光学扫描仪在整车逆向开发过程中的应用

基于ATOS、Tritop原理、优点,结合逆向开发方式在汽车开发中的主要流程,描述了ATOS、Tritop的具体应用。     

基于克里金法的地磁数据插值研究

地磁场在很多方面都有应用,特别是在目前地磁匹配导航逐渐成为新兴的水下载体导航手段背景下,地磁数据的测量与其插值方法的研究逐渐受到了学者们的关注。文章使用某海区的实测磁异常数据,首先等间隔的取大间距数据应用克里金等插值方法生成等值线图,然后与原始数据小间距的等值线图比较,说明插值方法的有效性。然后进一步改进克里金法,通过交叉验证方法说明克里金法在地磁数据的插值分析中是完全可行有效的。     

Modeling road traffic fatalities in India: Smeed's law,time invariance and regional specificity

Mathematical formulations linking road traffic fatalities to vehicle ownership, regional population, and economic growth continue to be developed against the backdrop of Smeed and Andreassen models. Though a few attempts were made, Smeed's law has not been fully tested in India. Using the 1991–2009 panel data from all states, this work (a) developed the generalized Smeed and Andreassen models; (b) evaluated if traffic fatalities were impacted by structural changes; and (c) examined if – in relation to the generalized model – the individual (time and regional) models are more relevant for application. Seven models (Smeed: original, generalized, time-variant, state-variant; and Andreassen: generalized, time-variant, state-variant) were developed and tested for fit with the actual data. Results showed that the per vehicle fatality rate closely resembled Smeed's formulation. Chow-test yielded a significant F-stat, suggesting that the models for four pre-defined time-blocks are structurally different from the 19-year generalized model. The counterclockwise rotation of the log-linear form also suggested lower fatality rates. While the new government policies, reduced vehicle operating speeds, better healthcare, and improved vehicle technology could be the factors, further research is required to understand the reasons for fatality rate reductions. The intercept and gradients of the time-series models showed high stability and varied only slightly in comparison to the 19-year generalized models, thus suggesting that the latter are pragmatic for application. Regional formulations, however, indicate that they may be more relevant for studying trends and tendencies. This research illustrates the robustness of Smeed's law, and provides evidence for time-invariance but state-specificity.     

基于模板的交通调查分析系统设计与实现

就交通调查工作方法进行分析,建立了基于模板的交通调查分析系统的框架,并介绍了的实现方法.引入交通调查组织模板的概念,介绍了其功能设计和实现方法,改进了检测数据预处理的算法.系统降低了用户对复杂的交通调查组织的认知要求,简化了操作步骤,提高了数据预处理的可靠性,扩展了系统的应用范围.系统分为交通调查组织模板、数据录入与数据预处理、数据的分析与处理、查询与结果显示、输出和系统维护模块.     

加卸载工况下的车站深基坑开挖变形性状研究

某地铁车站深基坑北侧邻近新建住宅高楼,南侧毗邻另一个在挖基坑。以该车站基坑开挖为背景,通过分析基坑的实测数据,重点研究基坑在此特殊工况下其南北两侧围护墙水平位移和地表沉降的差异以及建筑物沉降和立柱沉降。分析实测数据可得:北侧围护墙水平位移和地表沉降均大于南侧,且常常超过变形报警值;北侧坑壁上的主动土压力大于南侧坑壁所受主动土压力,又由于周边卸载导致南侧墙底产生被动土压力,使得其向坑外偏移;北侧坑壁土体最大水平蠕变率和最大地表沉降蠕变率均略大于南侧;周边高楼沉降以及立柱沉降均在报警值以内,其中高楼沉降均匀,而由于南侧的开挖卸载,立柱的隆起也不明显。     

