加强订单进度控制确保产品交货周期--统计分析在企业经营中的运用

通过理论运用的实证分析,提供订单进度控制的方法与模型。     

车架平面度检测方法与原理

详细地介绍了平面度检测方法和误差评定,选用水准仪及特制标尺,用水平面作为车架平面度进行检测的模拟基准。分析了自制专用标尺的检测方法及原理。     

基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测

为准确预测电动汽车动力电池的能耗,缓解驾驶者的里程焦虑,本文中提出一种基于数据驱动的电动汽车动力电池SOC预测模型.首先分析电动汽车能耗构成并提取能耗影响因素,接着基于某款电动出租车CAN总线采集的汽车运行数据,采用机器学习算法,提出基于温度分层的能耗模型,通过宏观数据与微观数据的融合减小误差,最后使用该模型对车载BM...     

基于直接CAA与SEA的汽车风噪预测与控制

本文中对某一SUV风噪的预测与控制进行研究.首先基于风洞测试进行风噪声源特性与传递路径的分析,发现泄漏噪声主要发生在500 Hz以上中高频段,车底风噪主要集中于800 Hz以下中低频段,而在外形噪声中,由车顶和四门传递的风噪的贡献大于翼子板.然后基于气动噪声直接计算法和统计能量分析对外形噪声进行仿真,并结合风洞测试分析...     

基于BIM的数字建造工业化平台中业务管理的多源数据集成关键技术研究

随着BIM技术的不断发展,BIM平台在施工全过程的应用逐渐丰富。集成整合平台背后全生命周期的工程数据,并将数据传递至工程建造各个环节当中进行应用,是BIM平台发挥作用的本质。如何在工程的全生命周期收集和整理工程数据库,并传递至各个工作流程中发挥作用,是开展BIM平台建设的重点。以乌鲁木齐市东进场高架道路工程为实例,重点研究BIM平台中工程数据库的建立,分析如何在项目的设计阶段和施工过程中采集工程数据,并将工程数据库应用于项目管理。     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

基于Delphi7的GPS数据采集器的实现研究

利用Delphi7和Jupiter 021 OEM板,开发一套GPS数据采集软件.该软件能够动态显示各可视卫星的卫星号、信号强度及信号的空间分布;以北纬、东经、海拔高度表示的三维定位结果及描述几何拓扑误差的HDOP、PDOP、VDOP等误差放大因子;生成动态存储NMEA-0183原始语句及其数据提取结果的文件,为今后分析接收机性能,确定GPS数据采集时段、采集位置,进行定位结果的优化处理等方面提供数据.     

基于空间数据模型的产业集聚发展分析

产业集聚战略已成为我国各级地方政府发展经济的一项重要政策措施.以空间统计为主要研究方法,应用格点数据模型,对地方产业集聚现象进行研究分析,可以有效了解当地经济发展状况,合理规划地区经济发展方向.     

D-S证据理论在多传感器融合中的应用

详细介绍了Dempster-Shafer证据理论,介绍了它在多传感器融合(MSF)中的应用,并举了一个具体的例子,实验结果验证了其有效性。     

Analysis of factors that may be essential in the decision to fly on fully autonomous passenger airliners

This research investigates factors that influence opinion in the decision to fly on fully autonomous passenger airliners primarily from the perspective of aviation and technology professionals. Bayesian statistical inference and a two‐level fractional factorial survey are used to sample passengers' views on fully autonomous airliners. Eight trust, safety, and cost factors are incorporated into a vignette set in the future. Factors include automation levels, safety records, liability guarantees, airline integrity, and service disruptions. Dependent variables exist in five post‐vignette questions and essentially ask “Would you” or “Would you not” be willing to fly on a fully autonomous airliner? Sixteen versions of the vignette, each with unique trust, safety, and cost levels, present varying (unknown) degrees of influence to the survey respondents. For every demographic, the research shows a 99% statistically significant difference between the “prior” and “posterior” sampled population proportions willing to fly. The most significant positive influence involves integrity characteristics of the airline, while the most negative influence relates to life insurance liability guarantees. Research from 2003 suggested that this mode of travel would be acceptable to only 10.5% of respondents. When the 2003 research is used as a Bayesian prior probability, the resulting posterior probability for the demographics sampled can be modeled as a beta distribution, indicating 95% probability that the sampled proportion of the population willing to fly is between 33.2% and 36.4%. After adjusting for age and profession demographics to match the US population, the 95% probability bounds on the proportion willing to fly are 31.35% and 34.15%. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.