汽车空调原理与维修 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:谭本忠

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:2010-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787533155476

丛书系列:

图书标签:

• 汽车空调
• 空调原理
• 汽车维修
• 空调维修
• 汽车技术
• 汽车电器
• 制冷技术
• 汽车空调系统
• 故障诊断
• 维修实操

好的，这是一份基于您的要求，专门为不包含《汽车空调原理与维修》内容的图书撰写的详细简介，力求内容充实、自然，避免任何AI痕迹的痕迹，并且字数控制在1500字左右。 --- 图书简介：深入解析智能交通系统中的信号控制与网络优化 前言：数字化浪潮下的城市脉动 在二十一世纪的今天，城市化进程以前所未有的速度推进，交通拥堵已成为制约全球各大都市发展的核心瓶颈。解决这一复杂系统的难题，绝非仅仅依靠增加道路面积或增购公共交通工具所能实现。真正的突破点在于对信息流和控制流的精妙管理。本书正是聚焦于这一前沿领域——智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）的核心基石：信号控制理论与网络优化策略。 本书旨在为交通工程、计算机科学、控制理论领域的专业人士、高年级本科生及研究生提供一本全面、深入且具有实践指导意义的参考书。我们摒弃了对机械系统、传统车辆动力学或侧重于纯粹电气工程的探讨，而是将焦点完全锁定在数据驱动、算法支撑的交通流管理范式上。 第一部分：智能交通系统的理论基石与数据采集 本部分首先为读者建立起理解现代交通控制的理论框架，并详细阐述支撑这些控制策略的“血液”——实时交通数据。 第一章：现代交通流理论回顾与控制范式转换 本章将回顾经典的车流模型（如 Greenshields 模型、Underwood 模型），但重点将迅速转向现代的微观与宏观交通流动力学。我们将深入探讨如何利用偏微分方程（如 Lighthill-Whitham-Richards, LWR 模型）来描述车流的演化，并引入基于个体的模拟（Agent-Based Modeling, ABM）作为验证复杂控制策略的有力工具。同时，本章将明确区分传统固定配时控制与基于实时反馈的适应性动态控制之间的根本差异。 第二章：多源异构交通数据融合与预处理 高效的信号控制依赖于准确、及时的信息输入。本章详细剖析了当前ITS中主流的数据采集技术： 1. 非侵入式传感器技术：如地感线圈的局限性分析、雷达传感器的精确性、以及基于视频图像处理（Computer Vision）的车辆检测、分类与轨迹跟踪技术，特别是深度学习在目标识别中的应用。 2. 探针数据（Probe Data）的利用：分析来自GPS、浮动车（Floating Car Data, FCD）以及众包数据（Crowdsourced Data）的优势与偏差处理，包括如何利用大数据技术对海量轨迹数据进行清洗、插值和降噪。 3. 数据融合框架：介绍如何构建一个统一的数据层，将不同来源、不同频率、不同精度的信息进行加权融合，为后续的优化算法提供高质量的输入。 第二部分：先进信号控制算法的深度剖析 本部分是全书的核心，详细介绍了当前学术界和工业界最前沿的信号控制算法，这些算法均以优化路网的整体性能为目标，而非局限于单个路口。 第三章：基于优化理论的单点控制策略 尽管强调网络优化，但单点控制依然是基础。本章侧重于可变周期与相位差的动态调整。我们将深入探讨： 1. 经典优化方法：如 Webster 优化公式的局限性，以及如何将其扩展到多相位复杂路口。 2. 基于排队论的控制：运用随机排队模型（如 $M/G/1$ 模型在交通中的应用）来预测排队长度，并据此动态调整绿信比。 3. 模糊逻辑与专家系统：探讨如何利用非精确推理方法处理交通流的不确定性，构建鲁棒的局部控制器。 第四章：路网级优化：协调与联网控制 真正的挑战在于如何使多个路口协同工作，实现绿波带效应和路网效率最大化。 1. 时间-空间图分析：详解如何构建准确的时间-空间图，识别冲突点和优化目标路径。 2. 同步与相位差的全局优化：引入线性规划（LP）和整数线性规划（ILP）模型来求解最优的配时方案集，重点讨论在动态交通流下，如何将静态规划转化为准动态的在线调整。 3. 基于流量感知的协调策略：介绍如SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System) 和 SCOOT (Split Cycle Offset Optimization Technique) 等经典自适应系统的核心算法原理，并分析其在不同城市布局下的适用性。 第五章：面向未来的优化：强化学习与深度控制 本部分引领读者进入最尖端的领域——利用人工智能技术解决交通控制的非线性和高维挑战。 1. 马尔可夫决策过程（MDP）在信号控制中的建模：清晰界定状态空间（路口排队长度、车速）、动作空间（相位切换、绿灯时长）和奖励函数（延迟最小化、吞吐量最大化）。 2. 深度Q网络（DQN）与深度确定性策略梯度（DDPG）的应用：详细解析如何利用深度神经网络来近似最优策略函数，特别是在面对超大规模路网时，如何解决维度灾难。 3. 多智能体强化学习（Multi-Agent RL, MARL）：探讨在联网环境中，不同路口信号控制器作为独立智能体，如何在协作与竞争中达成全局最优，并分析其收敛性和稳定性问题。 第三部分：系统集成、评估与前沿挑战 本部分将理论与工程实践相结合，讨论如何评估控制系统的性能，并展望未来的发展方向，如车路协同（V2X）对信号控制的颠覆性影响。 第六章：交通仿真与性能评估指标体系 理论方案必须在接近真实的环境中验证。本章重点介绍交通仿真软件（如 VISSIM, SUMO）的高级应用技巧，尤其是在导入自定义控制算法模块时的接口和脚本编写。同时，构建一套科学的评估指标体系至关重要，包括：平均延误时间、行程时间、燃料消耗的间接估算，以及环境影响（如尾气排放的初步量化）。 第七章：车路协同（V2X）环境下的新一代信号控制 随着自动驾驶技术的成熟，V2X通信将成为信号控制的颠覆性力量。本章探讨： 1. SPaT（信号相位及时刻表）信息的精确分发与利用。 2. 基于预期的信号控制（Look-Ahead Control）：车辆不再依赖当前的红绿灯状态，而是接收到未来多个周期的信息，从而实现更平滑的加减速。 3. 合作式自适应巡航（Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC）与信号控制的协同设计：探讨如何通过精细的信号信息，指导车辆以最优速度通过路口，实现“绿波通过”而非“绿波等待”。 结语：构建可持续的城市交通未来 本书全面地覆盖了从经典控制理论到尖端人工智能算法在交通信号控制领域的应用，着重于网络化、动态化、数据驱动的现代方法论。我们相信，只有通过跨学科的知识融合，深入理解交通流的本质并熟练掌握先进的优化工具，才能真正打破现有的交通瓶颈，为人类构建一个更高效、更安全、更绿色的未来城市交通生态系统。本书提供的，正是破解这一复杂工程难题的理论利器与实践蓝图。 ---

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