新能源汽车维修中电子诊断技术的应用

新能源汽车属于新型汽车,近几年开始进入到我国汽车行业中并不断发展。为此,本文首先分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用优势,其次分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用类型及方式,旨在为电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用提供参考,以此来提高新能源汽车维修质量和效率。     

电池SOC估算方法的研究现状

如今,锂离子电池已成为新能源产业和SOC的研究重点。在锂离子电池研究中,电池容量估算和计算是其中的重点研究之一。SOC直接关系到锂离子电池使用的效率和安全性,正确的SOC估算和计算方法不仅可以增加锂离子电池工作的安全性,并延长锂离子电池的使用寿命[1]。相反而言,不合适的SOC估算和计算方法不仅会加速电池的老化,而且会带来电池爆炸和燃烧的危险,危害使用者的生命和财产安全。因此,本文对各种SOC估计和计算方法进行研究,以获得更成熟和广泛使用的电池SOC估计和计算方法。     

多源遥感数据融合的道路材质精细识别

针对当前道路识别方法对道路材质识别精度不高的问题,提出了一种融合多源遥感影像进行城市道路材质高精度识别的方法。首先,对高光谱遥感影像中的地物光谱曲线进行分析,在保留地物光谱分离度较大的波段的基础上提升计算效率;通过分步融合的策略对多源遥感影像进行融合,提升高光谱影像的空间分辨率,为后续道路材质识别提供高质量的数据保障。其次,通过使用不同的指数对融合影像进行掩膜,提取城市建筑物,并在此基础上提取建筑物纹理信息与光谱信息,进行多特征融合并分类;最后,通过影像后处理对提取的道路进一步进行规范,得到最终高质量的道路材质识别结果。通过使用高分五号高光谱影像、高分二号全色/多光谱影像、高分一号多光谱影像对提出的方法进行实验验证,试验结果表明,本文方法可取得较高精度的道路材质识别效果,具有较好的应用价值。     

基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性.RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定.在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性.     

自主式水下滑翔机关键技术专利扩展分析

为解决目前自主式水下滑翔机的导航技术、水声通信以及组网技术3个分支专利数量较少,存在一定的技术瓶颈和技术壁垒的问题,本文基于自主式水下滑翔机的功能、效果、适用等技术需求,将其研究范围扩展至水下航行器领域,通过对扩展领域中导航技术、水声通信技术以及组网技术的专利申请进行多角度分析,得到了3个分支在扩展领域的专利申请趋势、主要技术来源地、活跃度以及国内主要申请人等结论,以对自主式水下滑翔机的研究进行技术支撑。     

外环运河综合整治工程施工技术研究

随着时代的进步,工程施工技术取得了快速的发展,施工技术的合理性对于施工进度如期完成,方案的经济合理性有着十分重要的影响.运河是现代社会中交通运输网络不可或缺的要素,与公路建设相比,运河工程必须使每个单位更加重视水上作业安全要求.以外环运河综合整治工程为例,通过对该项目从最开始的工况介绍,再到项目的施工方案设计,施工资源量的计算,施工进度的安排,以及施工的保障进行一整套研究,对于该项目的顺利施工能够起到指导作用.其成果可给同类型的运河治理施工提供可行性的参考依据.     

关于济南市城市快速路建设的思考

针对如何处理好济南市新建快速路和既有快速路的系统整合,充分发挥路网效能问题,对济南市快速路网建设进行了梳理,对现状快速路网结构及运行问题进行了分析.在此基础上,提出了快速路网系统改善策略,从快速路网结构优化、现状快速匝道功能完善的角度,阐述了具体优化方案,并对方案效果进行了评估.评估认为,优化方案可基本实现快速路体系规划设想,快速路出入口优化设置后,均能满足规范要求.     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

列车网络控制系统时延特性研究

针对列车网络控制系统在列车运行中产生的时延问题,通过搭建列车网络控制系统时延测试模拟平台,研究列车通信过程中控制系统的时延特性。根据时延特性分析出TCN网络各子系统的时延影响因素。重点研究任务周期与源端口特征周期对网络控制系统时延的影响。利用TCN网络分析仪测出系统时延,结合所得数据归纳出系统时延的变化规律。通过分析任务周期与特征周期的匹配关系对系统时延的影响,获得减少时延抖动的方法,达到减小网络控制系统时延的目的。     

铁路下一代移动通信系统LTE-R检测技术研究

GSM-R应用过程中,在频率规划、传输速率和系统应用等方面受到较大限制,我国铁路已确定下一代专用移动通信系统的发展方向为LTE-R。从带宽、网络结构和系统承载的业务等方面分析LTE-R系统与GSM-R系统的异同;基于LTE-R所承载的业务,前瞻性地研究了LTE-R相关检测技术及其检测系统的架构和组成,为LTE-R系统日常动态检测提供技术积累和系统支撑。