一、关于车灯功率问题的思考（论文文献综述）
雷亚茹[1]（2021）在《车载可见光通信信道模型及系统性能研究》文中研究说明车载可见光通信技术作为智能交通系统的关键技术,解决了射频通信频谱资源紧缺、数据帧同步限制及高密度车流量环境下电磁干扰等造成通信质量下降的问题,对于缓解交通堵塞具有重大研究价值。针对车辆行驶时,车灯不同辐射模式、汽车尺寸、车辆移动性、气溶胶粒子散射及空间相关性等问题对车载可见光通信的影响,本文建立了三车同向行驶的车载可见光通信系统信道模型,并对其系统性能进行研究,具体内容如下:1.建立了单发单收（Single-Input Single-Output,SISO）和双发双收（2×2 Multiple Input Multiple Output,2×2 MIMO）车载可见光通信系统空间矩形信道模型。研究了接收端运动方向和相对速度对直射链路接收功率的影响,分析了路面和相邻车道车辆表面的漫反射链路接收功率随收发端之间距离的变化情况,对比了四种系统信道模型的总功率和多径效应。2.结合Mie理论和公式,研究了波长和沙尘、冰晶、雾滴粒子等不同气溶胶粒子数量浓度对衰减系数和传输功率的影响。3.分析了2×2MIMO车载可见光通信系统信道空间相关性的参数特征,建立了 2×2MIMO车载可见光通信系统信道模型,研究了不同等级沙尘、降雪量和雾天能见度环境下的系统性能。研究结果表明:车辆间的相对速度、运动方向、路面及相邻车道车辆表面反射材料和位置等都会带来不同程度的信道衰减,汽车前照灯的发散角和信道空间复用引发的多径效应将影响车载可见光通信系统性能,随着大气信道中的气溶胶粒子数量浓度的增加,车与车之间的有效通信距离减少。论文研究为汽车无人驾驶提供了新的通信系统模型。
李如意[2]（2021）在《高考物理图类试题的统计分析 ——以近五年35套高考物理试卷为例》文中研究说明《普通高中物理课程标准（2017年版）》多次强调了物理图像和图形的应用价值,而且教育部考试中心多次在《中国考试》中提出高考物理试题要通过文字、图形、表格等方式呈现试题,加大试题信息的广度和容量,因此本研究通过文本分析法和统计比较法,对近五年共35套高考物理试卷中的物理图类试题进行了筛选和统计,并对试题的数量、分值和内容进行了定性和定量的研究。另外,针对物理图类试题教学的现状对15位不同区域、不同层次的高中物理教师进行了深入访谈,根据访谈结果和前期内容分析结论提出了相应的教学策略,以期为中学物理教学提供一定的理论启示。本研究在参考相关文献的基础上对物理图类试题进行了概念界定,并根据图形特征将其分为:实物效果图形题、实验装置图形题、函数曲线图像题,情境示意图形题和电路示意图形题。从物理图类试题的数量、分值角度进行统计分析,得到了物理图类试题总量保持稳定,综合型图类试题数量递增,图类试题的分值占比均超过60%,天津卷最高的结论。从物理图类试题的内容角度进行分析,应用SOLO分类理论对典型物理图类试题进行分析,为之后的内容分析提供了分析的框架和范例,得到了高考物理图类试题考查的内容覆盖面广,所考查的SOLO层次水平多集中于多点结构水平（M）和关联结构水平（R）两个层次水平的结论。针对高中物理图类试题教学现状进行了教师访谈,分析得到教学现状:1、学生心理研究相对不深,关于对学生解题困难的问题分析,多数教师归因于学生知识掌握不扎实或习题训练不足,对学生解题困难的归因把握不是很深入;2、习题教学方式相对单一,多数被访教师持有习题训练是较好的教学策略这一观点;3、习题教学深入反思不足,学生出现了解题困难现象,教师归因时往往关注学生的因素,很少反思自身因素。根据数据分析和访谈结果提出了四条教学策略:1、注重审题,获取有效信息;2、原型引入,提升识图效率;3、借助图形,建构分析模型;4、重视图像,聚焦生成应用。
