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混合动力汽车现状与发展 被引量:13
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作者 戎喆慈 《农业装备与车辆工程》 2008年第7期5-8,共4页
随着能源和污染问题的日益严峻,对混合动力汽车的需求逐渐显现。本文通过对电动汽车类型、国内外混合动力汽车的研究及应用、混合动力汽车的分类及性能等方面的介绍,论述了混合动力汽车的现状与发展。
关键词 混合动力汽车 弱混合 中度混合 完全混合
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中国新能源汽车政策发展研究 被引量:4
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作者 杨春雨 马钧 《农业装备与车辆工程》 2016年第1期41-45,共5页
目前中国新能源汽车市场尚不成熟,政策的影响至关重要。首先介绍并概括了中国新能源汽车政策发展历程,然后对目前中国新能源汽车市场中最重要的部分——私人购买市场的相关政策发展趋势做出分析,最后指出亟需做出政策调整的方面。
关键词 私人购买 市场政策 补贴退坡 充电 基础设施 限制
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探究复合材料发动机罩的行人保护作用
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作者 卢朕 陈君毅 王宏雁 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第3期364-367,共4页
为有效达成复合材料发动机罩行人保护的作用,需在发动机罩结构设计及优化的基础上,进行静态和动态性能的仿真分析,即在达到发动机罩静态性能指标的前提下,尚且要满足动态行人保护头部碰撞的要求.由于动静态的性能要求难以同时达到,则需... 为有效达成复合材料发动机罩行人保护的作用,需在发动机罩结构设计及优化的基础上,进行静态和动态性能的仿真分析,即在达到发动机罩静态性能指标的前提下,尚且要满足动态行人保护头部碰撞的要求.由于动静态的性能要求难以同时达到,则需要不断地进行结构设计和仿真计算,最终形成符合静力学和动力学性能要求的设计方案,从而有效实现发动机罩部件的轻量化并提高整车的动力性能. 展开更多
关键词 复合材料 发动机罩 结构设计及优化 行人保护 轻量化
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电控机械式自动变速器选换挡过程分析 被引量:1
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作者 曹鹏彪 陈辛波 +1 位作者 钟再敏 陈震 《机电一体化》 2011年第10期23-26,40,共5页
针对AMT执行机构系统进行了系统建模和运动受力分析。通过把选换挡过程细化为几个阶段,阐述了各个不同过程中的受力情况,并在此基础上进行了选挡需求功率的仿真分析,为进行下一步的选换挡控制策略的开发提供了一定的依据。通过实验数据... 针对AMT执行机构系统进行了系统建模和运动受力分析。通过把选换挡过程细化为几个阶段,阐述了各个不同过程中的受力情况,并在此基础上进行了选挡需求功率的仿真分析,为进行下一步的选换挡控制策略的开发提供了一定的依据。通过实验数据验证了该模型的正确性。 展开更多
关键词 选挡 换挡 受力分析 仿真
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匝道口智能车合流避撞模型及仿真研究 被引量:2
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作者 陈思曼 孟宪实 马钧 《农业装备与车辆工程》 2016年第2期44-50,共7页
针对智能汽车在城市高架路的匝道口合流问题进行研究,提出了一种基于运筹学的智能汽车合流协作算法。通过分析匝道口冲突发生过程,建立匝道口车辆冲突模型;在保证避免碰撞的前提下,同时考虑匝道口冲突车辆的时间因素和舒适因素,针对冲... 针对智能汽车在城市高架路的匝道口合流问题进行研究,提出了一种基于运筹学的智能汽车合流协作算法。通过分析匝道口冲突发生过程,建立匝道口车辆冲突模型;在保证避免碰撞的前提下,同时考虑匝道口冲突车辆的时间因素和舒适因素,针对冲突车辆设计基于运筹学的协调算法;利用仿真平台对提出的算法进行验证。结果表明算法在满足车辆安全通过匝道口的前提下,可根据对舒适与快捷的不同侧重调节避撞方案。 展开更多
关键词 智能汽车 运筹学 匝道路口 交通冲突
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轮胎滚动实验台动力加载装置振动影响分析
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作者 潘晓芝 左曙光 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第5期675-679,686,共6页
以轮胎多边形磨损研究为背景,通过运用Catia和Hypermesh对实验台架动力加载装置进行有限元建模,进行模态分析,得出并分析其振动特性,获得台架动力加载装置的前15阶固有频率和振型.最终将模拟结果与轮胎滚动的侧向振动频率试验结果进行对... 以轮胎多边形磨损研究为背景,通过运用Catia和Hypermesh对实验台架动力加载装置进行有限元建模,进行模态分析,得出并分析其振动特性,获得台架动力加载装置的前15阶固有频率和振型.最终将模拟结果与轮胎滚动的侧向振动频率试验结果进行对比,识别出信号干扰源.有效验证了理论模型的正确性,提出一些台架改进建议,并为后续研究工作提供了可靠的依据. 展开更多
关键词 台架 振动 有限元分析 模态 建模
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基于LOF+SVM的异常用电用户分阶段识别方法 被引量:2
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作者 顾臻 庄葛巍 +3 位作者 贺青 周磊 安佰龙 段艳 《电气传动》 2023年第3期90-96,共7页
准确的电力异常用户识别方法能为供电企业锁定存在窃电行为或其他违规行为的电力用户提供参考。大多数基于机器学习的异常识别模型采用了无监督算法,但模型的准确度还较低。针对上述问题,提出一种结合无监督的局部离群因子(LOF)算法与... 准确的电力异常用户识别方法能为供电企业锁定存在窃电行为或其他违规行为的电力用户提供参考。大多数基于机器学习的异常识别模型采用了无监督算法,但模型的准确度还较低。针对上述问题,提出一种结合无监督的局部离群因子(LOF)算法与有监督的支持向量机(SVM)算法的两阶段异常用电用户识别方法。基于分析异常电能表区别于正常电能表的电流电压表现,构建异常识别模型的输入特征;采用无监督的LOF算法进行采样,筛选出可疑样本交给人工进行标记,然后利用标记样本训练有监督的SVM模型;在之后的检测工作中,直接将LOF算法筛选出可疑样本交给SVM模型进行识别。实例结果表明,该方法对电力异常用户的识别准确度高,对供电企业的窃电稽查工作具有指导意义。 展开更多
关键词 电力异常用户识别 机器学习 局部离群因子(LOF) 支持向量机(SVM)
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