外交动态

习近平在气候雄心峰会,上发表重要讲话,2020年12月12日,国家主席习近平在气候雄心峰会上通过视频发表题为《继往开来,开启全球应对气候变化新征程》的重要讲话,宣布中国国家自主贡献一系列新举措。习近平强调,5年前,各国领导人以最大的政治决心和智慧推动达成应对气候变化《巴黎协定》。5年来,《巴黎协定》进入实施阶段,得到国际社会广泛支持和参与。当前,国际格局加速演变.新冠肺炎疫情触发对人与自然关系的深刻反思,全球气候治理的未来更受关注。     

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.     

腐蚀对风车联合作用下斜拉桥拉索 疲劳可靠性的影响分析

为探讨腐蚀对随机交通和风载联合作用下斜拉索疲劳可靠性的影响规律和机理,通过拉索高强钢丝的加速腐蚀和疲劳试验,提出了考虑腐蚀的斜拉索疲劳抗力模型;基于线性累积损伤准则,建立了考虑腐蚀影响的风车联合作用下拉索疲劳可靠性的分析方法和流程;依托工程实例,分析了腐蚀等级和时变腐蚀对拉索疲劳可靠性的影响.结果表明:随腐蚀加剧拉索动态疲劳可靠指标下降速率增大;等级达到Ⅲ级及以上的腐蚀对拉索疲劳可靠寿命影响显著,尤其对于靠近桥塔及辅助墩处拉索;Ⅳ级和Ⅴ级腐蚀时拉索疲劳寿命相对无腐蚀状况降幅最大分别达24%和44%;相对完好状况,时变腐蚀影响下拉索的动态疲劳可靠指标下降更为迅速,且降幅明显大于仅考虑腐蚀分级的状况.     

高职院校城市轨道交通车辆专业项目化课程体系建设的研究

我国高职院校近几年大力进行项目化课程体系建设工作,项目化课程的建设旨在提高高职学生知识及能力素质,为国家未来的发展奠定坚实的基础。随着中国经济的飞速发展,对城市轨道交通技术人员的需求也日益增大。为了更好的培养城轨专业人才,城市轨道交通车辆专业在这样的大环境下也进行了项目化课程体系建设。该文从项目化课程体系建设的背景、项目化课程体系的构建、项目化课程的建设等方面详细的介绍了城市轨道车辆专业项目化课程体系建设的过程及意义。     

如何开展高中生物自主讨论式教学

高中教育随时间的发展，已经从传统的教师灌输式教学逐渐发展成学生自主讨论式教学（这种教学模式在下文中简称高效课堂）。如何在有限的时间，激发学生对生物学科问题的兴趣，正确地引导学生探究问题的本质，是高效课堂核心问题所在。     

多铰接结构的现代无轨列车路径跟随研究

现代无轨列车是一种新型公路运输车辆,其融合了汽运车辆建设成本低和轨道车辆载运量大的技术优势.针对多铰接现代无轨列车车体编组多,运动自由度大,曲线路径行驶时后方车辆会偏离前方车辆的运动轨迹的问题,建立了跟随误差模型,分析影响路径跟随性的因素,提出一种曲线路径行驶的路径跟随策略.采用航向角预测跟随控制策略,设计中间车轴的铰接角和后车轴的转向角控制规律,以增量PID算法补偿阿克曼转向模型误差,提高系统稳定性.最后在圆曲线路径和"S"曲线路径工况下测试车辆各轴的行驶轨迹.仿真结果表明:车辆的位置跟踪误差保持在0.03 m以内,航向跟踪误差最大在4.5°以内,车辆具有较好的路径跟随性能.     

高职院校自主招生改革的理念和路径探析

创新招考模式是遴选出优质生源的路径和保障。自主招生带给高职院校的改革红利已经消耗殆尽。自主招生工作逐渐走入困境,改革已经势在必行。高职院校应当顺势而为,认真反思改革的理念,积极探寻改革的基本路向和具体路径。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。