泰国K-Speed发布咖啡复古定制版本田超级幼兽

在复古摩托车领域,实用性和外观一直都是大家关注的焦点,那么,实用至上主义的经典车型——本田超级幼兽Super Cub如果搭配上复古风格改装,会碰撞出怎样的火花呢?就在近日,一家泰国专门做定制摩托车的店K-Speed发布了本田超级幼兽Super Cub的咖啡复古定制版改装车型,这款小弯梁摩托一改原有的外观,备受车迷瞩目。

切入场景下基于碰撞风险聚类的改进车速预测方法

切入工况的高精度车速预测是保证自动驾驶切入安全的关键依据。为提高自动驾驶汽车切入工况安全,开展了基于车车耦合风险聚类的切入场景自车速度高精度预测方法的研究。首先,依据实验所得自然驾驶数据进行车辆切入切出片段提取,使用K-means方法依据碰撞风险与加速度关联特征进行聚类分析。其次,基于支持向量机(SVM)模型,对切入切出工况车车交互状态进行在线识别,对切入危险工况进行实时预测。最后,提出基于自回归综合移动平均(ARIMA)模型的改进车速预测方法,结合在线识别结果进行车速在线优化。仿真结果表明,所提出的基于碰撞风险聚类的改进ARIMA车速预测方法对提高切入安全效果明显,较传统的预测方法车辆的碰撞风险降低了10%~20%。研究结果表明,ARIMA模型的改进车速预测方法对提高自动驾驶车切入安全具有重要的研究意义。

高速列车运行时车体传热系数K值研究

车体传热系数K值是轨道车辆热工性能的重要指标,是高速列车空调系统能耗的重要影响参数。文章主要采用数值计算的方式,研究了高速列车车体传热系数K值。通过计算高速列车中间车的静止车体传热系数K值及运行条件下的车体传热系数K值,分析了不同运行速度时高速列车中间车车体传热系数K值的变化规律。计算结果表明:列车运行速度越高,车体传热系数K值越大,但增加幅度越来越小。此外,文章还分析了车体传热系数K值的变化对整车空调系统能耗的影响:高速列车以时速380 km运行时,相对于静止状态,由车体传热系数K值增大引起的整车空调系统能耗增加值不大。在设计高速列车时,相对于车体传热系数K值,更应注重列车高速运行时车体气密性。虽然车体传热系数K值增大引起的整车空调系统能耗增加值不大,但通过车体传入车内的热量仍较大,高速列车车体传热系数K值仍需控制在合理的范围内。

一种基于改进f-k滤波的编码雷达信号去噪方法

超宽带编码雷达探测地下介质时,回波信号不可避免地受到噪声影响,这会对数据解释带来一定困难.频率-波数(f-k)滤波方法可以有效滤除部分噪声,但其对高频段的滤波效果欠佳.针对此问题,本文提出一种改进的f-k滤波方法,即根据频率和波数的分布情况,设置不同的视速度阈值进行分段处理,提高高频段的视速度阈值,有效滤除了高频段的噪声.实验结果表明,经本文方法处理后的图像熵较传统方法处理后的图像熵减小了6%,具有良好的噪声抑制效果.

基于聚类机群关联拓扑的时空图记忆风速超短期预测

为提高规模化风电场风速的预测精度及计算效率,提出一种聚类机群最优关联拓扑,并构建时空图记忆模型预测风速。分析机群平均风速波动特性,构建平抑度指标;考虑风机间风向关联特性,定义风向相似度因子,并嵌入k-means聚类,提高类内风速互补性。结合互信息量化分析各子机群风机的相关性,构建最优有向关联拓扑。结合关联拓扑及风速关联属性建立机群风速时空图数据集合,输入时空图记忆网络,利用图注意力提取空间特征,并结合记忆网络处理时序信息,输出机群平均风速超短期预测结果。最后将模型应用于实际风电场的风速预测,通过对比分析,验证了所提方法的准确性和有效性。

