智能座舱睡眠舒适度的实证研究

目的 基于生物力学原理,评价自动驾驶情景中座椅靠背和座面的多种组合对睡眠舒适度的影响,从而指导智能座舱的设计研发。方法 基于Tekscan的CONFORmat座椅压力分布测量系统,设计了座面角度(15°,25°,35°)和靠背角度(140°,150°,160°)的实验装置,获取了20位被试的客观多维数据与主观评价数据,随后应用人工神经网络构建了舒适度预测模型。结果 重复测量方差分析表明,随着座面平移角度的增加,可有效地均衡界面接触压力分布,座椅靠背角度为160°与座面角度35°的组合设计,其压力的加权平均值、总接触面积、界面压力分布指数、适应性等级与其他实验条件有显著性差异。结论 最后应用人工神经网络预测模型的精确验证,研究建议将35°的座面角度与160°的椅背应用于智能座舱的睡眠位置。     

黄铜表面多层化学转化膜特性研究

黄铜经苯并三氮唑(BTA)和络合钝化剂PVA溶液钝化处理后,表面耐蚀性明显提高,椭圆偏振法和X射线光电子能谱法(XPS)研究表明,PVA能在Cu(I)BAT薄膜上继续外延生长成膜,BTA—PVA混合液钝化处理效果与先用BTA、后用PVA溶液钝化处理效果基本相同、钝化处理后的化学转化膜大体上为三层结构,即Cu_2O/Cu(I)BTA/PVA膜     

LEED认证对替代交通要求的解读

通过对LEED可持续性选址中替代交通部分的解读,剖析国外项目选址中关注的问题,并和我国绿色建筑评价标准对替代交通的要求进行了比较,剖析了LEED制定得分点的出发点和着眼点,建议我国标准在项目选址中借鉴考虑自行车棚、低排放和节油车辆、停车容量等的评分,并结合国情,制定可操作性强、真正能引导人们绿色生活、减少能耗和排放的相关条文。     

基于改进MOJAYA/D算法的图像分割

为处理多目标优化问题，提出一种基于分解的多目标JAYA (MOJAYA/D)算法。该算法在原始基于分解的多目标算法的基础上，将JAYA算法延伸至多目标优化领域；同时，引入Lévy飞行策略增强算法的扰动，并且增加一个反馈学习阶段来提高个体的学习能力，使得算法的多样性和全局寻优的水平得到提高。为了验证提出算法的性能，将该算法在ZDT和DTLZ测试函数上与几个经典的多目标算法进行对比。实验结果表明，MOJAYA/D在收敛性和多样性方面都优于其他比较算法。最后，将该算法应用于多个目标准则下的图像分割问题。分割结果表明，MOJAYA/D在处理图像分割问题上效果显著。