吴启明[3]（2021）在《LED智能汽车前照灯的传热性能优化研究》文中提出近年来,LED汽车大灯以其寿命长、高效率、低能耗的特点逐渐取代了卤素大灯和疝气大灯,广泛应用于汽车车灯领域。但其散热问题约束着大功率LED车灯行业的发展。研究表明,LED车灯的散热性能主要与散热方式以及LED车灯PCB板的材质有关。为此,本文以广西柳州五菱新宝骏汽车的大功率LED汽车前大灯为研究对象,结合传热学、电子散热等学科知识,应用有限元分析和实验验证的方式对其散热问题进行了研究。为了分析LED车灯散热方式与PCB材质对其散热性能的影响,本文应用UG软件建立了三维LED车灯模型,应用Fluent软件建立了LED车灯三维生热模型和流体动力学模型。本文对MMC、MCPCB、Cu和Al四种PCB材料的LED车灯的散热性能进行分析,结果表明,在相同环境温度下,散热效果优劣排列依次为Cu、MMC、Al和MCPCB,在此基础上,还分析了环境温度和车灯功率对铜基板与铝基板导热性能的影响,结果表明,使用铜材质作为散热基板的散热效果最佳。基于成本因素,本文建立了安装翅片散热器的LED车灯自然对流传热模型,分析了翅片数对车灯散热性能的影响,设置环境温度为30℃,灯泡功率为36W。模拟结果表明,在翅片散热器大小不变的情况下,改变翅片数及高度对车灯散热影响较小,翅片数为5和8时,车灯最高温度分别为120.05℃和118.2℃;翅片高度为数25mm和35mm时,车灯最高温度分别为124.5℃和118.2℃。在仿真的基础上,进行了实验验证,车灯最大温度在118.7℃,与仿真结果相差约2℃,模型精度较高。但车灯的工作温度不能超过80℃,因此,该散热方式不符合要求,应忽略成本因素,优化散热方式。针对安装翅片散热器的LED车灯自然对流传热模型车灯温度过高的问题,本文建立了安装翅片散热器的LED车灯强制对流传热模型,对车灯添加风冷散热装置,分析了通风量对车灯散热散热性能的影响,综合考虑车灯稳定性、功率因素和散热效果,风量选择为4 CFM。仿真结果表明,对比安装翅片的车灯自然对流传热模型,车灯最高温度降低至69.584℃,降低了约51℃,散热效果明显,此散热方式符合要求。以上仅为未安装到车上的LED车灯的传热分析,考虑到工程实际应用情况,将车灯外加外壳,为此,本文建立了安装内置翅片散热器的加外壳的LED车灯强制对流传热模型,风量选择为4 CFM,车灯最高温度为75.7℃。此温度接近于车灯工作温度的极限,勉强符合要求。为了保证车灯有充足的温升空间,本文在散热材料里加入了石墨烯材质,通过仿真,使得温度降低10℃左右,该优化方式对车灯寿命和可靠性得到有效提升。最后,本文设计了LED温度测试实验,根据LED实际工况环境的特点,模拟环境温度,确定车灯散热实验采集,温度系统的类型等,搭建实验平台。用多通道温度数据记录仪记录数据,获取灯珠温度数据,并与仿真结果进行对比,结果表明,模拟温度与实测温度误差绝对值小于10%,且其中一部分误差和简化的车灯模型有关,验证了仿真的准确性。因此,本文所建立的传热模型可以较为精确的分析LED车灯散热特性,可为工程应用提供可靠的参考价值。
孙悦[4]（2020）在《区域道路与交叉口的交通流量制系统》文中提出为缓解城市部分区域内交通拥堵,道路资源利用不均衡的现状,本文设计了交通流量控制系统。当平面交叉口发生拥堵时,合理控制信号灯转换时间,并疏散拥堵的车辆至附近顺畅的道路;区域道路发生拥堵时,利用动态路径诱导算法,为司机实时规划动态路径,为司机节约时间,达到疏散交通的目的。文章的工作主要包括以下几大方面:1、对现阶段的交通流量控制系统进行研究,分析系统功能需求。设计交通流量控制系统整体控制方案,包括:区域道路及交叉口的交通流量检测系统、平面交叉口交通流量疏散系统、区域道路交通疏散系统、数据库的设计及系统测试等五大方面。2、对某区域进行交通流量采集及处理。将路口摄像机采集的高清视频图像进行图像处理,得到车速、车辆空间占有率、车牌号等交通信息。将上述数据存储至关系型数据库中。路况信息数据用。于判定平面交叉路口是否拥堵,以及用于路径规划中。3、平面交叉口发生拥堵时,将整个路口的交通灯全部设置为红灯。没有新的车辆驶入,避免了交叉口车辆进一步交叉缠绕,使得滞留在交叉口的车辆快速驶出,实现了对交叉口车辆的疏散。待路口车辆清空,交通灯恢复正常控制模式。4、利用将马尔可夫模型与A*算法结合的路径诱导算法,实现了对区域道路车辆的疏散。