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天然气是一种优质的替代燃料,具有污染小、安全系数高、运行费用低等优点。天然气已经成为城市公共交通领域应用最为成功和广泛的车辆替代燃料技术,为推动交通运输行业的节能减排做出了显著的贡献。液化天然气汽车,作为天然气汽车的一种类型,与传统汽柴油车相比,液化天然气汽车安装了包括液化天然气气瓶、气管路及各种控制阀门和仪表在内的专用装置,在对液化天然气汽车进行日常检查时需要针对液化天然气汽车的专用装置进行重点检查。本文则针对液化天然气汽车的特点,对液化天然气汽车的正确使用方法、日常检查方法及维护技术要求、以及相关注意事项三个方面进行了解读,为指导液化天然气汽车进行日常检查与定期维护提供了技术参考。 相似文献
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The corporate average fuel economy (CAFE) standard is the major policy tool to improve the fleet average miles per gallon of automobile manufacturers in the US. The Alternative Motor Fuels Act (AMFA) provides special treatment in calculating the fuel economy of alternative-fuel vehicles to give manufacturers CAFE incentives to produce more alternative-fuel vehicles. AMFA has as its goals an increase in the production of alternative-fuel vehicles and a decrease in gasoline consumption and greenhouse gas emissions. This paper examines theoretically the effects of the program set up under AMFA. It finds that, under some conditions, this program may actually increase the production of fuel-inefficient gasoline vehicles, gasoline consumption and greenhouse gas emissions. 相似文献
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现行规范要求非机动车道的最大纵坡不超过3.5%,但要在山地城市、跨江桥梁两岸慢行系统衔接等场景下满足该要求存在工程占地大、造价高、可实施性差等问题,考虑到电动自行车在非机动车出行方式中占比越来越高的实际情况,以《电动自行车安全技术规范》(GB 17761—2018)规定的国标电动自行车为研究对象对骑行过程进行受力分析,提出了可满足电动自行车骑行要求的非机动车道最大纵坡参考值,可供电动车骑行占比高的类似项目参考。 相似文献
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针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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为解决当前等效燃油消耗最小控制策略(ECMS)未能根据实际工况选取最优等效因子的问题,利用动态规划算法(DP)和ECMS各自的优点,构建并联混合动力汽车能量算法模型,即采用动态规划算法的等效燃油消耗最小控制策略(ECMSwDP),将等效因子作为全局最优算法的控制变量,通过对等效因子的离散全局优化,获得基于工况的最佳时变等效因子。在标准工况下对时变等效因子实时控制策略与全局最优控制策略DP的各项性能参数进行了数值仿真,验证了时变等效因子提取算法的有效性和等效因子初始值选取方法的可行性。 相似文献
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