简介：本书系统地论述高端液压元件的理论与实践成果，主要内容有：高端液压元件的由来及演变过程，新型工作介质，射流管伺服阀与冲蚀磨损，压力伺服阀，偏转板伺服阀，直驱式伺服阀，飞行器溢流阀，极端小尺寸双级溢流阀，飞行器减压阀，非对称液压阀，对称不均等正开口液压滑阀，增压油箱与液压附件，新原理双边气动伺服阀，四边气动伺服阀等，成果多为初次公开。书后附有我国航空航天与舰船电液伺服阀代表单位的系列产品结构与参数。

简介：新的一年,前几期来跟大家聊一聊一个“哲学”一点的问题:在交通领域,什么样的政策是好政策?从调控机制上来说,公共政策可以大概分为两类.一类是管制型(Regulatory)政策,另一类则是市场型(Market-based)政策.管制型政策即设立明确的标准,所有人都必须达到这一标准,比如在国五标准中,规定在工况测试中每辆车行驶一公里各种污染物的上限是多少,然后所有仍在销售的车型都必须在每一种污染物上都达标;市场型政策则是利用某种价格机制进行市场调节,根据外部成本/收益的大小,收取不同的费用,或者进行不同额度的补贴,比如燃油税就是典型的市场型政策,烧的油越多,就说明使用的道路资源越多,造成的污染、拥堵和道路损耗越多,从而鼓励人们少开车,或者购买更经济节能的车辆.

简介：本文通过分析当前国内外成熟的警务实战理论，结合国情警情特点，提出安全防护的内涵及知识体系，并围绕知识体系展开论证，创新性地提出了颜色循环理论、警情降级阶段的概念，以及安全防护措施的范畴。最终推导出警察的安全是构建在积极主动对自身及环境的控制与利用上，危险是可控、可防、可逆转的结论。

简介：普通活塞阀经常发生活塞卡死、阀门出口易泄漏的现象。为了解决以上问题，开发了一种新型活塞阀，阀体增加了固定环，采用软密封结构代替原来的硬密封结构，并通过实验加以验证。

简介：车道线检测是智能驾驶系统的重要组成部分,它提供了车辆与车道位置关系的信息.针对智能车辆驾驶系统在视觉导航过程中车道线检测的精确性和鲁棒性的问题,提出一种有效的车道线检测方法.首先对原始RGB图像分别进行感兴趣区域设定、逆透视变换、灰度化和阈值处理;然后进行霍夫变换处理,利用斜率和中心点位置筛选检测结果;最后利用卡尔曼滤波对检测到的线段进行跟踪,预测当前车道线位置.实验结果表明,该算法能够有效解决图像中车道线不清晰以及一些干扰遮挡的问题,车道线检测准确率可达94%,具有较好的准确性、鲁棒性和较低的计算复杂度,有利于实时性检测系统的构建.

简介：NO.1丰田卡罗拉2016年全球销量达到了1316383辆的丰田卡罗拉是一款没有大缺点也没有大优点的家用车,也是2016年唯—一款销量破百万的车型.之所以卖得那么火,除了因为价格和车体大小合适外,可靠性、油耗和维修保养价格合理也是非常重要的原因.该车去年在美国的销量达到37.8万辆,在中国的销量为30万辆.

简介：空间调制是一种高数据速率、低复杂度的多输入多输出无线传输技术,因其发射天线被信息序列随机激活,若被激活的信道状态不佳将导致系统误码性能下降.于是,提出一种结合天线选择和索引组合映射调制的传输方案.该方案将传统空间调制的激活天线索引比特和星座符号索引比特组合映射为一个新的调制符号,结合天线选择算法确定最佳发射天线子集,将新的调制符号通过最佳信道进行传输.在算法实现过程中采用了奇异值分解和硬限制检测等方法降低计算复杂度.实验分别仿真了两种天线选择算法下的系统性能.结果表明,提出的方案比传统的空间调制系统具有更好的误比特率特性.

