基于BAM神经网络河床断面模式识别的中小桥水害预测

针对现行的中小桥水害预测方法野外作业量大、缺乏资料无法预测等弊端,从推理公式出发,把实际中小桥河床断面分为9种类型,建立了各类断面直接从雨量到水位的水害预测模型;利用BAM神经网络对河床断面进行模式识别,以确定水害预测模型的类型;将该桥雨量-水位数据代入相应的水害预测模型,求解其中的参数,得出该桥的雨量-水位函数关系式.实例验证该方法具有可行性和有效性,大大降低了劳动强度.特别是对于缺乏资料的中小桥水害预测,尤为适用.     

基于VCU的商用车车速信号处理技术

商用车驾驶过程中,车速是仪表向驾驶员提供信息中较为重要的信息,车速指示的准确性、可靠性、响应性直接影响车辆运行的安全和驾驶体验,以及巡航等控制功能的品质。本文介绍一种基于VCU (整车控制器,Vehicle Control Unit)的车速处理方法 , VCU同时采集车速传感器脉冲信号和接受CAN总线的ABS轮速信号,经过综合计算处理后输出车速至CAN总线供仪表显示及其它控制功能使用,试验表明此种方法处理的车速具有分辨率高、误差小、可靠性高、后期市场维护便捷等优点。