Caterham Seven 420R v Porsche 911 GT3 RS

在赛道作为一条经验法则,除非420R在打滑,否则其实它根本没用尽全力。它会转向不足——其实有时还挺有用的,如果你非要找到它的极限并再用力推过头一点点的话;但如果你就是入弯时对前胎要求过高那它就那么有帮助了。Seven之妙处在于驾驶者可以立刻知道当前的情况。你完全可以在入弯到     

俄罗斯船用及工业燃气轮机的发展和应用现状

综述并分析俄罗斯船用及工业燃气轮机设计、研制、生产和应用的现状及发展状况。指出,俄罗斯小功率发电用燃气轮机的发展现状良好,拥有一些性能优良的机组,但是中等功率和大功率发电用机组却是弱项,距离世界先进水平还有很大差距。机械驱动用燃气轮机始终是俄罗斯工业燃气轮机中的强项,设计、研制和应用均处于世界领先水平。曾经是其强项的船用燃气轮机,由于苏联的解体,却成了俄罗斯燃气轮机工业中的缺项。     

16V280ZJ型机车柴油机用纵向进油喷油器的设计与仿真

对16V280ZJ型柴油机螺栓调整式喷油器进行了纵向进油改进设计,从而减少燃油在高压管路内的压力损失,提高燃油喷射压力,改善柴油机性能.完成纵向进油喷油器的设计,运用AutoCAD软件绘制新型纵向进油喷油器的零件图和装配图;利用Fluent软件对改进部位改进前后的三维流场分别进行数值模拟计算,得到流场的压力云图,对比分析计算结果;利用GT-Fuel对改进前后的柴油机进行仿真模拟并对仿真结果进行对比分析,总结其合理性并得出结论.     

GLOBUS/OGSA网格体系结构探讨

重点阐述了网格计算环境下的体系结构模型中两种主流的模型Globus和OGSA各自的设计思想、技术和特点，并详细介绍了两者的结合——Globus Toolkit3的核心功能、关键技术以及软件结构体系，探讨了网格技术未来的发展方向。     

NS160GT型铁路起重机提速改造方案设计

在N1602型铁路起重机性能和结构研究的基础上,通过动力学性能和制动性能的分析,提出了主机转向架和制动系统的提速改造方案,为铁路起重机提速改造提供了思路和工艺。     

基于Web服务的网格服务研究

介绍了Web服务和网格服务的理论．分析Web服务机制,并根据OGSA结构对网格服务的特点进行描述．从而建立了基于Web服务的网格服务的模型,并将该模型应用到旅游服务中．     

基于无线网的GPRS嵌入式船舶终端控制器的设计

随着GSM网络增值业务快速发展,GPRS成为数据终端和数据网络的一种新连接,它为终端用户提供了高速无线IP和X．25分组数据接入服务。本文介绍了实现基于GSM网络的嵌入式远程终端控制单元的设计方案,介绍了该设计的硬件模块和软件设计流程,采用S3C44BOX作为微控制器芯片,用GT47模块接人无线网络,实现了控制中心对远程终端的控制。     

车用OBD性能参数多通道数据采集系统设计

OBD-Ⅱ系统是国Ⅲ和国Ⅳ排放标准实施的必要条件,其性能参数的采集是实时监测汽车尾气排放的基础。采用HCS08单片机系列之一的MC9S08GT 60MCU开发车用OBD性能参数多通道数据采集系统,采集汽车上与排放相关的零部件上的传感器信号,并通过串口与LabVIEWVISA接口通信,实现数据的读取和存储。试验证明,此系统工作稳定可靠。     

OGSI通知机制的研究及基于GT3的应用

利用网格技术能够实现各种资源的全面共享与连通.通过结合Web服务技术和网格技术,形成了新一代的网格体系结构OGSA.开放网格基础设施(OGSI)是OGSA的软件实现模型和技术规范.GT3是第一个完全符合OGSA标准和OGSI规范的版本.网格服务通知机制是网格服务规范中定义的主要部分.OGSI通过一套WSDL接口,规范了网格服务的创建、管理、通信机制.本文深入分析了OGSI的通知机制及Globus工具集中的GT3对通知机制的实现,实现了一个具有通知功能的网格服务,并且总结了开发具有通知机制网格服务的流程.     

A vehicle traveling time prediction method based on grey theory and linear regression analysis

Vehicle traveling time prediction is an important part of the research of intelligent transportation system. By now, there have been various kinds of methods for vehicle traveling time prediction. But few consider both aspects of time and space. In this paper, a vehicle traveling time prediction method based on grey theory (GT) and linear regression analysis (LRA) is presented. In aspects of time, we use the history data sequence of bus speed on a certain road to predict the future bus speed on that road by GT. And in aspects of space, we calculate the traffic affecting factors between various roads by LRA. Using these factors we can predict the vehicle's speed at the lower road if the vehicle's speed at the current road is known. Finally we use time factor and space factor as the weighting factors of the two results predicted by GT and LRA respectively to find the fina0l result, thus calculating the vehicle's travehng time. The method also considers such factors as dwell time, thus making the prediction more accurate.