数控车床操作中发生碰撞原因及避免措施

在操作数控机床时往往会出现一些碰撞事故,本文结合实际分析其产生原因,并总结归纳了防止这类事故发生的措施.     

网约车规制路径比较研究——兼评交通运输部《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法(征求意见稿)》

网约车打破了旧有的利益格局,冲击了以特许经营基础的固有的监管机制。引发极大关注和争议。目前,各个国家对网约车采取的监管路径并不相同,新加坡采用注册为基础的备案管理,美国则专门创设了新型的交通网络公司的监督管理模式,英国通过司法途径,否认了网约车属于出租汽车的范畴,而将其纳入私人约租车监管体系之中,而以法国为代表的欧洲大陆许多国家,面对传统出租业者的压力,对网约车采取了严格的限制措施,甚至禁止其运营。在我国,如何在改革的前提下,根植于我国社会的现状,有效平衡各方利益,摒弃部门立法弊端,比较各国监管路径,在各地先行先试的基础上,通过委托立法形式,选择适当的监管路径。      

基于改进量子进化算法的车货供需匹配方法研究

为了提高货运供需匹配效率,建立了一种车货供需匹配数学模型,描述了车货匹配问题的目标与相关约束,对量子进化算法进行设计与改进用于对此问题求解,提出了有约束惩罚的适应度衰减方法,解决了量子群初期无强可行解时最优量子个体的选择问题,引入量子群成熟度对量子进化算法的退出机制进行改进。在实验中,使用改进的量子进化算法和标准遗传进化算法进行对比,并对算法参数进行优化,实验中量子进化算法表现出更好的收敛速度,准确性和稳定性,但是量子群规模存在“瓶颈问题”,更大规模的量子群对算法优化效果并不明显且需要耗费更长的计算机时间,量子旋转角增量与算法收敛速度正相关,与全局搜索能力负相关。结果表明,改进的量子进化算法可以高效地搜索到较为优秀的车货匹配方案,为车主和货主推荐较为合理的车货供需信息资源。     

课程思政融入工程训练教学改革与实践 ——以数控车教学为例

该研究旨在积极响应国家、江苏省、学校课程思政立德树人的要求,提高当代大学生工程训练课程学习兴趣、激发其家国情怀.为此,通过优化工程训练教学大纲、教案、课件、讲稿,融入课程思政要素.经过一年探索与实践证明,不但学生参加工程训练的兴趣、工程素质、创新创业能力得到提高,而且学生理解并遵守工程职业道德和规范、履行工作责任和社会...     

砰!汽车泡沫破了

由于油价和利率上升,小汽车和运动车销售的好时光正在结束。美国汽车业面对的威胁还有钢材涨价、管理成本上升和外国汽车制造商的竞争。     

从网约车运营模式论我国网约车从业者权益的保护

随着技术进步,新型的劳动用工模式引发了劳动关系界定上的难题,特别是在以灵活就业模式为典型代表的网约车领域。当下网约车行业主要有C2C和B2C两种模式,由于网约车行业劳动关系的认定存在难题,且这两种不同经营模式存在一定的差异,因此产生了网约车从业者合法利益保障不足的难题。对此,基于当下网约车公司的主要经营模式以及法律规制现状,可以从经济从属性与现行管理体制两方面出发,对当下网约车行业中存在的问题进行分析解决,从而更好地保护网约车从业人员的正当权益。     

网约车侵权责任主体的认定

我国《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》确定了网约车运营的合法地位，但实践中暴露的问题是其发生交通事 故后的侵权责任应如何认定，这是现有制度规范存在缺位的地方，有必要深入研究，解决问题的关键是确定网约车侵权责任的 承担主体。目前，网约车平台公司的出行业务模式主要有“出租车”“快车”“专车”“顺风车”“代驾”，相应的网约车主与网约车 平台公司也存在“居间合同”“劳动合同”“挂靠”等法律关系，根据具体情况，可以由网约车主、网约车平台公司或者网约车主与 网约车平台公司共同承担责任。     

论网约车市场的法律规制

网约车作为依托互联网形成的新生事物,在满足乘客出行和便利城市交通方面发挥了重要的作用.网约车市场作为互联网经济和分享型经济的典型代表,政府对其监管应以促进该行业发展为目标,最大限度地减少政府干预,在保持市场充分竞争的同时,实现互联网经济与市场经济的无缝对接;其规制路径必须区别于传统的城市出租车市场,应当实行"宽准入,严监管"的模式,通过政企合作的方式创新管理方式,健全社会信用体系,发挥社会组织的活力,完善平台投诉制度和救济制度,同时协同推进出租车行业垄断模式的改革.     

新能源汽车路噪主动控制优化研究

针对新能源汽车路噪主动噪声控制(road noise active noise control, RANC)系统由于车身结构与路面粗糙度的相互影响而导致稳定性差、控制效果较差等问题,提出了新能源汽车RANC系统的优化方法。该优化方法首先提出了利用工况传递路径分析方法(operational transfer path analysis, OTPA)对车内噪声进行传递路径识别和声源贡献量分析,其次对适用于有源噪声控制中的FXLMS(filter-X least mean square, FXLMS)算法进行优化改进。通过Matlab/Simulink对新能源汽车RANC系统进行仿真分析,并与实车试验进行对比。验证结果表明,对控制系统的优化改进,有效提高了新能源汽车RANC系统的控制效果,为后续汽车主动噪声控制领域奠定了基础。