浅析许渊冲教授的诗歌翻译理论

许渊冲教授是著名的诗歌翻译实践家和理论家,在诗歌翻译理论的继承和发展中发挥了重要的作用．然而,对于许教授的诗歌翻译理论应采取怎样的科学态度尚无明确定论．在借鉴众多学者对许教授诗歌翻译理论评述的基础上,文章从三个方面进行系统分析,指出应采取“扬弃”的态度,继承和发展许渊冲教授的诗歌翻译理论．     

基于改进D-S证据理论数据融合的路段单元交通状态判别方法

为探究不同类型车辆运动特征差异对路段整体交通流状态判别的影响,解决单一数据源导致判别结果精度不高的问题,针对多种类型车辆的浮动车数据存在的显著差异,提出了基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论数据融合的路段单元交通状态判别方法.通过分析不同类型车辆的浮动车数据,探究其在速度分布、交通状态划分标准及样本...     

有盖漏斗车卸货过程车体负压理论分析

有盖漏斗车卸货过程中车体承受负压,为确定负压极值的大小和变化规律,对有盖漏斗车卸货过程车体负压极值进行了理论分析.结果表明,有盖漏斗车卸货过程中车内负压极值与卸货总时间、通气孔的总截面积有关:卸货总时间越短、通气孔总截面积越小,车内负压极值越大.     

基于分形理论SMA-13级配设计与路用性能分析

设计5种SMA—13级配,分析了粗细集料分形维数与集料级配和路用性能之间的关系.结果表明:粗集料分形维数Dc与粗细集料的粗料率CA、FAc相关性较好,而细集料分形维数Df则与细集料的FAc、FAf相关性较好,结合沥青混合料性能试验,提出了SMA级配分形维数的建议值.     

黏土压密注浆补偿效率评估方法研究

针对新建常德经益阳至长沙铁路站前工程,从注浆补偿效率损失机理出发,基于太沙基一维固结理论,对该工程黏土段压密注浆补偿效率进行研究.首先,以浆泡为界将黏土层分为上下两部分.而后,基于太沙基一维固结理论,对黏土层上下两层分别进行积分计算求得其固结沉降体积量,进而计算黏土压密注浆补偿效率值.利用现有文献的试验数据对本文所提出...     

嵌挤骨架型集料级配设计的研究

该文以填充理论和干涉理论为基础,根据集料的填充特性,提出了嵌挤骨架型沥青混合料集料新的临界筛孔的计算系数,从理论上计算出了多级嵌挤骨架型沥青混合料集料中粗、细集料的用量:粗集料占74%,细集料和填料占26%.同时引入了分形理论,根据粗、细集料的架构效应和填充作用的不同,分别提出了粗、细集料级配设计的数学模型.通过计算得出了多级嵌挤骨架型沥青混合料矿料的级配曲线,并用贝霄法对其进行了检验.结果表明,文中提出的矿料级配设计方法有别于以往的级配设计方法,是一种纯理论的设计方法.     

汽车理论非标准答案教学改革的研究

文章针对车辆工程专业核心课程—汽车理论,结合我校该专业的定位和社会对该专业人才的实际需求,根据地方院校应用型人才培养的目标和要求,在我校进行了汽车理论课程非标准答案教学改革的探索,提出了该课程采用非标准答案教学的改革思路,并从非标准答案教学的意义、非标准答案教学改革的内容与形式、具体实施步骤以及评分标准等方面进行了细致...     

驾驶人“感知-决策-操控”行为模型

为准确模拟驾驶人跟车行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的驾驶人“感知-决策-操控”行为模型。建立描述驾驶意愿的HMM模型,模拟驾驶人感知过程,获得期望的车间距;预测模块模拟驾驶人根据交通环境和自身生理、心理状态预测车辆未来轨迹,即决策过程;优化模块描述驾驶人为使预测的车辆轨迹跟踪上期望的车辆间距而采取的操控汽车的执行动作,即操控过程。上述3个模块的滚动过程实现了对驾驶人跟车行为的模拟。利用自然驾驶数据进行算例分析,结果表明,本文模型预测车间距平均误差仅为1.47%,证明了所建模型的有效性及准确性。本文为驾驶行为建模方法的理论研究和应用拓宽了思路。     

数据驱动跟驰模型综述

车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论 的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型 的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等 理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统 回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究 热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱 动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各 种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation (NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输 入、输出的3个问题：如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出 是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测 试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期 望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快 速发展。     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.