以某个面积约6km2的拥堵高发区域为例,将区域划分为一定数量的方格,根据路况的差异为方格赋值。路况越拥堵的道路,道路阻值越高,推荐指数越低。根据实时的路径规划,拥堵的道路几乎无车辆驶入;将车辆诱导至畅行道路,实现了交通疏散的作用。5、数据库的设计。在路况信息采集模块会产生海量数据,为了便于管理,首先对数据进行预处理,滤除掉无效数据;其次利用关系型数据库MySql建立不同的数据表,用于存储路况信息数据。6、最后,对红灯运行时间自适应算法以及路径诱导算法进行仿真模拟。实验结果表明,该算法能够加速排解拥堵,为司机节约时间,具有一定的合理性。
刘志伟[5]（2020）在《基于ADB的LED矩阵大灯系统控制策略的研究》文中研究说明夜间交通事故频发使得夜间行车安全成为汽车技术发展的一项重要课题。为了解决传统汽车大灯不能动态调整大灯光型而影响夜间行车安全的问题,自适应大灯技术应运而生。最新一代自适应大灯系统ADB（Adaptive Driving Beam）系统能够能够通过动态捕捉夜间车辆前方移动光源的位置,并熄灭己车与之对应部分的车灯,从而提高驾驶员的视线距离,可有效降低夜间交通事故发生的频率。实时性和准确性控制是ADB系统实现控制可靠性的关键,由于汽车是高速运动的物体,合理地硬件设计布局、趋于完善地软件控制策略又是ADB系统实时性控制和准确性控制的基础。本文以ADB系统的发展现状为基础,研究开发基于ADB的LED矩阵大灯系统,并以提高系统控制的实时性和准确性为目标,对ADB系统控制流程和控制策略的完善和优化进行了研究和探讨。主要研究内容如下:1)根据ADB系统的功能原理,设计ADB矩阵大灯系统的总体框架,并将系统划分为控制模块、驱动模块、升压模块、恒流源模块等若干个模块。结合ADB系统所要实现的功能需求,对各个模块进行功能分配和电气参数的设计,并在此基础上,完成了ADB矩阵大灯系统的嵌入式系统硬件的设计、调试以及软件基础流程设计。2)以提高系统控制的实时性和准确性为目的,对所设计的控制系统软件控制策略进行了以下优化:a.针对夜间道路光源种类繁多,易对目标车灯光源位置的采集造成干扰的问题,在对多种路况中车辆的运动轨迹特征规律进行对比分析的基础上,提出了适用于夜间的目标车灯光源位置信息匹配的目标光源筛选算法,并将其融入到卡尔曼滤波跟踪算法,得到高精确度的目标车灯光源轨迹;b.针对系统控制信号传输延时导致系统控制滞后的问题,在得到高精度的车灯光源轨迹值得基础上,提出了基于AR模型的车灯轨迹预测算法,对车灯轨迹进行多个时间步长的超前预测,以补偿信号传输和系统控制算法导致的信号延迟,提高系统控制的实时性;c.将控制策略优化后所得到的目标车灯位置指令转化驱动模块指令,具体包括控制指令的打包、接收,最终实现ADB矩阵大灯系统的控制策略的实现;3)对所设计的系统进行功能测试和实车测试实验,并借助Matlab编写系统控制优化程序对实车采集不同路况的行车视频进行仿真分析,验证所设计的系统的硬件电路和控制策略优化算法的性能评价。实验结果证明,本文所设计的ADB矩阵大灯系统可以实现所设计的功能,优化算法性能较优,具有一定的应用价值,可以为以后ADB系统地进一步研究提供一定的参考依据。
袁丁[6]（2020）在《基于PI理念的货运机车外观设计研究》文中提出在当今全球化时代,品牌已成为一个企业乃至国家展现综合实力的重要标志。以“复兴号”为代表的中国标准动车组的成功研制和运营,极大提高了我国的国际形象与地位。我国作为铁路大国,虽已在高铁领域取得了较好的成绩,但对于货运机车则重视程度不够,产品形象乏善可陈且缺乏整体性规划。伴随“复兴”品牌战略的提出以及我国干线铁路的发展,货运机车将迎来全面升级换代,而机车外观造型的系统创新以及如何体现“复兴”品牌特色,是其中需要解决的重要问题之一。本文旨在对如何构建以产品形象识别为导向的货运机车外观设计方法进行探索。研究基于产品形象识别（PI）理念,结合产品语义学的设计过程,提出以下四个构建步骤:产品情境设定、产品语义提炼、产品视觉识别要素构建、产品形象识别验证。