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1.
为了实现车辆制动模拟试验中附着系数的准确模拟和实时可调,设计了一种汽车制动模拟试验台,通过控制磁粉离合器励磁电流,实时模拟不同路面附着系数;搭建了基于路面识别的单轮车辆制动系统仿真模型,进行了单一路面和跃变路面下的制动仿真;研制了车辆制动模拟实验系统,开展了单一路面下汽车制动模拟实验和跃变路面下附着系数跟踪控制实验。研究结果表明,在湿沥青路面上以120 km/h初速度制动时,相比于基于固定目标滑移率,基于路面识别的最佳滑移率下的制动距离缩短了3.1%,且在低附着路面下更为明显;单一路面下制动时车速和轮速的实验值与仿真值基本吻合;跃变路面下附着系数最大跟踪误差仅为6.2%,跟踪控制效果良好。 相似文献
2.
在高含硫化氢的页岩气开采过程中,硫化氢的实时监测尤为重要,非常态情况下如钻井过程中突发硫化氢泄漏事故,极易造成人员中毒,事故井及周围人员需全部撤离并切断井场电源,严重时要对事故井采取非常措施处理。常规硫化氢的监测因非常态情况下井场没有电源而无法正常工作,非常态无线硫化氢监测系统的设计研制有效解决了硫化氢实时监测的问题。系统采用锂电池供电,完全独立于井场电源,低功耗设计使系统在单电池供电的情况下可长时间连续工作;采用无线通信方式,方便现场安装和移动。由于多主机同时在线工作,各主机独立工作互不影响,可满足多点监测需求,可随意添加无线中继,方便扩展监测范围,能够在远离事故井的地方实时监测硫化氢气体。通过采集监测软件可实时显示硫化氢数据和曲线,数据实时存储,并能导出多种文件格式,方便数据查看和回放。现场测试结果表明,系统能够实现在非常态情况下硫化氢的实时监测,满足现场应用需求。 相似文献
3.
4.
差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现,当滤波器阶数过高时,会带来计算量的激增,这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时,动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明,动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。 相似文献
5.
基于深度学习的水果缺陷实时检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:对CenterNet方法进行优化改进。方法:使用MobileNetV3的轻量化卷积神经网络替代CenterNet 原有的骨干网络,加快检测速度,对MobileNetV3模块进行改进,增强模型对水果中小缺陷块的检测能力,并对CenterNet的预检测阶段进行优化,提高其检测准确度。结果:试验方法对显著缺陷如直径>4 mm的苹果识别率高达99.7%,检测速度为113帧/s,模型体积为1.31 MB。结论:与CenterNet_ResNet18和CenterNet_Shuffler模型相比,MO-CenterNet模型检测水果缺陷在训练时间、检测速度和准确率方面均衡性更好。 相似文献
6.
为了传播传统文化,提高人们对京剧脸谱的关注度,本文将增强现实技术应用到京剧脸谱的绘制中.目前,在京剧脸谱的增强现实绘制技术上,相关研究文献较少,可参考性不强,因此,本文主要研究将增强现实技术中的着色方法,应用在京剧脸谱的绘制中,使用Unity Shader等相关工具,实现AR形式的京剧脸谱绘制功能. 相似文献
7.
目的 了解福建省养殖环节牡蛎中诺如病毒(Norovirus)污染状况及基因分型,进一步定量分析诺如病毒污染水平,为食品中诺如病毒污染监测及安全风险评估提供数据支持。方法 2017年8月—2018年9月,于福建省某养殖基地采集牡蛎样品共244份,采用实时荧光定量聚合酶链式反应(PCR)法对样品中诺如病毒进行检测,确定其污染情况及基因分型。结果 211份有效样品中诺如病毒阳性率为30.33%(64/211),GI和GII组诺如病毒均有检出。GI组诺如病毒阳性率为16.59%(35/211),GII组阳性率为24.17%(51/211),GI和GII组同时为阳性的比例为10.43%(22/211)。诺如病毒含量在1.05×102~1.68×104基因拷贝/g(消化腺)之间。结论 福建省养殖环节牡蛎样品中存在诺如病毒污染,冬季阳性率较高,提示有关部门需在冬季采取更多针对性的风险管理干预措施,以降低食源性诺如病毒感染风险。 相似文献
8.
天气在《三国演义》中始终有着极强的存在感,这种对天气的重视也继承到了《率土之滨》中,自2017年推出天气系统后,它就一直对玩家的军略产生着巨大的影响。而最近的一次更新中,不仅是天气影响玩家的决策,玩家还能反过来影响天气了。天气预报首先,《率土之滨》的世界与我们的世界有某种神奇的关联。2017年,《率土之滨》推出了实时天气系统,“实时”的意思是,游戏中的天气与现实是大致同步的。 相似文献
9.
为了减少电潜泵井电流卡片工况识别分析时的人为误差,建立了使用实时电流数据的基于机器学习的工况诊断模型。首先使用特征工程的方法,对电潜泵运行过程中的电流数据提取特征值;其次使用主成分分析法对特征值进行无监督降维聚类,并将聚类后的结果与实际工况进行对比证明聚类的有效性;然后使用降维后的带标签数据,建立逻辑回归模型;最后将未经训练的数据代入模型并进行误差分析。对A油田56口电潜泵井高密度实时电流数据进行了基于机器学习完整流程的工况诊断,结果表明,该模型在降低计算复杂度的同时,成功实现了正常工况、泵抽空、过载停泵、频繁短周期运行等4种常见工况的分类识别,诊断准确度、精确度、召回率均在80%以上,F1分数85%,达到了期望的分类效果,证明了应用机器学习方法,使用实时电流数据对电潜泵工况诊断的可行性和可靠性。 相似文献