摘要 牵引传动系统作为高速列车的动力系统,是保障高速列车安全稳定运行的关键系统之一。故障测试验证平台是保证高速列车实时故障诊断方法有效应用的重要途径。针对高速列车牵引传动系统故障测试验证平台面临的挑战性问题,分析了故障注入、仿真可靠性评估、算法性能评估、仿真平台实现的方法与技术,并总结了针对上述问题的一些解决方案。在此基础上,提出并搭建了集高速列车实时仿真、故障场景真实模拟、随机故障测试和故障诊断算法评估为一体的高速列车牵引传动系统故障测试验证平台。最后对高速列车安全监测与验证平台未来的研究方向进行了总结和展望。关键词故障测试,验证平台,故障注入,测试评估,高速列车牵引传动系统引用杨超,彭涛,杨春华,陈志文,桂伟华。高速列车牵引传动系统故障测试与验证仿真平台。自动化学报,2019,45(12):2218−2232
Zhirui Investment是一家由Zhifei Biologicals及其控股股东共同资助的股权投资公司,以建造Zhirui生物医学工业园区。它分为研究,开发和孵化中心,抗体药物工业中心,糖尿病药业中心和药物评估中心。
据TAdviser称,大量受访者认为开源解决方案和保证一定SLA水平的付费技术支持(78%)是大数据分析最有前景的平台。优先考虑部署在私有云中并使用自己的基础设施的商业平台,这些平台完全由客户控制(64%)。从安全角度来看,大公司不会考虑使用开源平台。
同时,目标的 AR 轮廓符号将基于 UGV 车载视觉传感器的点云,使用 AI 算法合成 AR 数据。AI 还可以执行以下功能:警告倾覆可能性、确定安全路径、检测突然出现的阻碍移动的威胁、标记需要特别注意的区域的视觉警告、分析土壤的高光谱图像以识别其表面的变化(这是简易爆炸装置或地雷的人工伪装的标志)、在自然景观背景下识别伪装。所有此类识别结果都将以 AR 符号的形式呈现。这种合成的 AR 符号可以在没有视频流的情况下发送给 MUM-T 内的指挥所操作员或其他车辆,以最大限度地减少流量,或者与预加载的 AR 符号结合使用以合并到完整视频流中。在这种情况下,有必要解决将车载 AR 数据生成工具与 UGV 架构集成的问题,并在它们与 BMS 的连接集中化程度方面找到一个折衷方案。在 MUM-T 内部这也非常重要。
在十年内,移动软件领域取得了巨大的成功。景观也重组了,导致了2个移动平台的压倒性优势,这些移动平台现在共享市场:Android(Google)几乎为71%,iOS(Apple)为27%。但是,这个市场分裂仍然是移动开发人员的关注点。他们要么选择本地开发,但必须两次编写该应用程序,或者他们选择跨平台开发来编写单个代码库。无论是从市场上还是用户体验的角度来看[8],每种开发方法的利弊是定期辩论的。但是,随着气候变化的增加,全球经济和政治议程越来越多,越来越多的(移动)开发人员也关心他们创建的软件的可持续性。因此,从环境的角度比较开发实践是有用的,直到软件的脱碳成为主流实践为止。不幸的是,在面对这一挑战时,日常移动开发人员通常会独自发现自己。在[11]中,对经验丰富的开发人员进行的一项调查显示,尽管知识很少,但他们对软件的能源消耗确实很感兴趣。[18]的作者指出了移动开发人员在堆栈中提出的与能源相关的问题,急于了解其他人遇到的与电力有关的问题。从战es中,在实施阶段,环保移动开发人员可能指的是嵌入式系统[12]或移动特异性绿色模式[2]的代码气味目录。在此之前,编程语言的选择最近,他们可能会使用类似绒毛的工具自动清洁其能量代码的代码库[4],[7]。