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  • 简介:本文为解决大型综合客运枢纽出租车拥有量合理配置的问题,从出租车所承担的枢纽处乘客周转量出发,结合出租车辆空驶率,基于原始供需平衡法,提出了适用的供需平衡改进方法,同时与其他四种国内常用的出租车拥有量配置方法进行比较。通过对枢纽乘客出行特征与出租车运营特征的调查分析,得出枢纽处到达乘客总量、出租车平均运营速度、平均日运营时间等数据参数,以计算枢纽处所需出租车的拥有量。通过对南京火车站进行实例分析,证明研究所采用的供需平衡改进方法能有效解决客运枢纽的出租车拥有量问题,改进的模型应用简单方便,可操作性强。

  • 标签: 综合交通枢纽 出租车拥有量配置 供需平衡法 空驶率
  • 简介:现在买车的人越来越多,不过生活中还免不了出现同事和好友也会搭乘你爱车的情况,一旦他们有些行为令你不适,你也不好直接说出来。你最不能忍受别人在你车上干什么?快来吐槽一下你遇到的情况!Maserati我最不能忍受的就是瞎指挥!我觉得与其指挥,还不如直接把车子给你开得了。

  • 标签: 给你 吸门 车内温度 华盛
  • 简介:2017年11月15日,来自日本的轮胎企业普利司通向国家质检总局备案了召回计划,将要在中国主动召回普利司通旗下品牌耐驰客部分规格的轮胎。并要求旗下经销商和轮胎店不要再销售这部分问题轮胎,并且负责协助公司召回已经销售的问题轮胎。

  • 标签: 轮胎企业 普利司通 召回 中国 国家质检总局 经销商
  • 简介:当前,我国公路隧道交通事故频发。本文参考国内外2000多起公路隧道交通事故分析,总结公路隧道交通事故发生规律;梳理美国、日本等15个国家和地区隧道通行的相关法律规定,提炼国(境)外关于隧道安全通行的经验做法;并结合我国实际情况和事故发生规律,对我国公路隧道安全通行相关法律规范进行评析,从立法、执法、守法等多方面提出意见建议,积极探索隧道通行安全的依法治理、源头治理和综合治理之道。

  • 标签: 公路隧道 公路隧道交通事故 公路隧道安全通行
  • 简介:伴随着我国科技的不断发展,混动汽车已经成为了这个世纪工业改造发展的重要领域,其具备了新的部件和动力系统,产生了新的运行模式,但也要看到即便在掩蔽噪声方面比传统内燃机有了更进一步的改进,整车结构与系统变化下振动噪声方面依旧存在不少问题.本文结合笔者多年的工作实践经验,探讨深度混合动力汽车NVH问题及解决技术的应用.

  • 标签: 深度混合 动力汽车 NVH性能
  • 简介:全景天窗近两年因其视野更开阔,通风面积更大受到广大消费者的青睐.然而全景天窗在带给用户大通风面积大视野的同时,也带来了全景天窗头顶过热问题.本文主要介绍全景天窗过热问题和处理措施,并通过对比分析不同措施的优缺点阐明全景天窗过热问题最佳解决方案.

  • 标签: 全景天窗 过热 深度隐私灰玻 遮阳帘
  • 简介:在圈图上研究了两类组合优化问题.第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时,如何对各边权进行调整,使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大,得到了线性时间算法;第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时,如何对各边权进行调整,使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大,得到了求解该问题的多项式时间算法.

  • 标签: 圈图 组合优化问题 多项式时间算法
  • 简介:针对某重型车辆轮辋夹紧螺栓断裂问题,通过材料性能测试分析,定位螺栓失效模式为循环拉力作用下的疲劳断裂。通过对轮胎和轮辋的装配体进行受力分析,可知螺栓循环拉力是由地面作用于车轮的垂向力和侧向力所导致。计算得到直线行驶工况、常规转弯工况和极限转弯工况下的螺栓所受循环拉应力,分析可知在极限转弯工况下,螺栓所受循环拉应力大于疲劳强度许用应力,螺栓易发生疲劳断裂。

  • 标签: 重型车辆 轮辋夹紧螺栓 断裂 分析
  • 简介:仔细想想的话,国产品牌真的都挺苦的。除了熬过。他们目前的核心竞争力可雒就只有性价比这一项了。而为了更好地突出自己的性价比,大部分厂商都会选择主攻“价”,在紧凑型车市场上下大功夫,甚至把一些产品做到接近中型车的大小和配置再卖上紧凑级的价格。虽然这么做其实对品牌发展没有什么帮助,但对消费者而言还是一件好事。

  • 标签: S50 CVT 风景 舰型 国产品牌 核心竞争力
  • 简介:当前,汽修从业者在技术方面存在的主要问题是知识不足,我说的不是学历和技能职称不足,而是掌握的知识少。企业招工希望进厂就能干活,学校为顺应企业增加实训课、减少基础课,对于液压传动、电工基础、电子技术等少讲或不讲,使得学生进厂后没有发展潜力。在学校取得技师证书的学生,走上工作岗位后既不能很快胜任技师工作,也没完全掌握理论知识,殊不知技师是在实践中培养出来的。

  • 标签: 电子技术 液压传动 电工基础 发展潜力 工作岗位 知识
  • 简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

  • 标签: 模式识别 数据挖掘 域自适应 超限学习机