本文首先从国家形象及品牌形象塑造的角度,对世界机车样本进行分析。研究过程中发现大多数国家铁路机车外观形象及各品牌机车设计语言的形成,一定程度上均与其所在国家的设计思想及文化存在隐秘的关联。其次,对货运机车外观设计要素和产品语义进行阐述。之后,基于前文研究总结的步骤方法,第一步根据货运机车产品属性进行产品情境的设定;第二步通过产品语义提取方法,确立了“复兴”品牌的10个核心语义词汇,定义出货运机车类产品形象的5个关键风格词汇;第三步运用设计形态分析法提炼出“复兴”系列产品的典型特征,同时确立了货运机车造型特征的3个关键影响线条,推演出货运机车色彩涂装的3种搭配思路,并选出3种较为适合中国铁路机车的色彩分割形式;第四步确定通过模糊评价体系,为设计成果的验证提供科学的量化依据。最后本文结合以上分析结果,并结合实用和经济的考虑,提出新型货运内燃机车外观形象的设计方案,并对设计方案进行了反馈评价。经过评价,该方案能够向公众传达并建立专业货运机车形象。本研究将对后续货运机车产品形象的研究提供理论与方案的参考。
杨鑫鑫[7]（2020）在《城市典型区域夜间人工光环境对比分析研究 ——以米兰和大连居住和商业区为例》文中研究表明随着社会经济尤其是夜间经济的高速发展,人类对夜间照明的需求逐渐增加,城市夜间照明既追求功能性照明,又追求景观性照明。目前我国对光污染的研究较少,光污染已经成为城市环境中的严重问题。光污染对天文观测、人类健康及生态平衡都造成一定程度的影响。然而由于缺少城市光环境夜间照明设置的相关标准、夜间照明的监测系统、光污染评价系统等设施及手段,使现状中的城市夜间光环境中产生大量的不合理照明设施及不合理的照明规划设计,从而加重了城市夜间光溢出现象,使城市光环境中出现的光污染评价及防治等问题成为了城市发展中亟待解决的问题。目前各国学者研究大多利用卫星遥感观测数据,对各国之间、国内外之间从国家尺度上进行光污染的对比研究分析,缺乏国内外城市间的比较,为了更好地掌握和研究我国城市光污染的情况,本研究以大连和米兰典型区域商业区和住宅区为研究对象,通过实地测量、数值分析、模型分析等进行对比研究。首先,本文通过大量国内外文献学习,对光污染的研究方法进行归纳总结。主要通过光污染的遥感观测、地面实测、光污染量化模型的建立发展、光污染与地理信息系统的结合等几个方面进行总结。对光污染理论进行梳理分析,从光污染的类型、评价指标、天空亮度等级、城市天空光环境层次、光污染危害及各国防治措施等方面进行梳理,为后续研究提供理论支持。对米兰和大连典型区域进行实地调研及分析光环境特点,为后续实测提供参考。之后,根据前期理论基础、技术手段及调研情况对米兰市和大连市典型区域进行实地测量。通过实地调研,城市内部居住区和商业区是夜间人工光环境的典型区域,这两个区域光污染问题较多,夜间人工光环境差异较大。因此,对米兰市和大连市典型商业区域和居住区域进行实测。测量典型区域的星等亮度、照度、光谱、显色指数、色温等光环境评价指标数据,并根据实测数据分析各区域光环境特点,定量分析光污染程度。对米兰市商业和居住区域,大连市商业和居住区域光环境数据进行对比分析,分析城市内不同功能区光环境差异,和不同光源类型、光源分布对光污染的影响。对米兰及大连商业区,米兰及大连居住区的光环境数据进行对比分析,分析不同类型商业和居住模式,不同商业区、居住区光源类型和不同光源分布特点对光污染的影响。为大连市夜间照明规划和光污染防治提供参考依据。最后,探究城市夜间人工光环境可视化地图的构建。利用地理信息系统技术,结合实测光环境数据,对米兰和大连市测量商业区域和居住区域构建夜间人工光环境多项参数的可视化地图,进一步分析各功能区星等亮度、照度、色温等光污染评价指标数据的分布情况。并且结合本团队前期测得大连市其他区域夜间人工光环境情况,更进一步构建大连市夜间人工光环境地图,为最终大连市夜间人工光环境地图的构建提供更多依据,对未来的大连市夜间照明规划具有指导意义。