大数据背景下的桥梁结构健康监测研究现状与展望

结构健康监测（SHM）技术在许多大型桥梁的运营养护管理中均有应用，但已有监测系统积累的海量数据并未被充分解读。为将大数据技术引入到桥梁SHM数据的处理分析中，首先总结大数据的概念和构成要素；然后分析SHM数据的工业大数据属性，梳理桥梁SHM大数据的研究方向；随后综述包括处理技术和分析方法在内的大数据技术在桥梁SHM中的应用现状，在由数据预处理、数据融合、特征工程、模式识别、可视化构成的大数据分析流程中提出SHM大数据研究的需求和应用场景；最后对大数据技术在桥梁SHM中的前景与驱动力进行展望和讨论。结果表明：SHM大数据研究应以结构状态评估为落脚点；大数据处理技术在SHM的系统框架搭建及数据分析能力扩展方面虽已得到较多应用，但其并非SHM大数据研究的重点；SHM数据融合对大数据分析方法有迫切需求，以实现桥梁SHM数据与外观检测等多源异构数据的多层面融合；深度学习、集成学习为结构状态敏感特征的提取提供了新的算法；有监督、无监督机器学习方法结合海量SHM数据将对结构状态评估下的模式识别问题形成更全面的认知；异常识别、相关分析、迁移学习等方法可为实桥SHM损伤识别提供支撑。研究结果可为SHM领域的大数据研究提供参考。     

基于大数据的新能源汽车个性化售后服务推荐系统

国内新能源汽车售后服务市场起步较晚,用户满意率不高,服务体系亟待完善,在大数据的时代背景下,跳脱出固有的被动服务的思维模式,借助信息化的强大力量刻画用户画像,构建符合时代发展和用户个性化需求的主动推荐售后服务系统,由"用户主动预约"向"主动预约用户"转变,扭转我国新能源汽车售后服务市场态势,将成为我国新能源汽车售后服务发展的一大趋势。     

隧道建设碳排放计算方法及预测模型

隧道建设消耗资源和能源，并向环境中排放大量温室气体。为解决当前隧道碳排放计算的清单数据难以获取、隧道施工碳排放难以估计的难题，通过在隧道碳排放方面的长期探索，总结当前中国公路隧道碳排放计算、清单数据、影响机制和排放预测的研究进展。首先，通过调研国内外隧道碳排放计算的文献，介绍隧道建设碳排放计算方法； 其次，结合算例阐明使用数据清单和排放系数评估隧道施工期碳排放的计算方法，明确不同施工工序和材料能源对碳排放的贡献； 然后，基于大量隧道施工碳排放计算结果，使用统计分析方法探明隧道施工碳排放的关键影响因素，并使用线性回归方法建立碳排放预测方程； 最后，针对当前隧道碳排放计算中的2大难题，即难以获取隧道碳排放的基础清单数据、排放数据难以在不同部门和企业中流通，提出发展资源能源计量和区块链技术，促进隧道行业节能减排的持续发展。     

高墩大跨连续刚构桥施工控制和监控数据的挖掘利用

以主跨150m的连续刚构桥为例,介绍监测数据驱动下的施工控制技术要点,包括施工控制流程和测试方案,并提出了施工监控数据的深度挖掘利用内容和方法。实践表明,通过监测传感器的测试数据、结构数值仿真数据的融合分析,充分挖掘监测数据的冗余性,可以提高监测数据的利用率,进一步提升施工控制的可靠性,增强结构施工监控对施工过程的协助作用。测试得到的施工过程和成桥数据,对结构后期的运营管养安全具有重要作用。     

智能空间专利布局分析

智能网联汽车的发展,提高了用户的舒适性和节能性,是汽车行业未来发展的主流,而智能空间尤其是智能移动空间的研究,对于相关领域的企业的发展来说,都有着或多或少的影响,那么如何在智能空间领域进行布局和探索,并且产生知识成果,是在整个过程中不可避免的问题。本文通过SooPat数据库筛选有关智能空间的专利,并对相关数据进行分析统计,为智能空间领域专利的布局提供了可选方向。