汽车手刹按键镀铬表面起壳的缺陷研究

塑料基材电镀铬广泛用于汽车手刹按键,但使用一段时间后,表面容易起壳.运用库伦测厚仪、显微镜、冰醋酸化学内应力测试法以及扫描电镜(SEM),对汽车手刹按键镀铬表面起壳的缺陷进行了研究.结果表明:塑料基材的局部内应力太大,造成粗化不足、镀层结合力差,在外界环境温度变化和受力情况下,镀层和基材发生脱离,引起起壳;通过高温退火可以去除塑料基材的内应力,改善了镀层结合力,满足了质量要求.     

语音泊车时滞影响及轨迹动态调整策略研究

针对语音辅助半自动泊车系统中的时滞导致泊车轨迹误差较大的问题,建立辅助泊车运动学模型,提出水平侧方车位泊车轨迹的规划方法和控制策略.采用3次多项式拟合推导出以车辆与目标车位横向间距D为变量的泊车轨迹分段逼近函数,仿真分析了语音辅助半自动泊车系统中时滞对实际泊车轨迹的影响.分别以泊车轨迹每段弧长为自变量,以泊车横、纵向偏差为评价指标,推导了各段轨迹弧长偏差与最终泊车位置偏差的关系,通过仿真对泊车路径偏差进行了容差分析,提出了基于查表法的泊车动态调整控制策略,并通过软件编程实现.最后通过4名驾驶员分组试验,验证了泊车动态调整策略的有效性.     

基于模型的汽车电控单元仿真测试技术研究

首先介绍了三种在环仿真测试技术:模型在环仿真,软件在环仿真和硬件在环仿真的基本原理,以及它们在车用电控单元研制过程中不同阶段的应用。在此基础上,作者研制了汽车电动驻车制动控制器软件在环仿真测试系统及汽车组合仪表电控单元通讯软件自动测试硬件在环仿真测试系统。前者实现了对电动驻车制动系统的全参数动态模拟,为电动驻车制动系统控制软件的开发测试提供了仿真测试环境;后者实现了对组合仪表电控单元通讯软件的自动测试。     

Benefit analysis of curb parking and study on its optimization model

Curb parking lot is a major part of city parking facility with lots of problems, especially in CCA(city center area and it has a lot of advantages and has much effect on dynamic traffic as well, It is therefore necessary to control the scale of curb parking. Basing the whole benefits of the traffic system and considering the minimum synthetical cost on curb parking, a optimization model is brought forward of cur. b parking planning in CCA based on minimum generalized cost. Based on this model, the scale of curb parking can be defined reasonably to make the whole benefits of traffic system optimum in CCA.     

基于改进A*算法的AGV智能泊车算法

随着社会的发展和文明的进步，人类对车辆智能化水平、便捷性和安全性的要求越来越高，针对停车场车位少、停车难的问题，在A*算法的基础上，增加了时间因素，将等待时间加入启发函数，综合路径距离和等待时间两个因素进而规划出入库和出库任务的最佳路径，设计了三维A*智能泊车算法，在结构化环境下，根据给定的停车场地图，预留出最优车位，规划出多辆同时工作的自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）最优路径，安排AGV运载车辆到指定车位或完成出库过程，尽量减少客户在停车和取车中的等待时间，并使总成本最小，呈现真正"互联网化"的智能停车体验.     

基于TRIZ 分析的平面立体停车场专利检索策略

针对城市停车难的问题,以立体停车场为主要研究对象,对平面立体车场/库开展专利技术检索。依据检 索到的专利信息建立数据库,通过发明问题解决理论(theory of the solution of inventive problems,TRIZ)分析平面立 体停车库/场专利分类检索策略,总结立体车场/库技术及立体车场整体发展态势。结果表明,该研究可为解决停车 难的问题提供技术支撑。     

有限感知条件下的停车数据批量式修复研究

随着城市中私家车保有量和使用频次显著增加，“停车难”问题逐渐成为制约城市发展的“瓶颈”.为了合理利用城市中有限的停车资源，最好的方式是建立城市级的停车诱导系统，而现阶段尚且没有有效的方案出现，究其原因是获取停车数据成本过于高昂导致的.因此，如何在不影响停车数据准确性的前提下降低其获取成本成为解决“停车难”问题的关键.本文首先基于停车数据的时空敏感性，将数据差异明显的停车场分为不同簇；再验证同一簇中停车数据符合二八定律后，筛选出影响力最大的前20%的停车场作为样本停车场，对其安装传感器获取实时停车数据并作为样本数据；考虑到现有算法得到的修补数据效果不理想，本文将一维停车数据升至二维，使用改进后的深度卷积对抗生成网络（Deep Convolution Generative Adversarial Networks，DCGAN）生成与样本数据近似同分布的新数据集.新数据集的任一条可作为同簇中任一缺失的停车数据.实现结果表明，本文提出的方案不仅可在有限感知的条件下批量式的获得大量高仿分的“伪数据”，大幅降低停车数据的获取成本，而且修复效果较当前研究有明显提高.