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11.
1.前进速度的选择。(1)谷物在乳熟后期腊熟初期或成熟不一致,速度要低些;谷物在腊熟期或腊熟后期或成熟均匀,干燥易脱时,速度可高些。(2)在早晚有雾露或雨后谷物湿润难脱,速度应低些;中午前后。谷物干燥易脱,速度可高些。(3)谷物生长密度大、植株高、产量高时,速度可慢些;谷物稀疏矮小、产量低时,速度可快些。(4)机器使用初期,对某些部位要进行技术状态调整,此时负荷应小些,速度慢些;机器使用后期,技术状态稳定可靠,谷物成熟、干燥,速度可快些,以充分发挥机组作业效率。 相似文献
12.
13.
对高速磁浮车-轨耦合系统进行动态机理和振动响应研究。首先,对高速磁浮中的各类耦合关系进行建模;其次,分别分析了动态和静态条件下的车-轨耦合作用机理;然后,建立了高速磁浮车-轨耦合动力学有限元模型;最后,对磁浮列车高速通过桥梁时轨道梁、功能件的动力响应和车-轨共振速度进行分析。结果表明:高速运行时车-轨作用频率不同,长时间共振速度下运行时车-轨振动明显增大;若桥梁动力放大系数小于1.2,则基频比最小值为1.16;若桥梁动力放大系数小于1.3,则基频比最小值为1.04。 相似文献
14.
现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。 相似文献
15.
文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现:车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。 相似文献
16.
为更早预测车辆的操稳性失稳风险,针对性解决传统“人-车-路”耦合系统中“路”先验信息未知和由此导致的“人”输入难预测问题,借助先进辅助驾驶系统提供的前方预瞄路径,提出结合驾驶员转向模型及车辆非线性动力学模型的操稳性预测方法. 构建“人-车-路”闭环反馈驾驶员模型,对跟随道路曲率的驾驶员转向行为进行预测;将当前车速与预测转向作为三自由度非线性动力学模型的输入,实现跟随前方路径的操稳性状态预测;通过Simulink-Carsim联合仿真及驾驶员模拟器硬件在环对比,进行双移线路径、变曲率路径和蛇形路径工况模拟. 所提方法的操稳性状态预测值与实际值吻合良好. 相似文献
17.
为了实现对大规模中小跨径桥梁群体的快速检测,提出了一种参数可调的移动检测车辆,并通过理论推导、试验验证和参数分析对车辆参数的合理取值进行研究. 首先,通过车-桥耦合振动理论推导出“拖车-双挂车”过桥振动响应的解析解;其次,利用有限元模型和车桥耦合计算程序的数值计算结果,以及一座简支梁桥的现场试验结果对理论解析解进行验证;最后,基于推导的理论解析解进行参数研究,分析了检测车辆的动力参数、车速以及桥梁参数对间接法识别精度的影响. 结果表明:当车桥频率比在0.8~0.9(或1.1~1.2)之间变化时,桥梁频率识别效果较好;在利用间接法进行桥梁频率识别时,建议移动检测车辆的车速不宜取太大;根据桥梁的截面面积、截面形状和跨度对检测车辆参数进行合理的选取,可提高桥梁频率识别的准确性. 研究结果可为基于车辆响应的桥梁频率间接识别提供参考. 相似文献
18.
车前的离体培养和植株再生 总被引:1,自引:0,他引:1
报道了国丧外植体的愈伤组织诱导及其植株再生的研究结果,单独的外源生长素2,4-D适宜诱导外植体脱分化产生愈伤组织。再生芽的分化只需添加6-BA;当NAA与6-BA配合添加于培养基中时,则有利于再生根的繁茂生长,从而形成完整的再生植株。 相似文献
19.
20.
带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题 总被引:4,自引:1,他引:4
研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题,目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形,证明了LS算法的最坏情况为ρ={(1 √5)/2,m=2,1 √2m-2/2,m≥3,并且当m=2,LS算法是最好的近似算法;当m=2,3,…,6时界是紧的,特别地,当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时,证明了LS算法的最坏情况界为ρ={(1 √5)/2,m=2,3-4/m 1,m≥3,而且界是紧的;对于已知加工时间递减的半在线排序问题,证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。 相似文献