凌曦[8]（2020）在《垃圾运输车智能运营管理系统研究》文中研究表明现阶段环卫部门在垃圾收运管理过程中,往往对垃圾运输车辆的工作状况无法准确判断,出现运输效率低、能耗高、信息化程度不强等状况,管理部门不能及时获取垃圾车工作状态、循环次数、是否超载等信息,垃圾车的维护也是在出现故障后进行人工排查。这种现状显然不能满足现代化、智能化及大数据的管理需求。因此开发一款环卫运输车辆的智能运营管理系统具有十分重要的经济意义和应用价值。本文依托物联网技术,将后压缩式垃圾车进行改进设计,对各类工作信息进行有效采集,并且将这些信息进行存储、分析,最终实现垃圾收运作业过程的全程信息化、数字化和自动化。开展的工作主要有:1.垃圾车的数字化信息系统硬件设计 对后压缩上装料垃圾车的底盘及液压系统进行传感器布置与数字化信息采集硬件设计,使车辆的有关运行数据得以准确采集,系统可靠工作;2.信息采集与传输 利用CAN总线对垃圾车的上装压缩系统和底盘进行信息采集,运用4G技术使采集的信息与服务器进行数据传输;3.构建运营管理平台通过软件编程,完成垃圾车控制系统、信息采集系统、传输系统与后台监控平台等四部分功能,实现垃圾运输的智能运营管理。通过对车辆的控制、信息采集、数据传输与后台监控等系统有效搭建,对改装的车辆进行生产实际运行试验。试验运行结果表明,本文设计开发的环卫车辆智能运营管理系统具有运行可靠、数据传输快捷准确、车辆运行状态清晰、后台管理高效等显着特点。系统可广泛应用于环卫运输管理部门。
徐博林[9]（2019）在《基于Ricco定律提高浓雾条件下可见度的实验研究》文中研究说明本课题通过理论研究、现场调研、场景模拟、实验测试、定量分析、主观评价等方法,对雾环境中的影响物体可见度因素进行了探究,阐述了“白墙效应”的实质,基于Ricco定律提出视能量模型,对雾环境中物体的可见度进行评价,并对三种常用照明方式与可见度的关系进行分析,提出有效提升浓雾条件下道路安全的方法与措施,为建立一个浓雾环境下有效评价不同照明方式照明效果做了初步探讨。围绕此研究方向,本文的主要结论如下:1、光源光效对目标物识别性的影响,在浓雾条件下:低光效光源>高光效光源;在薄雾条件下:高光效光源>低光效光源。颜色对目标物识别性的影响,在白天雾环境下:黑色>灰色>白色,红色>蓝色>黄色;在夜晚雾环境下:白色>灰色>黑色,黄色>蓝色>红色。色温对目标物识别性的影响,在雾环境中,低色温光源始终优于高色温光源,但在白天浓雾环境下:不开灯>低色温>高色温;在白天薄雾环境下:低色温>高色温>不开灯。2、本文提出了视能量模型对道路环境进行评价,在雾环境中目标物的可见度与对比度对数以及视面积呈正相关,并由实验数据进行分析,低位照明具有良好的照明效果,低位照明正向15度对于夜晚雾环境中的非自发光物体的视亮度以及视面积提升最佳。3、在浓雾道路环境中,机动车的尾灯能够较车辆轮廓更早发现,通过增强机动车尾灯的视亮度可有效提升车辆察识距离。本文具有两方面的价值:（1）理论价值:本文分析了光在雾中散射规律及浓雾条件下道路视觉环境特征,浓雾条件下造成机动车驾驶员能见度低的影响因素,提出浓雾条件下视能量模型,量化浓雾条件下各种照明方式的有效性,对于以后恶劣天气的研究具有一定的借鉴意义。（2）工程意义提出并验证有效提升浓雾条件下道路能见度的方法与措施,降低事故发生率,减少人民生命财产损失,为浓雾天气下道路安全提供理论与技术参考。
王建[10]（2017）在《基于照度及车流量的城市智能照明系统模糊控制研究》文中研究指明本论文的研究受四川省科技厅科技支撑计划项目“城市绿色照明节能系统关键技术研究和应用示范（七大战略新兴）”（编号:2016GZ0312）的支持。随着我国城市现代化以及城市扩张脚步加快,城市智能照明系统的规模逐渐增大,其能源消耗高的缺点也越来越引人关注。城市智能照明系统中存在着开关灯方式不准确、缺乏异常天气应对策略、运行时使用的调灯方案也没有考虑夜间路面情况等弊端,从而造成了电能的严重浪费。随着LED灯具技术的发展成熟,结合当前照明系统的控制现状,引入新型灯具及技术研究设计一种新型更节能更智能的系统控制方案具有重要的意义。本文围绕以下几个方向进行研究:首先,构建了城市智能照明系统控制模型,在此基础上设计出双模糊控制器切换的控制方案。