初始条件对高速铁路车桥耦合动力响应的影响

列车驶入桥梁时,必然带有一定的初始条件,此值对计算车桥耦合振动中桥梁的动力响应有较大的影响。针对这一问题,通过在路基上运行不同的长度区间,以不同的行车速度、不同的车辆类型,对高速铁路车桥耦合振动的初始条件加以分析。可知当行车速度相同时,取不同的行车区间,竖向位移几乎不受影响,横向位移与所选取的运行区间有关。桥梁跨中横向位移还与选取的车型有关。     

基于模糊综合评判的弗洛伊德(Floyed)方法在战时最佳机动路线选择中的应用

建立了一种基于模糊综合评判的Floyed方法来选择最佳机动道路的模型:首先确定道路评估指标体系,对每段道路进行二级模糊综合评估,以确定每段道路所对应的不同加权值;然后对每段道路重新赋值,并运用Floyed方法来确定最佳机动道路;最后,结合实例进行了求解,得到了综合各种信息后的战时机动的最佳路径。     

独立悬架车辆转向轮侧滑量检测实验分析

通过实验分析了目前使用的侧滑试验台不能检测独立悬架车辆转向轮侧滑的问题,设计出了适合独立悬架车辆转向轮侧滑量检测的双滑板分动分段式侧滑试验台,并对分动、分段设计原理进行了理论说明。     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

并联混合动力汽车ECMS的时变等效因子提取算法的研究

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。     

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...     

磁流变半主动悬架研究及实车试验分析

针对车辆半主动悬架系统的整车协调控制,通过悬架动力学模型分析了耦合量的影响,提出了一种主从控制方法.基于自行研制的并联常通孔式磁流变减振器和控制系统开展了实车道路试验.在越野路行驶时,驾驶员坐垫处的加权加速度降低了13.8％～42.6％,车身俯仰角速度降低了21.1％～53.7％;蛇行试验中车身侧倾角速度、角度分别平均...     

考虑电动自行车骑行的非机动车道最大纵坡探讨

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。     

深圳港区跨海货运通道方案比选研究

深圳市妈湾跨海通道蛇口—赤湾连接线工程是深圳港区跨海货运通道的一部分,建设条件复杂,为此开展多线位、多工法方案综合比选,以确定兼顾各方需求的优化方案。对工程的功能定位、港区货运需求、沿线用地情况及规划等因素进行了详细分析,对跨海货运快速路通道从选线、工法、设计方案逐层递进,进行多方案比选。综合考虑了地下空间充分利用、减少对港区用地占用,降低施工对疏港交通影响等因素,确定了项目的选线方案以及双管单层15 m盾构的工法和设计方案。成果为深圳市等港区货运通道的选线及设计方案提供借鉴。     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

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。