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一、概述 十几年前,一辆轿车上的信号线大约只有四五十根,汽车上各种电气设备之间的信号线连接问题并不十分突出。目前,随着汽车GPS卫星导航系统、电子点火系统、空调系统、音响、安全气囊、防抱制动系统(ABS)、防盗系统和各种传感器等一大批电子控制装置的广泛应用,一辆轿车上连接这些电子装置和设备的信号线已达1000根以上,相当于过去的20倍。如此众多的线束不但带来了不可靠的隐患,即容易产生多线头引起的接触不良或线间的交叉干扰,同时也造成维护上的困难,更重要的是成为汽车轻 相似文献
82.
城市交通超级网络均衡配流模型及算法 总被引:3,自引:0,他引:3
从我国城市交通的实际情况出发,综合考虑交通网络中自行车,公交车和一般机动车3种基本交通方式的交通流及它们的相互影响,建立了一个混合交通的超级网络模型,给出了求解该问题的迭代算法。 相似文献
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汕头Que石斜拉桥水中主墩采用深孔大直径钻孔桩高桩承台基础,介绍其水中主墩高桩承台及巨型钢套箱围堰施工技术。 相似文献
84.
在阐明桩基础工程性能的基础上,探析灌注桩基础与地基的密切关系,以及化学灌浆技术,并通过典型工程实例,充分显示化学灌浆在人工挖孔灌注桩等大直径桩的应用远景。 相似文献
85.
介绍了LonWorks局域操作网应用于隧道监控系统的概况,以及在特定环境下应注意的关键技术,展示了它在隧道机电监控系统中的良好前景。 相似文献
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针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明:SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。 相似文献
90.
运用人工智能领域中的神经网络知识,提出一种基于BP神经网络模型的路基砂土液化预测方法。提出用MATLAB7自带的神经网络工具箱编程来实现BP神经网络系统。 相似文献