不同海拔世界优秀速度滑冰1500m运动员速度节奏研究

目的:探究不同海拔世界优秀速度滑冰1500m运动员的速度节奏,为世界优秀运动员备战不同海拔比赛提供参考。方法:以参加北京冬奥会和2021-2022赛季速度滑冰世界杯第三站的速度滑冰1500m比赛男、女运动员为研究对象。根据海拔高度将男、女运动员分别分为平原组和高原组,分析不同海拔运动员速度节奏特征。结果:男女运动员的高原比赛成绩、分段成绩、分段速度均好于平原,0~300m和300~700m的分段系数低于平原,700~1100m和1100~1500m的分段系数高于平原。男子平原、男子高原,女子平原各分段成绩与比赛成绩显著相关,700~1100m相关度最大。女子高原300~700m相关度最大,700~1100m不相关。男、女运动员的平原与高原的回归方程差值分别为Δy_(男)=y_(平)-y_(高)=-1.254+0.001x_(1)+0.016x_(2)+0.009x_(3)+0.013x_(4),Δy_(女)=y_(平)-y_(高)=4.817+0.0169x_(1)-1.071x_(2)+1.364x_(3)-0.62x_(4)。结论:男子平原、女子平原速度节奏为“传统型抛物线节奏”,男子高原、女子高原为“新型抛物线节奏”,建议教练员根据不同海拔高度制定针对性的速度节奏方案,进行专门性训练,以取得优异成绩。

基于CNN-BiLSTM的施工初期盾构机掘进速度预测

对盾构机掘进速度的预测可有效指导设备施工和工程的顺利进行。在隧道施工初期数据量较少时,针对掘进速度难以预测的问题,采用迁移学习策略建立盾构机掘进速度预测模型。提出了以TPI、FPI、SE、C 4种混合指标对盾构施工进行聚类分级和判别,降低设备参数和地质信息差异对迁移模型的影响。依托南京长江隧道工程和芜湖过江隧道工程的现场掘进参数进行验证。结果表明,以当前时刻掘进参数作为模型输入,下一时刻掘进速度作为模型输出,建立的基于CNN-BiLSTM的预测模型,可有效提取掘进参数特征,实现掘进速度预测,其预测值可以很好地反映实测数据的变化趋势;与其他3种智能模型对比,该模型在MAE和RMSE上表现最优,验证了模型的优越性和有效性。基于CNN-BiLSTM的预测模型,可有效解决施工初期数据量较少情况下掘进速度预测问题。

基于ETC数据的山区高速公路连续下坡车速特征与车型分类

为研究山区高速公路不同车型的车速分布特征以及车型分类方法,基于包茂高速水江—南彭段主线ETC数据,从概率分布、累计频率分布和特征值方面分析了平缓路段和连续下坡路段中ETC系统内全部车型的行程速度特征,并以车速平均值和标准差作为聚类指标,用K-means聚类方法对不同车型进行聚类分析。结果表明:平缓路段客车速度集中于80 km/h左右,货车集中于70 km/h左右,而在连续下坡路段车辆整体表现为低速行驶,客车速度集中于70 km/h左右,货车集中于60 km/h左右;三型客车和四型客车在平缓路段倾向于将速度维持在稳定幅值而在连续下坡路段有向期望车速靠近的趋势;客车在平缓路段速度分布较分散,在连续下坡路段速度分布相对集中,而货车速度分布趋势正好相反;连续下坡路段的速度离散性大于平缓路段,事故发生概率增加;同一线形路段不同车型间速度分布存在明显差异,部分车型速度分布特征指标表现出一定的聚集性,说明部分车型速度分布有较大的相似性。将平缓路段车型聚为四类:一型客车、二型客车与一型货车、三型客车与四型客车、二~六型货车;连续下坡路段车型聚为三类:一型客车与三型客车以及四型客车、二型客车与一型货车、二~六型货车。研究结果可为山区高速公路车型精细化速度管理和同类别车型限速方案的制定提供依据。

惯性行人导航零速区间检测的非线性空间K-means聚类算法

惯性行人导航系统中,零速区间检测的准确性直接关系着基于零速修正(ZUPT)的行人导航精度。为此,设计了一种基于非线性空间映射与K-means聚类算法结合的零速区间检测算法。通过经典零速区间检测算法广义似然比检测(GLRT)确定初始零速区间;选取零速区间与非零速区间交界处的加速度数据,将合加速度幅值作为变量,映射到设计的非线性空间中,放大数据差异;利用K-means聚类算法对映射后的数据进行聚类,经过去噪声处理后确定出更精准的零速区间;通过惯性行人导航系统实验验证非线性空间K-means聚类零速区间检测算法的有效性。实验表明,所提出的惯性行人导航零速区间检测的非线性空间K-means聚类算法相比于GLRT算法和基于K-means聚类的零速区间检测算法,定位精度显著提高,并在匀速行走、变速行走和长距离长航时行走3种运动模式下进行了实验验证;相比基于K-means聚类的零速区间检测算法,减小了计算量。所提算法能够自适应不同的运动状态,无需随时调整阈值,且理论上可以优化任意传统零速区间检测算法,具有良好的工程应用价值。

