春季养车

从严冬到春暖花开,随着季节的变化,我们在爱车的呵护上又该注意些什么呢？经过了一个冬天的休整,又到了春暖花开、鸟语花香的季节,大家大概早已经做好了出游计划。对于你的爱车而言,也正在经历着由寒冬到温暖的季节变换,我们又该对爱车做哪些方面的养护呢？首先要检查潜在隐患。经过了一个冬天的行驶,要及时发现潜在的故障,防患于未然,同时也使你更加了解爱车的习性,将其调校到最佳状态。     

驾驶员状态监测功能检测研究

介绍了目前中国有关汽车驾驶员状态监测功能的相关政策及驾驶员状态监测功能检测的开展情况和实现方法;通过对检测过程的分析,指出驾驶员状态监测功能检测中存在检测手段缺乏、量化指标缺少及环境条件量化不够明确等技术问题,并提出了解决思路。     

大跨悬浇钢筋混凝土拱桥施工扣索力优化计算分析

为有效控制钢筋混凝土拱圈在悬臂浇筑过程中出现过大的拉应力,文中以某大跨悬浇钢筋混凝土拱桥为依托,提出一种扣索力优化计算方法。首先,基于“未知荷载系数法”获取拱圈最大悬臂状态扣索力初值;然后,开展正装分析并提取施工过程的索力、应力以及位移影响矩阵,基于优化原理并利用MATLAB软件对扣索力开展进一步优化。最后,分别基于影响线原理和无应力状态法原理确定拱圈合龙前扣索力最优拆除顺序和扣索补张拉值,确保拱圈受力合理、松索成拱后拱圈线形光滑圆顺。算例结果表明,扣索初拉力值较为均匀,所有索力值安全系数均大于2.5;拱圈松索成拱线形合理,未出现“马鞍形”;拱圈施工过程中截面拉应力均小于1.8 MPa,满足设计要求。     

基于流挖掘的分布式驱动电动汽车横向稳定控制

以分布式驱动电动汽车为研究对象,为减轻驾驶员行为与汽车执行机构响应之间的时间延迟对车辆稳定性控制的不利影响,提出一种基于转向状态预测的稳定性分层控制策略。基于马尔可夫模型构建状态转移概率矩阵,并利用流挖掘技术实时更新状态转移概率矩阵,联合实现下一时刻转向状态的预测。仿真结果表明,与滑模控制相比,所提出的策略可以更准确地跟踪理想横摆角速度,避免横向失稳情况的发生。     

不同优化方法对斜拉桥成桥状态的影响分析探究

参考工程案例实用数据,借助有限元数理计算方式,基于零点移位法和最小屈曲应变能法,对斜拉索桥成桥状态数理计算开展专题分析探究。经过相关索力、弯矩及线形比对,分析了不同优化计算方法对该类型桥梁成桥状态的影响,以为同类斜拉索桥工程应用提供研究和技术参考,助力建设安全牢固的斜拉索桥梁。     

朔黄铁路南排河特大桥健康状态评估研究

为研究桥梁结构在水流冲刷作用下的健康状态,对朔黄铁路南排河大桥进行了动力测试。测试内容包括粱体横竖向振幅、自振频率、梁底应变、梁跨中挠度、支座横向位移以及桥墩自振频率和墩顶横向振幅。测试结果中除了墩顶横向振幅和桥墩自振频率外均能满足《铁路桥梁检定规范》规定的限值。这说明桥墩的横向刚度偏小,需采取一定的措施进行加固。试验中还比较了脉动法、余振法和冲击振动法等测量自振频率的方法之间的差异,推荐采用冲击振动法测试桥梁自振频率。     

基于特征熵权与样本加权的大跨桥梁多车道交通荷载聚类模型

为满足交通流荷载作用下大跨桥梁结构评估的需要,研究了基于荷载参数特征的交通流状态划分方法。首先,基于实测交通流数据,按照车道属性统计分析得到交通流的单位小时特征参数样本,选择单位小时内车型比例、车头间距及交通流速度作为交通流状态划分的参考特征;其次,改进经典k-means聚类算法以增强其对高维、复杂交通流荷载分类的鲁棒性,即通过引入特征熵值来表征各特征参数对聚类效果的重要性,同时计算样本点与周围样本点的接近程度来赋予样本点权值,以削弱样本离散性对聚类质量的不利影响;最后,通过聚类算法得到11种具有不同参数特征的交通流荷载,分析了其作用下某大跨斜拉桥拉索应力响应及造成的疲劳损伤。结果表明：改进算法的聚类质量指标比原始k-means算法提高了40%以上,对交通流状态划分具有良好的适用性;通过算法得到的不同类别的交通流荷载的特征参数差异性明显,其占有率也大不相同,同一类别的交通流荷载各样本特征参数聚拢效果良好;同车道内不同类别的交通流荷载的拉索等效应力差别较大,其变异系数均在0.2以上,尤其在考虑了不同交通流荷载模型的占有率后,这种差异性进一步增大。上述结果表明该交通流荷载聚类与模拟方法是有...     

基于冗余信息融合的车辆质心侧偏角估计方法

车辆质心侧偏角是表征车辆横向稳定性的重要参数之一,相关的估计方法研究可为整车稳定控制提供重要支撑.为提高车辆质心侧偏角估计效果,提出了一种基于冗余信息融合的质心侧偏角估计方法.分别建立了车辆动力学模型和运动学模型,利用容积卡尔曼滤波算法分别设计了用于车辆行驶状态估计的动力学模型估计器和运动学模型估计器,同时,分析了动力...     

自动驾驶汽车状态估计的矩阵加权自适应扩展卡尔曼滤波方法

针对自动驾驶汽车状态和故障估计问题,基于自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）理论提出了一种矩阵加权多传感器信息融合估计方法。首先,将自动驾驶汽车运动学模型进行离散化处理;然后,以极小化多传感器量测估计误差向量均方和为目标,采用拉格朗日极值求解方法设计了矩阵加权多传感器信息融合方法;最后,在低精度传感器、高精度传感器、融合估计3种条件下仿真验证该方法的正确性。结果表明,与单个传感器情形相比较,所提出的方法能较好地估计自动驾驶汽车的位置、航向角、速度信息以及执行机构故障信息,为自动避障、自动泊车等精准测控任务提供参考。     

高速公路交通畅通性判别研究

在客货混行尤其是货车占比较大的高速公路运行过程中,货车比例对于交通状态判别有着较大的影响.为了更加准确地判别高速公路基本路段的交通状态,构建了一种基于车速的估算模型,并考虑货车比例因素的交通状态判别方法.以西安市绕城高速某路段进口处的实测交通量为数据流,采用VISSIM仿真软件进行仿真分析,以获取不同货车比例及交通流参...