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基于Stewart平台的并联传感器结构的好坏直接影响着传感器的各项性能指标。本文采用ADAMS虚拟样机技术参数化传感器模型,以Stewart平台的各向同性指标为目标函数,以Stewart平台的5个基本结构参数为设计变量,对传感器的结构进行优化。找出了各向同性指标与各变量之间的变化关系,为传感器的结构设计提供重要依据。 相似文献
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针对交叉口交通控制模型在理论研究中效果明显,在实际应用时经常出现模型失配的问题,本文提出交通控制模型的模型退化概念.构建具有多控制变量的交叉口交通控制模型,分析导致模型退化的原因并给出退化路径,利用OSP(Open Simulation Platform)在线交通仿真平台对交通控制模型退化的各阶段模型的典型控制策略进行... 相似文献
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激烈驾驶行为导致的排放在机动车排放中占有较高的比重.本研究尝试开发 并检验一款生态驾驶智能手机应用,以实时提醒驾驶员减少激烈驾驶行为,从而减少机 动车排放.为此,本研究基于Android 手机平台,通过实时监测机动车比功率(Vehicle Specific Power , VSP)的方法,开发出可给予驾驶员实时提醒的手机应用.然后,利用车载 尾气监测系统(Portable Emission Measurement System, PEMS)和全球定位系统(Global Positioning System, GPS),收集测试车辆在使用生态驾驶智能手机应用前、后的逐秒排放 和速度数据.实测数据显示,在使用该生态驾驶手机应用的情况下,测试车辆的VSP分布 形态发生了改变,导致其排放状况也随之发生变化.测试车辆排放物中的CO,CO2 和NOx 排放量降低,而HC排放则有所升高. 相似文献
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<正> 随着市场经济的转轨,近年来老河口市公路客运市场发生了可喜的变化。由单一的专业运输向多种经济成份转变;由以往的大普客车,向高、中、小、豪华、卧铺多种化转变;出现了“百花齐放”的好势头。特别是“中巴”车在不到两年的时间里,仅老河口至襄樊一条线路上就发展 相似文献
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轻型车与重型车高速公路比功率分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在机动车油耗排放测算中,机动车比功率已经成为一个重要的参数.目前主要的油耗排放模型均采用比功率分布(VSP分布)结合油耗排放率的方法来进行微观油耗排放测算.为了将交通流状态与机动车油耗排放相结合,之前的研究已经对轻型车在城市道路上的行程速度与VSP分布之间的关系进行分析.本文将通过实例研究轻型车和重型车在高速公路上的VSP 分布特征.首先,采集轻型车和重型车在高速公路上实际运行的数据并以此建立轻型车和重型车的VSP分布;其次,对两种车型在高速公路上的VSP分布特征进行比较分析;最后,利用MOVES中提取到的油耗率,分析使用轻型车的VSP分布来进行重型车油耗测算所产生的误差. 相似文献
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道路上某个位置存在多个指路标志时可能引发信息过载问题,对驾驶员产生干扰. 为解决这一问题,本文基于A* (A-star)算法,提出一种指引路径规划模型.考虑特定节点信息过载问题对指引路径实际成本的影响,在模型的估价函数中增设惩罚系数,可以有效避开引发信息过载现象的指引路径选择 . 基于 VISSIM 展开案例研究,借助其二次开发功能提取 VISSIM路网中的相关数据.利用所建指引路径规划模型求解路网中一对OD间的指引路径. 最后,对比分析有无惩罚系数两种模型得到的指引路径规划和指路标志布设方案,证明本文模型在指引路径规划时可有效避免信息过载问题. 相似文献
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利用深度学习方法预测船舶未来航行趋势,对海上交通安全以及船舶管理具有重要意义。在船舶自动识别系统(AIS)中已知的经度、纬度、航速数据基础上,提出一种基于门控循环单元结合双卷积层长短期记忆神经网络(GRU-Dconv LSTM)预测模型。根据原始数据的变化趋势,采用标准差法对数据中的异常值进行处理,得到最终试验数据。该模型一方面通过门控循环单元(GRU)学习船舶历史数据上的运动规律;并采用双卷积层与长短期记忆神经网络(LSTM)结合的形式充分提取数据深层信息,提高模型对时序数据深层次特征的挖掘能力。将该模型与卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)、卷积门控循环神经网络(CNN-GRU)以及卷积层长短期记忆(Conv-LSTM)神经网络等3个模型进行对比,将均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差作为评价标准,结果表明,GRU-Dconv LSTM模型在经度和纬度预测上误差较小,精确度较高。 相似文献
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细小结构的涡激振动自从Von.Karman提出Karman涡激之后就引起了人们的重视。文中采用计算流体力学和有限元相结合的方法计算拖缆结构模型在水下工作时,由流体引起的对拖缆的涡激振动作用力,从而计算拖缆的涡激振动响应。 相似文献