简介：辐射度定标是时间调制型FTIR数据处理中非常关键的一个环节,定标的好坏直接影响着其在应用中性能的优劣。根据光谱仪响应函数（线性或非线性）的不同,辐射度定标方法可分为线性定标和非线性定标;根据定标中采用的点数的不同可分为两点定标和多点定标。首先用MATLAB对光谱仪采集的数据进行线性度分析与仿真,然后用C＋＋编程分别实现线性定标和非线性定标。实验结果为两点法的误差为0.1118,抛物线法的误差为0.1684,四点线性的误差为0.0599。结果表明多点线性的定标方法效果最好。采用四点线性的方法进行定标将大大提升光谱的准确度,为后面的光谱识别工作打好基础。

简介：利用声光偏折效应,设计了一种测量球壳型换能器辐射聚焦声场焦点峰值声压的简便实验方法.基于焦点峰值声压与最大光偏折量之间的理论关系,通过测定聚焦声场焦域的最大光偏折量,获得球壳型聚焦换能器的焦点峰值声压;采用有限元方法对聚焦换能器辐射声场进行数值分析.对比实验测量结果,发现二者相对误差为7.33%,符合较好.该实验方法在医疗超声快速校准方面具有广泛的应用前景.

简介：进入冬季,我国北方地区频繁出现的雾霾天气让汽车再次成为“环保敌人”.但你可曾想到,在汽车行驶过程中,约有20％的燃油是因轮胎滚动阻力而被消耗的.由此可看出,轮胎性能的优劣将直接关系到车辆油耗和排放.如何降低轮胎滚动阻力,提升燃油效率,进而减少二氧化碳的排放,是轮胎企业在全新市场环境下面临的新课题.

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。

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：如今，汽车产业参与者要不断以新技术满足用户持续改变的消费需求，就必须与多种多样的伙伴建立合作关系、结成非传统的合作同盟。过去一个世纪的时间里，在传统汽车制造领域我们还没有看到运用各种技术组合，将行业内外多种全新技术方案整合，并应用于汽车工程设计与生产制造领域的实际例子。

简介：人脸识别已经广泛地应用于日常生活中,作为关键技术之一的人脸清晰度评价成为了热门的研究课题.然而,传统的手工提取特征的方法在效果和鲁棒性上都有所欠缺.为此,我们运用卷积神经网络实现特征的构造和选择,有助于提高评价结果的准确率.同时针对网络复杂、参数过多和耗时长等问题,还提出将传统的卷积结构改造成双卷积层结构的方法来提升计算速度.经过大量的实验表明,本文提出的人脸清晰度评价算法能够准确地进行人脸清晰度的评估,并且具有较快的处理速度.

简介：自智能交通系统出现以来,汽车驾乘员的安全带检测一直是备受关注的研究课题.依据城市道路的交通卡口监控数据,研究一种基于深度学习的汽车驾乘人员安全带检测算法,能够准确识别驾驶员是否佩戴安全带.通过对卡口图片进行人工标定,并运用深度学习方法训练两个检测器和一个分类器,最终实现安全带的快速定位和分类.本文提出的方法在城市道路卡口采集的图像上检测效果较好.

简介：人群分析在模式识别和机器学习领域内是一个非常有趣的课题.人群小群体成员之间的主从关系检测为视频监控和计算机视觉领域打开了新的视野.同时,小群体主导者的检测也是人群分析的重要组成部分.文章提出一种结构化SVM的学习框架,并结合行人的时间滞后分析特征和行人位置关系特征对小群体主导者进行预测.实验结果表明,本方法在人群分析数据集下取得了很好识别效果.

简介：针对斜槽型2D数字伺服阀静动态特性可能存在的不稳定问题，分析了斜槽型2D数字伺服阀的结构、工作原理及抗污染能力；并在此基础上，设计并搭建了测试实验平台，在额定压力21MPa时，对5只额定流量为50L/min的通径6mm的斜槽型2D数字伺服阀进行了静动态特性实验研究。研究结果表明：5只斜槽型2D数字伺服阀滞环都小于5.7%，-3dB处幅频宽至少可达75Hz（25%额定流量），阶跃响应上升时间至少可达9ms；5只6mm通径斜槽型2D数字伺服阀均具有较理想的静动态特性和良好的加工一致性，不存在静动态特性不稳定的问题。

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.

简介：重点介绍出口哈萨克斯坦巴甫洛达尔石化厂的符合API610、API682标准的OH2重载型石化流程泵的设计及产品运行情况。

简介：采用top-down技术的控制图法（现行标准方法）、稳健统计-迭代法和质控-灰色评定法评估了实验室内应用电感耦合等离子体-发射光谱法测定不锈钢中镍的测量不确定度。对于镍含量为9.1%的质控样品,三种方法计算的实验室内扩展不确定度均为0.12%,k=2,方法间无显著性差异。