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双离合自动变速器技术现状及应用前景 总被引:6,自引:1,他引:6
介绍了双离合自动变速器(dual-clutch transmission,DCT)技术的发展过程和应用现状,分别对两独立离合器单轴输出、双离合器单轴输出、双离合器两轴输出3种不同型式DCT的结构特点、工作原理进行了详细的阐述,总结了在DCT中干、湿两种离合器的不同性能特点及适用范围,同时分析了DCT的起步及换档策略。DCT综合了手动变速器效率高的特点和液力机械式自动变速器动力换档的优势,使车辆不但具有良好的动力性与燃油经济性,而且极大地提高了换档舒适性,是目前变速器领域的研究热点,是未来变速器技术的发展方向。 相似文献
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纯电动快递配送车可作为储能单元提供电动汽车与电网互动(Vehicle-to-Grid,V2G)削峰填谷增值服务。以实际V2G充电站为例,在分析影响V2G经济运行因素的基础上,建立充放电投资效益分析模型。考虑分时电价和循环寿命,测算电动汽车不同电池类型参与V2G的成本和利润,并对比不同电池价格下和不同峰谷运行模式下的收益率。结果表明,通过响应分时电价,纯电动快递配送车具有明显的V2G经济效益,不同电池容量配比影响V2G收益率,电池容量并非配置越多收益越大。所得结果可为纯电动快递配送车V2G经济效益测算提供一定依据。 相似文献
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点云作为一种重要的3维数据,能够直观地模拟生物器官、组织等的3维结构,基于医学点云数据的分类、分割、配准、目标检测等任务可以辅助医生进行更为准确的诊断和治疗,在临床医学以及个性化医疗器械辅助设计与3D打印有着重要的应用价值。随着深度学习的发展,越来越多的点云算法逐步由传统算法扩展到深度学习算法中。本文对点云算法在医学领域的研究及其应用进行综述,旨在总结目前用于医学领域的点云方法,包括医学点云的特点、获取途径以及数据转换方法;医学点云分割中的传统算法和深度学习算法;以及医学点云的配准任务定义、意义,以及基于有/无特征的配准方法。总结了医学点云在临床应用中仍存在的限制和挑战:1)医学图像重建的人体器官点云分布稀疏且包含噪音、误差;2)医学点云数据集标注困难、制作成本高,可用于训练深度学习模型的公开数据集非常稀少;3)前沿的点云处理算法大都基于自然场景点云数据集训练,这些算法在医学点云处理中的鲁棒性和泛化能力还有待验证。随着医学点云数据集质量和数量的提升,医学点云处理算法的研究将会吸引更多的研究者。 相似文献
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为了对数控滚齿机的热变形误差进行补偿,提高齿轮加工精度,利用聚类回归分析方法,优化选择了热误差补偿过程中的温度测量点.采用最小二乘回归方法建立了热误差模型,实验结果验证,该模型精度高.提出了一种热误差差动螺旋补偿方法,该方法完全采用外部硬件补偿,能够独立地实现对热变形误差的实时补偿.与其他补偿方法对比,该方法不受限于数控系统的开放性,通用性较强. 相似文献
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以深圳地铁某车站基坑围护结构的设计为例,介绍了在深圳特殊地质地区的基坑特点以及围护结构设计过程,对今后类似地质条件下的地铁基坑围护设计具有一定的参考意义. 相似文献