设计了整套软件系统运行方案,包括系统监控,系统开关灯操作,系统运行调光期间操作,开关灯期间及运行调光期间切换方案,系统针对异常天气应对及故障判断等。其次,设计了光照模糊控制器及车流量模糊控制器,分别负责系统开关灯期间及系统运行期间进行的操作。在设计光照模糊控制器时对成都市日出日落时间进行分析,并统计规律设计光照模糊控制器的隶属度函数。在设计车流量模糊控制器时,在考虑到LED灯具有启动快,易调光灯等特性的基础上,对夜间车流量进行检测及预测操作,以得到的结果作为车流量模糊控制器调光依据,结合合作单位的LED路灯调节专利技术（专利申请号201120466375.9）,对灯具进行夜间调光操作,从而达到节能的目的。在车流量检测时,引入增强二值化方法以及引入SVM（Support Vector Machine）机器学习方式对车灯识别匹配,与传统圆形度判别方案准确性有所提高。第三,使用DIALux软件计算了路面平均照度,对夜间调光可行性进行了验证。使用MATLAB对整个系统仿真,对节能效果进行验证。最后使用java语言开发了城市智能照明系统软件部分。本文目的在于设计一种更节能更智能的城市智能照明系统控制方案。在设计过程中,充分整合了天气、日出日落、夜间道路车流量等信息,通过双模糊控制器切换的方式达到节能的目的。为城市照明系统节能提供了一种新的思路和方法,它弥补了传统单模糊控制器方法的不足,节能效果更显着。并且在构建车流量模糊控制器时,引入机器学习方案识别车灯,达到更高准确性,在交通疏导等很多方向具有重要的意义。
二、关于车灯功率问题的思考（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于车灯功率问题的思考（论文提纲范文）
（1）车载可见光通信信道模型及系统性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车载可见光通信研究现状 |
| 1.2.2 可见光信道模型研究现状 |
| 1.2.3 室外MIMO可见光研究现状 |
| 1.3 车载可见光通信系统存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容和章节安排 |
| 2 智能交通中的车载可见光通信技术 |
| 2.1 车载可见光通信系统信息传输原理 |
| 2.2 车载LED在智能交通中的应用 |
| 2.2.1 主要通信应用场景 |
| 2.2.2 汽车前照灯 |
| 2.2.3 LED光源及辐射模式 |
| 2.3 光电探测器 |
| 2.4 室外信道噪声 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 车载可见光通信系统链路传输模型 |
| 3.1 SISO车载可见光通信系统空间矩形信道模型 |
| 3.1.1 SISO信道模型主链路接收功率 |
| 3.1.2 SISO信道模型漫反射链路接收功率 |
| 3.1.3 SISO信道模型多径效应 |
| 3.2 车载可见光MIMO信道的空间相关性 |
| 3.2.1 车载可见光MIMO信道矩阵条件数 |
| 3.2.2 参数对信道矩阵条件数的影响 |
| 3.3 2×2 MIMO车载可见光通信系统空间矩形信道模型 |
| 3.3.1 2×2 MIMO信道模型主链路接收功率 |
| 3.3.2 2×2 MIMO信道模型漫反射链路接收功率 |
| 3.3.3 2×2 MIMO信道模型多径效应 |
| 3.4 车载可见光通信系统的传输功率 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 车载LED峰值波长下的可见光通信系统性能分析 |
| 4.1 大气信道对可见光信号传输的衰减 |
| 4.1.1 波长对衰减系数和传输功率的影响 |
| 4.1.2 粒子数量浓度对衰减系数和传输功率的影响 |
| 4.2 系统性能指标 |
| 4.3 大气信道环境下车载可见光通信系统性能 |
| 4.3.1 沙尘天气车载可见光通信系统性能 |
