基于CAN网络的混合动力汽车硬件在环仿真平台

建立基于多xPC-Target系统的混合动力汽车硬件分布式实时在环仿真平台.通过CAN网络将2个xPC-Target双机系统组合而成.2个xPC-Target双机系统各自运行混合动力汽车各个功能模块的仿真模型,实现数据采集、处理及计算.使用多个xPC-Target系统能够有效分担仿真硬件设备的计算量,有利于提高仿真模型复杂度,提高仿真精度.由CAN网络实现2个xPC-Target系统间的通信.对xPC-Target的性能进行了测试,对CAN通信的时延进行了测试.在所构建的仿真平台上进行的计算验证了仿真平台的可靠性.     

基于整车的半主动油气悬架滑模控制研究

以提高平顺性为目的,针对油气悬架整车设计了以天棚阻尼为参考模型的滑模控制系统,对4个悬架的阻尼力分别进行控制,建立了非线性半主动油气悬架的七自由度整车模型,使被控车辆振动响应能够跟随参考模型.在Matlab环境中对滑模控制系统的性能进行了验证,仿真车辆以54km/h的速度行驶于D级路面,与被动油气悬架相比,模型参考滑模控制系统能够有效衰减簧载质量的垂向振动、俯仰振动和侧倾振动.结果表明,基于油气悬架整车的模型参考滑模控制系统对路面激励和车辆参数变化具有较强的鲁棒性,适合应用于非线性油气悬架阻尼控制.     

汽车状态感知系统的Android客户端

随着汽车数量的日益增多,为了合理调度车辆、为车辆选择最佳行车路线、对车辆故障提前预警,如何更加方便、可靠地获取汽车的实时状态信息,已成为迫切需要解决的问题。该文针对以上问题设计了运行在Android手机操作系统上的汽车状态感知系统的客户端,通过手机蓝牙对汽车状态数据进行采集,同时获取GPS位置信息,通过3G网络实时的将这些数据上传服务器,实现了状态实时显示、历史旅程查看等功能。该系统可以替代昂贵的车载终端,有效地降低汽车状态感知的成本;通过手机作为通信终端使其具有良好的可扩展性和灵活性,使用3G网络具有高带宽、低延迟、可靠性高等特点。通过实际的运行测试该系统可以实时地获取汽车状态信息,可以使监控中心对车辆的故障进行预警,还可以优化车辆的调度。     

中国乘用车与商用车保有量预测

为了获得中国未来汽车保有量及其构成,分别采用Gompertz模型和线性外推模型对中国的乘用车和商用车保有量进行了预测。结果表明:中国汽车保有量在2020年和2030年将分别达到2.5—2.9亿辆和4—5.2亿辆,其中乘用车保有量增长速度相对较快,且存在一定不确定性,在2020年和2030年将分别达到2.2—2.6亿辆和3.5—4.8亿辆。商用车保有量在2020年和2030年将分别达到0.33和0.47亿辆。在2030年之前,中国汽车保有率将快速提高,但是相比发达国家将始终有较大差距。     

信用攸关的利率互换的定价

在约化方法的框架下,针对实务界出现的一种新型信用衍生产品--信用攸关的利率互换(credit contingentinterest rate swap,CCIRS),以偏微分方程(partial differentialequation,PDE)为方法,利用对冲原理建立了定价模型.之后分别利用显式和隐式差分对模型进行数...     

基于校园一卡通体系结构的系统安全性探究

＂校园一卡通＂是＂数字化校园＂建设的重要组成部分和基础工程,是今后校园现代化管理的必然趋势,但因为其应用种类多、涉及的信息量大,使得安全问题尤为突出.本文在阐述了＂校园一卡通＂系统的功能、体系架构的基础上,重点对校园一卡通网络系统安全问题进行了研究和探讨,提出了针对复杂应用情况下的安全管理策略.     

针对无人潜航器的反潜策略研究

近年来无人潜航器对国家海洋国土安全带来的威胁逐渐增大,其低噪声特性和隐蔽入侵方式也给反潜行动带来极大困难。为此,提出了一种两阶段规划算法,用以学习优化反潜策略,在部署阶段,建立了基于不确定性马尔可夫决策过程的反潜资源分配模型,并设计了鲁棒性部署策略强化学习算法,用以求解不确定条件下分配模型的纳什均衡解。在搜索阶段,建立了基于部分可观察马尔可夫决策过程的搜潜模型,并设计了基于多智能体强化学习的搜潜策略学习算法。最后,通过仿真实验验证了本算法与比对算法相比具有更高的性能。     

基于ULS、 TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

浅议存款保险制度

阐述了存款保险制度的内涵及其发展,分析了在我国建立显性存款保险制度的意义,给出了我国存款保险制度的框架。     

基于轻小型无人机雷达的植被高度反演方法

针对目前主流雷达传感器难以满足轻小型无人机载荷需要,且存在着数据获取成本高及算法模型复杂的问题,在自行研制的一种高度集成、轻量化且具有高可靠性的轻小型无人机雷达系统基础上,发展了一种植被高度信息反演新方法。该方法中使用二维滤波抑制直耦波能量,基于剩余图像熵的自适应主元分析去噪方法解决传统方法主元选择不稳定的问题,并基于互相关信息的后向投影算法进一步增强目标信号,最后应用Sobel算子提取植被高度。实验结果表明,该方法反演得到的植被高度和验证数据的相关性达到0.92,均方根误差可达1.28 m。