整车参数对混合动力汽车NEDC工况油耗的影响

混合动力整车油耗不仅仅取决于混合动力系统的优劣,与整车参数也有很大的关系,但混合动力汽车与传统汽车相比,整车参数对油耗的影响是有一定差别的,本文研究了一些主要的整车参数对混合动力汽车的油耗影响。基于功率分流式混合动力车辆的Amesim仿真模型,选取整车质量、轮胎滚动半径、滑行阻力曲线三个因素并利用正交表的方法分析其对油耗的影响,从而指导利用该模型进行功率分流式混合动力车辆的油耗分析和优化。研究表明,混合动力汽车由于制动能量回收的影响,整备质量对油耗的影响小于传统汽车;由于功率分流的能量控制策略,轮胎滚动半径对油耗的影响很小;滑行阻力对油耗的影响和传统汽车接近。     

船用大电流设备电源线传导发射测试方法研究

受LISN、电流探头、电缆等容量限制,目前无法按照GJB152A规定测试条件对工作于大电流的电子设备的电源线传导发射实施考核。本文将分流测量、降功率测量、不加LISN测量等方法应用在大电流设备电源线传导发射的测试评估中,采用理论分析和试验验证来研究三种方法的可行性,并对不同方法的适用性做了分析和比较,所得结论为工程中大电流电子设备传导发射的考核验收提供指导。     

基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法

传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。     

三峡常年库区黄花城航道治理*

三峡水库蓄水后,常年回水区黄花城水道左汊泥沙淤积严重,淤积物多为中值粒径在0.01 mm左右的细颗粒泥沙,只有其处于输沙流速带时才能够不发生淤积,单一依靠传统疏浚方法难以持久维护左汊航道条件。本文提出在黄花城江心洲洲头处修建一条导流坝以改善航道分流比从而增大左汊流量的整治思路。数值模拟和模型试验结果表明,采用导流坝分流措施后,黄花城河段左汊流速达到输沙流速带,从而保证该区域保持不冲不淤的状态。得出该河段将航道疏浚工程与修建导流坝改善分流比相结合的治理方法。     

惠州市四环路（南段）城市快速路交通衔接规划分析

通过对城市快速路问题的分析,探讨了快速路交通衔接规划的思路,结合惠州市四环路的实际情况,对其交通衔接规划方案进行了分析。     

三角分流堰对交汇河道流态的改善效果分析

本文基于Mke21FM模块,建立了交汇河道二维水动力模型,通过数值模拟的方法,对现状条件下的水流流态进行模拟分析,针对现状流态存在的问题设计分流堰,对比工程前后的水动力特征以定量分析工程对流态的改善效果。结果表明：三角分流堰的三个角均能起到分流或汇流作用,且各个角的功能可随着分流口流场的变化而自动调整,水流在河流交汇段的i能耗减小,流速明显提高,水动力增强,有利于河床水深的维持。     

不同风格驾驶员眼动特性分析——夜间快速路分流区

为提高驾驶员在夜间快速路分流区换道的安全性,以不同风格的驾驶员为研究对象,分析不同风格驾驶员换道时眼动参数的变化规律。首先在前人研究基础上自编夜间快速路驾驶风格量表,对量表进行信度和Pearson相关系数法的效度检验;然后通过主成分分析法对问卷调查法得出的结果进行分析,得出驾驶风格综合得分量化模型,并使用K均值聚类分析法划分驾驶风格;最后基于眼动仪进行实车试验,获取三种风格驾驶员换道的眼动数据。试验结果表明：谨慎型、一般型、激进型驾驶员对于后视镜平均注视次数占比为48%、27%、25%;对左右两侧的平均累计注视时间占比是31%、25%、19%;平均瞳孔面积占比为56.3%、27.6%、16.1%。试验结果可以为提高驾驶员换道的行车安全性研究提供一定的数据支持。     

太平口水道枯水期交通组织模式探讨

<正>太平口浅险水道基本概况太平口水道位于长江中游上荆江河段,上起腰店子,下至玉和坪,全长17.5公里,为微弯分汊河型,平面形态为两头窄中间宽的藕节状。水道南岸有虎渡河分流入洞庭湖,北岸有观音矶大矶头,水流紊乱。江心(三八)洲将航道分南北两槽,近年来,主流南北摆     

不同分汊比下分汊河道水流规律试验研究

分汊河道作为一种常见的河型,其水流特性在河床演变和航道维护中具有重大意义.以分汊河道为研究对象,通过对天然滩体概化进行物理模型试验,得到分汊河道的水流规律.结果表明,滩体前后各出现低流速区,两汊流速分布具有不对称性,两汊断面最大流速交替出现,沿程流速变化与滩体高程走势一致,滩体最高处出现流速最大值(在完全淹没条件下);...     

地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵,甚至踩踏事故,本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先,在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统,根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道,实时采集安检区域的客流分布特征;其次,在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿,计算最优安检排队决策;最后,通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例,进行计算仿真分析,并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后,地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低,计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%,且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%,小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率,有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。