轮胎技术状况对汽车检测制动力的影响

制动性是汽车的重要使用性能,关系到行车安全,因此政府相关主管部门都将其作为汽车技术状况的重点检验项目之一。目前其检测方法主要采用台架试验,即利用滚筒式或平板式制动试验台检测车轮制动器的制动力相关参数,以衡量车辆制动性的好坏。本文从利用滚筒式试验台检测制动力时,轮胎技术状况的变化,对滚筒制动力的影响作一简单分析,供同行     

军分区系统驾驶员的教育管理

一、加强教育引导。保持驾驶员的思想稳定一要端正理想信念。认真组织驾驶员深入学习党的十八大精神,学习党的路线方针政策和上级的决策指示．大力培育当代革命军人核心价值观,确保官兵对党绝对忠诚、绝对纯洁、绝对可靠。二要搞好正面教育。针对驾驶员队伍的思想、     

泡沫沥青现场冷再生室内试验探索

泡沫沥青是高温沥青(140℃以上)遇到冷水滴(环境温度)产生的。当水遇到高温沥青时,发生热量传递,水会迅速蒸发,沥青产生泡沫,体积膨胀至原来的10至20倍。泡沫沥青大大增加了沥青的体积和表面活性,在发泡的过程中,沥青的粘度显著降低,从而使沥青能充分地扩散进骨料中去。由于对旧材料进行重复利用,在施工过程中,路面的几何线形及厚度能得到很好地保持。与其他路面修复技术相比,现场冷再生还能在一定程度上减少连续交通中断的现象。根据旧路调查和FWD弯沉测试结果,确定再生深度,形成了水泥全深度冷再生、泡沫沥青全深度冷再生和泡沫沥青再生旧路面层三种冷再生方案。在参考国内外冷再生技术研究成果的基础上,确定了稳定剂最佳剂量的选择方法,初步形成冷再生混合料的配合比设计方法。     

高等职业院校学生学习效果评价研究

我国高等职业教育快速发展的背景下,基于典型工作任务的课程开发进行正酣,高职教育学生学习效果评价制度也越来越受到广泛的关注。如何借鉴职业教育发达国家的先进经验,结合我国的课程开发模式,让学生学习评价从“结果性”走向“形成性”,从“多元化”走向“多维度”,丰富评价主体,统一评价标准,健全评价体系,对以综合职业能力为人才培养目标的高职教育发展具有积极而重要的意义。     

单神经元PID控制对挖掘机液压泵控制的仿真

在现有PID控制器的基础上,利用单神经元的自学习性能实现了对PID参数的在线自整定自适应控制,并且在MATLAB软件下将该控制器在液压泵控制系统中进行了研究。仿真结果表明,单神经元PID控制能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

基于非完备贝叶斯网络的车型识别方法

针对BP神经网络等车型识别算法不能很好地适应我国车型复杂状况，分析了贝叶斯网络（IDS-BN）算法中完备数据集的问题，提出了基于非完备数据集的贝叶斯网络车型识别方法和车型识别系统结构模块，基于该模块拟定了车型特征变量．构建了车型识别网络模型，并给出了模型参数学习、车型分类器等算法，包括MDL评分和贪婪搜索的结构学习、EM参数学习、随机模拟采样推理等。实验表明，该方法识别率较高，鲁棒性好，满足我国车型识别的实际要求。     

基于Q学习的Agent在单路口交通控制中的应用

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到城市交通控制领域中,对单交叉口的交通流进行了控制研究,介绍了路口Agent的结构模型以及基于Q学习算法的学习机制的实现,提出了一种适用于交通控制的奖惩函数。即当红灯相位的饱和度大于绿灯相位的饱和度时,红灯相位的相对警界度在奖惩函数中占主导地位,此时大部分情况下会对Agent进行惩罚;在以后的决策过程中面对类似的交通状态Agent所选择的控制行为更倾向于将通行权切换给下一个相位,反之,Agent所选择的行为倾向于保持当前相位的通行权到下一决策时刻。并通过微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行仿真研究,仿真结果表明该方法的控制效果优于定时控制,同时验证了奖惩函数的有效性。     

基于Q-learning和BP神经元网络的交叉口信号灯控制

解决单交叉口信号灯最优控制问题。提出了基于强化学习的信号灯控制系统结构,应用强化学习中Q学习,将信号灯最优控制问题转变成是否切换运行相位的决策问题,提出了采用BP神经元网络实现Q学习的信号灯控制系统。应用微观交通仿真软件PARAMICS进行仿真分析,结果表明该系统能够感知交通流变化,并能够自适应地调整信号灯切换策略,以达到最优的控制效果,该方法是可行的,与定时控制相比具有明显的优势。     

沥青混合料室内车辙试验隆起系数的研究

为了使室内车辙试验能够较好地模拟现场情况，分析了室内车辙板的隆起部分在整个变形中所占的比例及其影响因素。根据沥青混合料车辙试验中车辙板的变形特征，提出了车辙板侧向隆起高度的量测办法和隆起系数KL的计算方法。通过方差分析，探讨了车辙试件空隙率，试验温度、轮压、试验时间及沥青混合料类型对隆起系数KL的影响。方差分析结果表明：在上述因素中，只有试件空隙率对隆起系数有着显著的影响，且空隙率越大，隆起系数越小。在此基础上，提出了室内车辙试验隆起系数的建议值，对于现行规范中4％空隙率的车辙板而言，隆起系数可取0．5.     

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。