基于K-means聚类与PLS回归模型的交通速度短时预测

为实现对交通流局部特征的有效提取,提高交通速度预测模型的可解释性,提出基于K-means聚类与偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)回归的交通速度短时预测模型。模型采用时空相关矩阵挖掘路网中相邻路段交通速度之间的关联性,利用K-means聚类算法划分历史数据集,并选取实测出租车GPS数据验证模型对交通速度短时预测的准确性。实验结果表明,与ARIMA、PLS回归和LSTM模型相比,该模型的预测误差减少了约30%。

配电台区电池储能系统优化均衡控制研究

电力系统配电台区作为电能分配的关键单元,其核心部件储能电池组的显著特点是单体数量众多,针对储能电池组内各单体不可避免的一致性差异,提出一种基于K-means聚类的储能电池组自适应群组均衡控制方法。首先,引入一种均衡能量可以在任意单体间或包含任意数量单体的电池模块间转移的均衡拓扑;其次,提出群组均衡思想,通过K-means聚类将需要充、放电的相邻单体聚类成组,实现均衡能量在包含不同个数相邻单体的电池群组间转移;最后,通过仿真实验,验证了所提聚类群组均衡控制相比于基于极差的单体对单体均衡控制,初始SOC分布“中间高,两边低”“两边高,中间低”以及“均衡分布”的情况下,在保证均衡效率的同时,均衡速度分别提高了34.8%、19.8%和17.6%。仿真结果表明,基于K-means聚类的储能电池组群组均衡控制相比于单体对单体的均衡控制,可以显著提高均衡速度。本研究提出了大数量单体构成的储能电池组的群组均衡思路,有助于提高储能电池组的均衡速度,进而提高其能量利用率、循环寿命及安全性,促进储能电池组的应用。

高速流环境下近似连续k代表轮廓查询算法

k代表轮廓查询是从传统轮廓查询中衍生出来的一类查询.给定多维数据集合D,轮廓查询从D中找到所有不被其他对象支配的对象,将其返回给用户,便于用户结合自身偏好选择高质量对象.然而,轮廓对象规模通常较大,用户需要从大量数据中进行选择,导致选择速度和质量无法得到保证.与传统轮廓查询相比,k代表轮廓查询从所有轮廓对象中选择“代表性”最强的k个对象返回给用户,有效地解决了传统轮廓查询存在的这一问题.给定滑动窗口W和连续查询q,q监听窗口中的数据.当窗口滑动时,查询q返回窗口中,组合支配面积最大的k个对象.现有算法的核心思想是:实时监测当前窗口中的轮廓对象集合,当轮廓对象集合更新时,算法更新k代表轮廓.然而,实时监测窗口中,轮廓集合的计算代价通常较大.此外,当轮廓集合规模较大时,从中选择k代表轮廓的计算代价是同样巨大的,导致已有算法无法在高速流环境下使用.针对上述问题,提出了ρ-近似k代表轮廓查询.为了支持该查询,提出了查询处理框架PAKRS(predict-based approximate k representative skyline).首先,PAKRS利用高速流的特性对当前窗口进行划分,根据划分结果构建未来窗口预测结果集,用其预测新流入窗口数据成为轮廓对象的最早时间.其次,提出了索引ρ-GRID.它帮助PAKRS在2维和d维(d>2)环境下,分别以O(k/s+k/m)和O(2Ld/m+2Ld/s)的增量维护代价下筛选近似k代表轮廓,L是一个小于k的正整数.由理论分析证明可知,PAKRS的计算复杂度小于前人所提的算法计算复杂度.最后,通过大量实验对所提算法性能进行评估.结果表明,PAKRS的运行时间是PBA(prefix-based algorithm)算法的1/4、GA(greedy algorithm)算法的1/6、ε-GA(ε-constraint greedy algorithm)算法的1/3.

