基于CAN总线的奔腾混合动力汽车控制系统设计

分析奔腾混合动力汽车的整体控制要求以及各控制模块之间的任务分配.在研究CAN总线通信技术的基础上,选取MC9S12DP512作控制芯片,设计CAN通信模块的硬件电路和软件工作流程,给出CAN模块的初始化实例.根据HEV发动机和传动系统的特点设计了整车控制策略,并对其整车控制逻辑的软件实现进行说明.     

公众电子地图服务网站中的地图制作研究

近20年来地图学依托现代信息技术进步取得蓬勃发展,公众电子地图服务迅速发展起来.该文着重探讨了基于公众服务网站的电子地图如何利用SuperMap软件进行web电子地图的数据组织和处理流程.     

校园体育文化与大学生心理健康教育研究

分析了高校校园体育文化的内涵和特点,论述了其对大学生心理健康的促进作用,提出了加强校园体育文化建设的建议,     

斯蒂芬逊型六杆机构运动分析与仿真

采用解析法推导斯蒂芬逊型六杆机构各杆件的位移、速度和加速度表达式,并将其转化为适用于MATLAB仿真的矩阵数学模型。运用MATLAB/Simulink软件中Embedded MATLAB Function模块编写该机构中速度矩阵的M函数并结合其它模块对其进行运动学仿真。通过Simulink仿真可以获得该机构的运动曲线,直观地描述了机构的运动规律并为其动力学设计部分提供依据。     

贵州省道路交通事故影响因素及演化趋势的探讨

为减少贵州省道路交通事故的发生次数,加强对道路交通事故诱因监管力度。以贵州省作为研究对象,将灰色系统与耗散结构中的熵结合起来,从2009—2013年《交通年鉴》中选取影响交通事故的8个因素序列数据,在灰色关联系数计算结果基础上,进一步探究影响因素熵关联顺序;以便从整体上把握交通系统演化方向的判别,结果表明:天气(晴)0.920 5机动车违法0.901 0责任者驾龄0.898 9照明条件0.890 6地形(山区)0.889 0公路行政等级0.885 5路面类型(沥青)0.880 1路表情况(干燥)0.879 0,受以上因素的影响熵值变化呈现先减小后增加再减小再增加的趋势;由熵变值可知,系统整体处于良性循环状态,但今后交通系统若要朝着有序状态方向演化,还须采取相关措施使熵值减小,以实现贵州省道路交通系统的可持续发展。     

背越式跳高弧线助跑技术要点及训练方法分析

弧线助跑是背越式跳高重要的组成部分之一,高质量的弧线助跑是成功完成跳跃的基础。采用文献资料研究法,对背越式跳高弧线助跑的技术要点进行了深入的探讨。明确了弧线助跑的技术、速度、距离和节奏,将直接影响跳跃的效果和成绩。同时为提高弧线助跑技术的水平提供了一些训练方法,为背越式跳高弧线助跑技术的训练提供了参考依据。     

襟缝翼对民用飞机失速特性的影响

从外侧缝翼缝道参数、内侧缝翼分离面、缝翼与挂架间隙以及后缘襟翼缝道参数等方面考虑,分析了民用飞机失速特性和失稳特性的影响因素.结果表明,前缘缝翼根部和梢部细节对力矩特性有较大影响,缝翼挂架堵缝可提高升力,不影响力矩特性,调整襟翼偏角,可改变机翼有效弯度,不改变主翼分离特性.     

Tet-on系统诱导乳腺特异表达CUEDC2转基因小鼠的制备

目的：建立Tet-on系统诱导乳腺特异表达CUEDC2的转基因小鼠模型。方法：构建转基因表达载体,经细胞诱导表达验证后,酶切得到含有CUEDC2的线性DNA片段,并采用显微注射的方法及后续筛选鉴定,得到CUEDC2转基因小鼠。进而通过与乳腺特异表达的MMTV-rtTA转基因小鼠交配,得到CUEDC2/rtTA双阳性转基因小鼠。利用2mg/ml的多西环素（Doxycycline）诱导小鼠体内CUEDC2表达,通过Western Blot、免疫组化检测表达。结果：经诱导,CUEDC2/rtTA双阳性转基因小鼠的2个Founder的F1、F2代在转录水平和蛋白水平均成功表达CUEDC2, 并具有乳腺特异性。结论：Tet-on系统诱导乳腺特异表达CUEDC2的转基因小鼠制备成功.     

纳米单晶铜板单向拉伸/压缩的分子动力学模拟

采用分子动力学方法模拟纳米单晶铜板的拉伸／压缩变形过程,得到了纳米单晶铜板在单向拉伸／压缩状态下的应力应变关系曲线和垂直于拉伸／压缩方向的泊松比．结果表明,纳米单晶铜板在单向拉伸／压缩状态下的弹性极限应变分别约为0．08和-0．03。在此范围内应力应变关系基本上表现为线弹性;垂直于拉伸／压缩方向的两个泊松比取值于0．3～0．4之间,但是不同方向上的泊松比数值不同,表现出由尺寸效应引起的材料力学行为的各向异性．     

粗糙核k-means聚类算法

通过研究核聚类算法,以及粗糙集,提出了一个新的用于聚类分析的粗糙核聚类方法。通过mercer核映射把输入空间中的样本映射到Hilbert空间,使样本空间中没有显现的特征在特征空间中突现出来,在这种样本差异加大的基础上,结合粗糙集的思想,把样本分别划到相应聚类中心的上、下近似中,上、下近似中的样本按照一定的比例来共同决定新的聚类中心。这样不但聚类精度大大提高,而且算法收敛速度也较快。仿真实验的结果表明该算法的可行性和有效性。