车载部件振动特性研究

针对车载部件疲劳失效、故障失效等问题,目前建立的动力学模型无法准确反映车载部件行驶中的特性。利用集中质量法,考虑车载部件本身的刚度,建立了整车及车载部件的十自由度动力学模型,利用MATLAB/Simulink对模型进行了仿真分析,得到了车载部件在行驶中的特性。分析结果表明：车载部件在车辆运行过程中的振动幅值比车身质心处的振动要小;对比车载部件的垂向振动特性以及车载部件侧向和纵向的振动特性,其垂向振动幅值远大于侧向和纵向的振动幅值,对车载部件在车辆行驶过程中的特性有一定的参考意义。     

基于迁移学习的花类图像分类方法研究

传统的花类识别方法和普通卷积神经网络模型无法对花类图像进行准确的特征提取,花类之间较高的相似性使得分类识别较难。针对以上问题,为提高图像识别率,提出一种基于VGG16网络的迁移学习方法,对花卉图像进行分类。首先对花卉图像进行数据加强,然后对数据集预训练模型进行迁移学习,修改全连接分类层,最后对优化器与激活函数进行微调,得出分类结果。实验表明：该模型在花类分类识别中比传统方法和普通卷积神经网络模型得出的准确率高,迁移后准确率达到89.10%。     

基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计

在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故。使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪。使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过Mobile Net深度学习算法检测道路情况。实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97%以上。并且证实Mobile Net的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于Res Net50等算法。     

特早种茶叶开采期预报模型的建立与误差分析

以特早种茶叶品种“巴渝特早”为研究对象,应用阶段积温预报法、逐步回归预报法、集成预报法分别建立开采期气象预报模型,比较不同预报方法的预报性能.结果表明：阶段积温预报法对于“巴渝特早”开采期的预测偏差较大,预测值与观测值的剩余均方差为5.225,拟合优度为0.539;逐步回归预报法相较于阶段积温预报法预测结果的准确性明显提升,预测值与观测值的剩余均方差为2.826,拟合优度为0.749;集成预报模型综合考虑了积温条件以及影响春茶开采的关键时段的关键气象因子,优化单一预报方法的不稳定性,预测值与观测值的剩余均方差为2.729,拟合优度0.765,可以应用于特早种茶叶开采期气象预报服务.     

高通量测序技术在植物病毒分类中的应用

植物病毒寄生可引起植物病毒病,甚至对植物造成毁灭性伤害.高通量测序技术(high-throughput sequencing, HTS)提供了一种快速、低成本、深度测序的解决方案,在病毒鉴定、新病毒检测和病毒基因组多样性等研究中具有优势,促进了植物病毒分类的研究.本文概述了HTS技术检测病毒的进展、在植物病毒学领域应用案例和该方法检测病毒的优缺点,旨在说明HTS技术对病毒鉴定、新病毒发现和病毒分类的重要贡献,提出新病毒检测和鉴定是亟待解决的问题,为植物病毒病的预防提供参考.     

甘薯淀粉相关性状变异性的分析

运用主效可加互作可乘模型(Additive main effects and multiplicative interaction model, AMMI)对2019年重庆市合川、永川、彭水和万州4个地点淀粉型甘薯联合鉴定试验中9个品种薯块的干物质质量分数、鲜基淀粉质量分数、淀粉产量、直链淀粉质量分数、平均粒径和粒径Span 6个与淀粉相关的性状在品种间的差异与稳定性、地点间的稳定性以及试验地点对各个性状的辨别能力进行了分析.结果表明:干物质质量分数、鲜基淀粉质量分数和平均粒径主要受遗传因素的影响,淀粉产量主要受地点因素的影响,直链淀粉质量分数和粒径Span受品种和地点交互作用的影响.不同地点对这6个性状的辨别能力有差异,可以通过筛选适宜地点来提高这6个淀粉相关性状的鉴定效率.淀粉相关的6个性状的地点间稳定性虽然在品种间有差异,但也可以通过育种手段选育出符合各类工业加工要求且较为稳定的优质淀粉型新品种.     

车用锂电池健康状态下快充方法研究综述

为了改善电动汽车使用便捷性,锂离子动力电池快速充电被广泛用于新能源汽车充电领域,然而,不当的快速充电会加速电池老化,引发电池热失控等一系列安全问题,如何实现锂离子动力电池安全、可靠地快充已成为行业的热点和痛点.本文通过对国内外文献的归纳整理,阐述了锂离子动力电池在快充条件下的主要阻碍因素及基于电化学—热耦合模型的快充方法和快充趋势,探讨了锂离子动力电池的电化学特性、热特性、老化机理及阳极析锂机理,在总结当前主流的快充策略优缺点基础上,提出了电动汽车用动力电池电化学—热耦合模型的安全快充方法的研究趋势.     

山地公园游客景观偏好与主动式健康行为的相关性分析——以福州飞凤山奥体公园为例

近几年,山地公园凭借独特的地形地貌和丰富的自然资源,成为众多健身爱好者的独宠之地.本研究以福州飞凤山奥体公园作为研究对象,结合数理统计和地理信息系统(geo-information system,GIS)技术,在形成的景点区域偏好强度图和公园景点人流量核密度图的基础上,从景观空间和景观元素两个方面分析游客景观偏好与主动...     

基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制

为提高智能车辆主动转向跟踪控制的跟踪精度、稳定性和实时性等问题,提出一种基于自适应预测步长的模型预测路径跟踪控制器,引入自适应预测步长功能函数,根据车速和参考路径的曲率动态调整预测步长。MATLAB和CarSim联合仿真结果表明:该控制器可降低横向跟踪偏差,在高速低附着和高速高附着工况下均保持车辆稳定性,相比于单一根据道路曲率动态调整预测预测步长的控制器,降低了60%的计算时间,提高了实时性。