氮、磷、钾对灯盏花生长发育及光合色素含量的影响

研究从氮、磷、钾不同水平对灯盏花生长发育和光合色素含量的影响,探讨灯盏花的营养特点。结果表明:氮、磷、钾对灯盏花的生长发育的影响是不同的,其中氮对营养生长的影响最大,磷对植株的花期有较大影响,钾可明显促进根的生长。适宜的氮、磷、钾水平有利于灯盏花植株的旺盛生长和生物量的增加,过高过低都会影响其正常生长。合适的供氮水平可提高光合色素的含量,促进植株生长。

氧化电位水对口腔器械消毒效果的探讨

目的评价氧化电位水(EOW)对口腔器械污染菌的消毒效果。方法以临床使用后的扩大针和高速手机为对象,扩大针分别用EOW和2%戊二醛消毒,手机分别用EOW消毒和高温高压灭菌,于消毒前、后采样,细菌培养,菌落计数。结果对扩大针消毒10 min,两种消毒剂的消毒合格率均达100%,对手机采用两种消毒方法均可全部杀灭其表面和冷却水管内污染菌,但EOW组不采用内部冲洗时,手机内部冷却水管内仍有大量细菌生长。结论EOW消毒可达与2%戊二醛浸泡消毒、高温高压蒸汽灭菌同样可靠的消毒效果。

山区高速公路连续下坡路段区间运行车速特征分析

利用K-means聚类分析方法,对山区高速公路各车型进行分类研究,并分析了交通事故数据与区间运行车速的相关性.结果表明:小客车、大中型客车速度特性差异较大,五、六轴货车与二至四轴货车运行速度特征差异明显;超车数、区间运行速度差、区间运行速度变化系数、区间运行速度标准差等参数对于山区高速公路的安全评价具有重要作用.山区高速公路的运行速度特性研究结论,可为运行速度设计方法、公路项目安全性评价、限速方案的制定奠定良好的应用基础.

基于VC的高速磁罗盘姿态可视化软件设计

针对传统磁罗盘系统采样率低、采样数据不具实时性和显示不直观等问题,提出了一种适用于高速磁罗盘的集成数据通信、姿态解算及三维姿态可视化于一体的上位机软件设计方案;该方案采用数据缓存、多线程和三维姿态显示等关键技术编写了高速磁罗盘姿态系统上位机软件。通过实验验证,软件实现了实时数据补偿、姿态解算和三维姿态显示等功能,数据传输和处理速率能达到5kHz。软件满足了系统的设计要求,有很好的稳定性和可操作性。

理论地震图的F-K算法的并行实现

对F-K算法进行了并行化改进,从而使其可以利用PC-Cluster或者并行计算机多节点计算的资源优势,提高计算速度.比较发现,并行后的计算速度大大提高,在计算时间较长的情况下,并行F-K算法的运算速度基本与处理器的个数成正比,为反演震源参数和地下结构提供了更为快捷的计算工具.

城市街区内污染物扩散的数值模拟研究

随着中国城市汽车保有量的逐年增多,城市中心街区内的空气质量不断恶化。通过CFD数值模拟研究了不同风速、不同开窗率对街区污染物扩散的影响。结果表明,风速增加会降低目标街区迎风面和背风面的污染物浓度,其中背风面污染物浓度降低更多;开窗区域的存在对街区污染物的移除有积极的影响,随着开窗率的增加,迎风面与背风面污染物浓度均有所降低。此规律可为城市建设提供参考,有效疏散街区污染物,降低对人体的危害。

一种基于k-means聚类的实时气温动态质量控制方法

针对当前实时气温质量控制存在的问题,提出了一种基于k-means聚类的动态控制算法。算法首先用k-means方法将区域内各测温点划分为若干气温相似的聚类,然后分别对各聚类内的点进行离群率和离群速度的判别,以确定各点的质量。与传统气温质量控制方法相比,该算法采用单点气温与整体气温相比较的思想,不需要预先设置气温参考极值,因而更具有实用性和科学性。而且,算法的复杂度较低,适合较大气温输入数据集的计算。

基于计算机视觉的垃圾塑料瓶识别与定位算法研究

针对当前垃圾分拣算法对废旧塑料瓶检测效率低、环境受限和仅限于颜色识别等问题,提出了一种有效的垃圾塑料瓶识别与定位方法,以采集高像素图像为基础提取原始图片,通过YOLOv3算法的浅层增强特征将图片中目标进行一系列卷积获得不同的特征,并输入各检测分支进行检测,将不同尺度特征图经过K-means聚类算法做锚框处理,利用位置预测实现最终的识别与定位检测结果。通过模型测试,YOLOv3算法在识别速度和算法的繁琐性上都优于其他的一些算法,平均识别准确率达到90%、检测时间约0.4 s以内、定位精度约±5 cm。证明了此算法对于复杂环境下废旧塑料瓶目标检测的有效性和实用性。