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这些年,机电一体化技术逐渐朝着数字化和智能化的方向发展。机电一体化技术应用到汽车智能制造当中,这样能够显著缩短汽车产品的周期,而且能够减少加工误差,提高汽车产品的质量和效率。本文主要探索了机电一体化技术在汽车智能制造的应用的相关问题,从而更好地促进我国汽车产业的发展。 相似文献
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本文以某企业生产的微型低速电动车电驱动系统作为研究对象,按照产业标准及设计指标对电驱动系统关键部件进行参数匹配设计,利用CRUISE仿真软件分析了动力性及经济性;并运用ISIGHT与CRUISE联合仿真技术求解出该车型最佳减速比。通过样车实验表明,该方法求解微型低速电动车最佳主减速比准确可靠、效率高,可用于优化动力性与经济性。 相似文献
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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。 相似文献
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互联网+和大数据技术的不断发展和进步让信息经济时代真正地到来了。伴随着电子商务从起步到发展,很多的电商运营平台也逐渐凸显出自己的价值和地位。与此同时,电子商务的营销模式也从传统的B2B、B2C模式向着O2O、C2B的方向发展。全地形车,是一种十分独特的车型,适用的范围和人群也具有特定性。为此,在新媒体的环境之下,如何进行全地形车的营销,如何能够为全地形车吸引到更多的受众群体,这正是本文所要探究的关键所在。为此,文章在对全地形车的基本内涵、主要分类进行阐述和分析以后,针对全地形车这一个特殊车型的营销模式的创新和进步,提出了一些见解和主张。 相似文献
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智能汽车的人机共驾技术(HMIoIV)是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类:单驾双控结构、串联型双驾单控结构(Traded Control)和并联型双驾双控结构(Shared Control);并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。 相似文献
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《中国公路学报》编辑部 《中国公路学报》2021,34(2):1-97
为了促进中国桥梁工程学科的发展,系统梳理了近年来国内外桥梁工程领域(包括结构设计、建造技术、运维保障、防灾减灾等)的学术研究现状、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。首先总结了桥梁工程学科在新材料与结构体系、工业化与智能建造、抗灾变能力、智能化与信息化等方面取得的最新进展;然后分别对上述桥梁工程领域各方面的内容进行了系统梳理:桥梁结构设计方面重点探讨了钢桥及组合结构桥梁、高性能材料与结构、深水桥梁基础的研究现状;桥梁建造新技术方面综述了钢结构桥梁施工新技术、预制装配技术以及桥梁快速建造技术;桥梁运维方面总结了桥梁检测、监测与评估加固的最新研究;桥梁防灾减灾方面突出了抗震减震、抗风、抗火、抗撞和抗水的研究新进展;同时对桥梁工程领域各方向面临的关键问题、主要挑战及未来发展趋势进行了展望,以期对桥梁工程学科的学术研究和工程实践提供新的视角和基础资料。(北京工业大学韩强老师提供初稿) 相似文献
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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. 相似文献
100.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献