| 4.3.2 雪天车载可见光通信系统性能 |
| 4.3.3 雾天车载可见光通信系统性能 |
| 4.4 MIMO车载可见光信道空间相关性对系统性能的影响 |
| 4.4.1 收发端高度差 |
| 4.4.2 接收端偏移距离 |
| 4.4.3 发射端之间与接收端之间的距离 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）高考物理图类试题的统计分析 ——以近五年35套高考物理试卷为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究缘起 |
| 1.1.1 课标重视 |
| 1.1.2 高考常见 |
| 1.1.3 实践需要 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容、方法与思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 理论研究 |
| 2.1 物理图类试题的概念和分类 |
| 2.1.1 概念界定 |
| 2.1.2 分类 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 SOLO分类评价理论 |
| 2.2.2 图形表征与问题解决理论 |
| 3 近五年高考物理图类试题的分布统计 |
| 3.1 试题样本筛选 |
| 3.1.1 确定题目编码规则 |
| 3.1.2 制定筛选标准 |
| 3.1.3 实施筛选 |
| 3.2 高考物理单一型图类试题分布统计 |
| 3.2.1 2016 年单一型图类试题分布统计 |
| 3.2.2 2017 年单一型图类试题分布统计 |
| 3.2.3 2018 年单一型图类试题分布统计 |
| 3.2.4 2019 年单一型图类试题分布统计 |
| 3.2.5 2020 年单一型图类试题分布统计 |
| 3.3 高考物理综合型图类题分布统计 |
| 4 近五年高考物理图类试题的数据分析 |
| 4.1 数量分析 |
| 4.1.1 数量统计 |
| 4.1.2 数量变化 |
| 4.2 分值分析 |
| 4.2.1 分值统计 |
| 4.2.2 分值变化 |
| 5 高考物理图类试题的内容分析 |
| 5.1 高考物理图类试题的内容分析框架 |
| 5.1.1 制定目的 |
| 5.1.2 分析依据 |
| 5.1.3 分析思路 |
| 5.2 高考物理图类试题的范例分析 |
| 5.2.1 范例遴选 |
| 5.2.2 实物效果图形题的范例分析 |
| 5.2.3 实验装置图形题的范例分析 |
| 5.2.4 函数曲线图像题的范例分析 |
| 5.2.5 情境示意图形题的范例分析 |
| 5.2.6 电路示意图形题的范例分析 |
| 5.2.7 综合型图类试题的范例分析 |
| 5.3 整体内容分析 |
| 5.3.1 内容统计 |
| 5.3.2 内容变化 |
| 6 高中物理图类试题教学现状研究 |
| 6.1 访谈过程设计 |
| 6.1.1 访谈目的 |
| 6.1.2 访谈对象 |
| 6.1.3 访谈过程 |
| 6.2 访谈结果分析及总结 |
| 6.2.1 访谈结果呈现及分析 |
| 6.2.2 图类试题教学现状总结 |
| 7 高中物理图类试题的教学策略 |
| 7.1 注重审题,获取有效信息 |
| 7.1.1 汇总显性信息,完成图文转换 |
| 7.1.2 理解隐性信息,突破思维障碍 |
| 7.2 原型引入,提升识图效率 |
| 7.2.1 以实物实例为原型引入,排除学生信息盲区 |
| 7.2.2 以实验装置为原型引入,培养学生探究意识 |
| 7.3 借助图形,建构分析模型 |
| 7.3.1 借助图形,探寻几何关系 |
| 7.3.2 借助图形,直观动态变化 |
| 7.4 重视图像,聚焦生成应用 |
| 7.4.1 重视实验数据处理,经历图像生成 |
| 7.4.2 合理应用图像信息,准确提取信息 |
