共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

EPC工程造价动态管理

EPC工程造价动态管理主要指的是在工程造价管理过程中的相关技术、计算过程中的原理以及相关方法,根据我国政府相关的法律以及法规,在一定的程度上对EPC工程造价动态管理进行指导性的组织活动。其作用在于对工程项目造价进行合理的确定以及合理的控制,对建筑工程中的投资效益进行有效保障,并在一定程度上对其社会效益进行保证。     

基于动态优化双钻头打孔机生产效能的研究

首先,对孔型加工及走刀方式进行分析,为提高打孔机效能,采用两钻头同时作业的方式。然后,根据相关的数据,应用动态优化的相关理论建立数学模型,并运用遗传算法进行求解,从而确立了双钻头作业时的最优作业线路、最佳行进时间和作业成本,并用MATLAB编写程序画出了相应图形,更加形象地显现出了各个路段的最优作业方案。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

凋亡抑制蛋白与肿瘤关系的研究

凋亡抑制蛋白(inhibitor of apoptosis proteins,IAPs)可以作为癌症诊断和治疗的靶点,在肿瘤研究方面备受关注,就凋亡抑制蛋白的结构、功能、在肿瘤中的表达与肿瘤的关系等研究进展作一综述,为凋亡抑制蛋白的研究提供信息和思路.     

人工自愈与动力机械振动故障靶向抑制

人工自愈是在故障机理和风险分析的基础上,通过仿生设计赋予机器自发作用的维持健康状态的能力,从而使机器储存、补充和调动自愈力以维持机体的健康状态。透平压缩机、发电机组和航空发动机等动力机械是工业和国防的心脏设备,一旦发生故障将导致事故和巨大损失,在运行中通过自监测、自诊断和主动控制来抑制故障的发生以实现自愈化,是机器向高级智能阶段发展研究中的一个重要方向。本文总结了北京化工大学诊断与自愈工程(DSE)研究中心在人工自愈与动力机械振动故障靶向抑制方面的主要研究工作及成果,并以转子轴系不平衡和压缩机转子失稳振动为例,证明了靶向抑制方法的有效性。以上成果可为自主开发具有自愈功能的智能动力机械提供科学依据。     

基于长期监测的特重车流作用下桥梁动态放大系数研究

基于长期监测的特重车流作用下桥梁动态放大系数,本次研究从某高速公路大桥安装的交通信息采集系统中实时记录的数年交通荷载信息,以及动态称重设备(WIM)形成与实际车流特征相符的随机车流样本,对特重车过桥的空间动力响应和动态放大系数进行了研究,从中对特重车的交通荷载工况进行了提取并定义。监测系统所记录的特重车交通荷载信息包括车速、车型、车长、车质量、车辆到达时刻和行驶车道等信息,使用自行研发的随机车流-桥梁耦合分析软件(BDAN)对其进行统计分析获得各参数特征。