简介:2015年8月,纽约推出了一项名为“DriveSmarf”的计划,该计划将对纽约市约400名司机进行驾驶习惯跟踪调查,其中调查的项目包括车速以及尾气排放量等。所有参与该计划的驾驶员都将获得最高30%的汽车保险折扣。纽约交通运输部表示,该计划还将收集驾驶员会在何时急转弯或者急刹车的数据,因为这一计划就是为了解纽约市人们的驾驶情况,最终利用这些数据来解决交通问题,比如让纽约不再被称为“堵城”,让驾驶员养成良好的驾驶习惯等。该试点计划将会进行整整一年。在此期间,所有参与该计划的驾驶员都需要在OBD—11(车载诊断系统)上接入一个专门的数据监测设备,该设备将会把这些数据上传至DriveSmart云端服务器。
简介:摘要:微振动会干扰精密设备的正常工作,对其性能造成影响,因此进行精密设备实验室防微振设计很有必要。为解决某精密设备的微振动问题,通过实际振动测试采集场地振动响应,设计了一种防微振基础,并通过有限元模拟分析其隔振性能。研究结果表明:采用该防微振基础后,场地振动的竖向VC曲线从VC-A降到VC-C,满足该精密设备的场地振动控制要求,达到防微振设计目标。
简介:摘要:煤矿通防隐患的预测与预警分析是通过对煤矿生产环境、设备状态和工人行为等数据进行分析和处理,以及借助先进的技术手段,对潜在的安全隐患进行预测和预警的过程。通过建立有效的预警系统,可以在安全事故发生前及时发现和预警,以便采取相应的措施来避免或减轻事故的发生和影响。煤矿通防隐患的预测与预警分析涉及多个方面的知识和技术,包括数据分析、机器学习、统计分析等方法,以及传感器技术、网络通信技术和人机交互技术等先进的工具和手段。通过对煤矿生产过程的全面监测和分析,可以准确地预测和预警煤矿中可能发生的安全隐患,为安全生产提供有力的支持和保障。煤矿通防隐患的预测与预警分析是煤矿安全管理的重要内容,也是煤矿企业提高生产安全水平和保障工人生命安全的重要手段。