模糊控制及智能分析技术在列车制动试验系统中的应用探讨

介绍了模糊控制理论与智能分析技术在阜阳车辆段研制的列车制动充风过程中以及在制动机故障分析中的应用情况。     

基于ADSP的专用短程通信协议的硬件设计

章介绍了专用短程通信(dedicated short-range communications,DSRC)的研究现状,根据现有DSRC技术的标准,分析了其设备的硬件构成,论述了协议控制单元的系统结构和功能,进行了基于ADSP—BF531的协议控制单元的硬件设计,探讨了DSRC技术的具体应用。     

中国智能公路磁诱导技术研究进展

智能公路系统是ITS的重要组成部分,而磁诱导技术作为智能公路系统的核心和关键技术之一,一直是世界交通发达国家的研发热点。在我国,国家智能交通系统工程技术研究中心(1TSC)从1999年开始率先对该技术进行了深入系统地研究开发,并取得了阶段性研究成果。本文综述我国智能公路磁诱导技术的研究开发进展,重点介绍该技术的基本原理、路面磁性标记、车载设备、道路试验平台以及车道自动保持的试验研究情况,最后简要阐述了磁诱导技术的应用前景。     

比亚迪e5纯电动汽车无法上电故障的检修

一、故障现象有一辆2019年款的比亚迪e5纯电动汽车,正常起动车辆时,仪表显示无法识别到钥匙,对智能钥匙系统进行检修后,再次起动车辆时,车辆系统能识别到钥匙,但是仪表显示无法上电。二、故障分析因为比亚迪e5纯电动汽车有智能钥匙系统,车辆系统无法识别到钥匙,说明该系统存在故障。确认智能钥匙电源正常后,查阅比亚迪e5纯电动汽车维修手册,其智能钥匙控制系统电路如图1所示。     

电气化公路技术研究

交通是能源消纳的重要领域，其对社会能源结构的调整和节能减排具有重要的影响和带动作用。在陆路交通方面，轨道交通和小型客运车辆的电气化发展方向相对清晰，而公路货运尚无明确的技术路线。为充分利用清洁能源，减少化石能源在交通领域中的使用，发展并推广电气化公路技术，对重载卡车的蓄电池、燃料电池、混合动力3种电气化方案进行对比分析，结合卡车负载的特点，对不同电气化方案进行评估。研究融合新能源发电及并网、混合动力技术、智能驾驶技术的电气化公路技术，从车辆动力技术、供电线路、受电弓与计费、新能源并网、编组智能驾驶运行5个方面对电气化公路方案进行介绍，可以实现公路货运系统的绿色、安全、高效运行。以10公里线路电气化为例，进行规划和成本估算，构建单车和区域（或路段）电气化的运营成本计算模型，基于燃油消耗和阻力分析2种方法进行计算。对车辆购置及改装、基础设施建设、可再生能源发电、系统环保效益等4个方面进行技术分析与成本测算。从供能技术变革、商业模式和推广路线3个角度对电气化公路技术的未来推广进行论证展望。研究结果表明：电气化公路技术的应用与规模化能够带来巨大的经济与环境收益，其中的混合动力方案与架空线输电方案为面对未来可能的储能技术变革与无线输电普及打下重要的基础，提供了拓展空间，也是重载货车实现智能驾驶的重要步骤；与燃油驱动相比，电驱动百公里成本减少96元，单一重卡年运营成本减少18.8万元，百公里污染物（如：碳氧化物、氮氧化物等）均减少50%以上。     

基于Agent协同设计系统的研究

在介绍Agent技术的基础上,提出了基于Agent协同设计系统的思想及总体结构图,讨论了由于Agent的引入,有利于构造大型协同设计的优点及存在的问题.     

船用航行数据记录仪的发展及在未来航海中的作用

本文论述了船用航行数据记录仪的发展趋势以及在未来的船舶建造规范优化、海事责任的评判和航行安全保障方面的作用     

Feature extraction and modeling of welding quality monitoring in pulsed gas touch argon welding based on arc voltage signal

Arc sensing plays a significant role in the control and monitoring of welding quality for aluminum alloy pulsed gas touch argon welding （GTAW）. A method for online quality monitoring based on adaptive boosting algorithm is proposed through the analysis of acquired arc voltage signal. Two feature extraction algorithms were developed in time domain and frequency domain respectively to extract six statistic characteristic parameters before removing the pulse interference using the wavelet packet transform （WPT）, based on which the Adaboost classification model is successfully established to evaluate and classify the welding quality into two classes and the classified accuracy of the model is as high as 98.81%. The Adaboost algorithm has been verified to be feasible in the online evaluation of welding quality.