基于电机效率的纯电动汽车传动系统参数匹配研究

为降低能耗、提高续航里程,本文提出了以提高电机效率为目标的纯电动汽车三档变速传动方案.首先,在分析电机工作特性的基础上提出了三档传动系统参数匹配方法;然后以某纯电动汽车为研究对象,对其驱动系统进行了改动:方案一在不改变原车型动力系统参数的情况下将传动系统由一档改为三档,并运用所提出的方法确定各档位的传动比;方案二在满足整车动力性指标要求下对电机重新选型并匹配三档传动系统;最后利用ADVISOR软件进行NEDC工况仿真分析.结果表明:在不改变原车型动力系统参数的情况下,采用三档传动可使整车的动力性和经济性都有一定的提升,续航里程提高了 9.2％,百公里电耗降低了 1.28 kW·h;重新选型电机后,采用三档传动续航里程提高了 14.1％,百公里电耗降低了 1.87kW·h.     

装载机零公里性能不达标原因分析及解决方案

针对某50型装载机零公里性能检测不达标问题展开分析,重点研究怠速偏高或偏低、怠速加载熄火、双失速工况牵引力偏大或偏小、最大牵引力偏大或偏小,以及最高转速偏大或偏小等问题,并从整机与柴油机配套设计计算和出厂检验控制等方面查找原因,提出具体的解决方案。实际应用效果表明,改进方案可以大幅减少装载机零公里性能检测不达标问题,取得较好效果。     

案例推理式输电线单端电流行波故障测距

针对线路单端电流行波故障测距因波头标定困难所导致的测距可靠性不高、难自动执行等不足,提出基于历史数据进行案例推理的经验学习式改进思路。首先分析线路故障实录行波的形态特征和影响故障距离折算的因素。针对故障的复发性和多厂家、跨平台、不同电压等级线路故障波形的相似性,对测距过程中的波头标定和距离折算2个关键阶段进行参数化、案例化描述,根据相应特征属性于历史案例库搜索最相近样本进行算法参数复用从而实现智能测距。该方法能够对复发性故障实现测距结论复用,能够对高相似度故障样本实现测距方法复用,测距效果随历史故障样本积累而提升。不同厂家行波装置获得的大量故障实录数据表明该方法可行、有效。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。     

公安信息系统安全审计技术现状和问题

自《关于加快推进公安信息系统应用日志安全审计工作的通知》(公传发〔2013〕516号)下发以来,公安业务系统的安全审计工作有了很大的进展,但在落地的过程中,也出现了一些现象值得去研究和讨论。文章在安全审计发展现状的基础上,论述了存在的问题,并针对关键问题给出具体的技术实现思路以及实现方案。     

前保中支架刚度有限元仿真方法

汽车行业会通过一系列有限元方法,对新车型的模态、刚度、碰撞性能、风阻、噪声等进行仿真,通过对模型的初步计算得到具有一定准确性的结果,指导模型的优化,可以在相当大程度上减少设计造成的缺陷。所有的有限元仿真都是通过对设计和工况进行一定程度的简化实现的。模拟结果的准确性也与简化方法密切相关。通过对前保中支架刚度的有限元分析,提出一种效率更高、结果更可靠、耗时更短的前保匹配风险评价的有限元仿真方法,可以通过对前保中支架刚度的计算,有效地对前保下沉风险进行评价,在项目早期发现潜在的匹配设计问题,推动设计优化。     

基于云端的查询优化设计

云计算在大数据处理、资源共享方面的优势使得越来越多的行业使用云计算技术。云计算中的数据存储和检索方式与传统的数据库系统不同,且传统数据库的数据查询方式无法直接迁移到云平台中。文章利用后缀树建立云存储的算法,并讨论了基于后缀树云查询模型,且该查询模型可以嵌入到现有的数据查询系统中,实现传统查询平台向云平台的迁移。     

卷积深度神经网络在基于文档的自动问答任务中的应用与改进

基于文档的自动问答,尤其是语义匹配,其目标是计算两个文本之间的相似度。这是自然语言处理中的典型任务,并且用以衡量对自然语言的理解程度。深度学习方法得益于可以自动化地学习到给定任务的最优特征表示,在许多研究中取得成功,也包括文本匹配。针对基于文档的自动问答,提出一个基于卷积深度神经网络的语义匹配模型,以便对每一对问题和文档提取特征,并据此计算它们的得分。通过问题和文档之间的交互计算,利用重叠词等文本特征,在中文开放域上的自动问答任务中取得的实际效果证明了该模型的有效性。