻优的参数匹配模型。以经济性为目标函数,基于粒子群算法进行动力源参数匹配,得到局部最优动力源参数结果。针对混合动力重型货车中广泛采用的基于规则的能量管理策略,其规则控制中一些阈值参数不确定的问题,应用粒子群算法对其关键控制参数进行优化,得到局部最优控制参数。为了实现全局最优的匹配结果,将动力源部件参数和控制策略参数进行集成优化,以动力性为约束条件,经济性最优为优化目标,得到全局最优的参数匹配结果。对比显示,全局优化匹配效果相较于动力源参数局部优化提升11.4%、相较于控制策略参数局部优化提升12.4%。     

噪声地图技术在高速公路噪声污染防治中的应用研究

噪声地图是一种通过声压级分布来体现特定区域或点位噪声强度的声学仿真技术,一般用于医院、学校等特殊声功能区的噪声监测与控制。基于江苏盐靖高速K166段的噪声状况,本研究首次将噪声地图应用于高速公路交通噪声防治方案的设计,通过一般敏感点监测、噪声衰减断面监测及24h连续监测等3种监测方法对该路段进行了系统的环境噪声质量监测,在此基础上建立了噪声地图仿真模型并提出了降噪方案。     

基于最大熵原理的喷雾液滴尺寸和速度联合分布函数

应用最大熵原理和动量守恒定律,从理论上建立了喷雾液滴尺寸和速度联合分布函数。应用该方程编制数值计算程序,对纯柴油与质量掺混比为30%(L30)的柴油/液化石油气(LPG)混合燃料的喷雾液滴尺寸和速度联合分布进行了数值计算,比较了两种燃料的雾化特性。比较结果表明:由于L30闪急沸腾效应的影响,其液滴尺寸分布曲线的峰值明显高于柴油的分布曲线峰值,且峰值和曲线整体趋势都向小颗粒方向偏移,说明喷射L30产生的液滴颗粒比柴油颗粒小;L30的速度分布曲线峰值较高,且位于小速度范围,说明小速度液滴所占的比例更大。液滴尺寸与速度(D-u)等高线图表明:液滴颗粒越小,其速度分布范围越广;液滴速度越小,其尺寸分布范围越大。L30液滴尺寸与速度联合分布的收敛速度较快,说明L30喷雾所产生的小颗粒和小速度液滴更加密集,雾化质量更佳。     

基于智能船厂的三维电子地图开发技术

研究基于智能船厂的三维电子地图开发技术，开发三维电子地图相关组件并实现地图瓦片化、动态加载、位置校准、地图缓存等功能，通过直观的地理实景模拟表现方式快速搭建智能船厂三维电子地图服务，为管理者提供设备、人员和中间产品等信息检索服务，有效提升船厂数字化、智能化、信息化程度，可为构建船厂资源管理和工装管理智能化提供技术支撑，进一步挖掘生产和管理环节潜力，推进船舶行业信息化建设。     

多线索融合的结构化道路检测算法研究

为实现结构化道路的检测，提出了一种用于道路检测的激光雷达和视觉融合法，通过提取激光雷达在道路边缘的三维点云信息，将其投影到视觉图像上，形成激光点云与图像的映射关系，生成激光雷达似然图。通过改进提取道路的颜色、纹理、水平线等特征的方法，生成相对应的视觉似然图。在贝叶斯框架下将激光雷达和视觉生成的似然图进行融合。在KITTI数据集上测试可知，精度达到94%，准确率达到86%，表明该道路检测法具有较好的道路检测果。     

基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法

本文中针对视觉地图匹配问题，将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题，并提出基于2阶隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）的视觉地图匹配方法。在该模型中，状态变量被定义为高精度视觉地图节点，查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中，引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模，与传统的1阶HMM相比，可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系，并从匹配的汉明距离建立发射概率模型，可有效提高地图匹配的效率。最后，通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能，分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明：2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息，提高匹配的稳定性和精确度，算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。