| 8 结论、不足与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.1.1 高考物理图类试题的数据分析结果 |
| 8.1.2 高考物理图类试题的内容分析结果 |
| 8.1.3 高考物理图类试题的教学现状与教学策略 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 8.2.1 研究不足 |
| 8.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 高考物理知识清单 |
| 附录二 教师访谈提纲 |
| 致谢 |
（3）LED智能汽车前照灯的传热性能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题背景与意义 |
| §1.2 LED汽车前大灯的散热技术 |
| §1.2.1 热管散热技术 |
| §1.2.2 液体冷却技术 |
| §1.2.3 风冷散热技术 |
| §1.3 LED汽车车灯散热国内外研究现状 |
| §1.4 课题的研究内容及技术路线 |
| §1.4.1 课题研究的内容 |
| §1.4.2 课题的技术路线 |
| §1.5 本章小结 |
| 第二章 LED汽车前照灯热设计理论 |
| §2.1 LED汽车前照灯传热理论及传热过程 |
| §2.1.1 传热理论 |
| §2.1.2 传热过程 |
| §2.2 智能LED汽车前大灯结构及特性 |
| §2.2.1 智能LED汽车前照灯结构 |
| §2.2.2 LED汽车车灯的热学特性对光学性能的影响 |
| §2.3 本章小结 |
| 第三章 翅片散热温度场及PCB材料选型分析 |
| §3.1 LED汽车前大灯数值模拟流程 |
| §3.2 PCB基板及翅片导热性实验 |
| §3.2.1 实验仪器介绍 |
| §3.2.2 实验步骤及方法 |
| §3.2.3 结果与分析 |
| §3.3 LED前大灯翅片散热器模型构建 |
| §3.4 PCB材质对车灯散热性能的影响 |
| §3.4.1 常见金属及陶瓷基板的热导系数 |
| §3.4.2 PCB基板对散热影响的结果分析 |
| §3.5 翅片散热器模拟及结果分析 |
| §3.5.1 对流换热系数的理论基础 |
| §3.5.2 翅片数量高度对散热性能的影响 |
| §3.5.3 对流换热系数的确定及仿真结果 |
| §3.6 本章小结 |
| 第四章 风冷散热温度场与性能分析 |
| §4.1 车灯起雾对车灯的影响 |
| §4.1.1 车灯起雾的形成过程及条件 |
| §4.1.2 车灯起雾的影响因素及解决方案 |
| §4.2 风冷散热器选型 |
| §4.3 风冷散热器散热性能分析 |
| §4.4 智能LED汽车车灯热仿真及结果分析 |
| §4.4.1 网格划分 |
| §4.4.2 数学模型选择 |
| §4.4.3 智能LED汽车车灯条件设置 |
| §4.4.4 智能LED汽车车灯热仿真结果 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 智能LED车灯散热温度场实验分析及优化 |
| §5.1 实验设计 |
| §5.2 实验数据分析 |
| §5.3 石墨烯散热材料对LED汽车前照灯的优化 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 全文总结 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（4）区域道路与交叉口的交通流量制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 疏散交通拥堵的国外发展现状 |
| 1.2.2 疏散交通拥堵的国内发展现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 第2章 区域道路与交叉口交通流量控制系统整体方案设计 |
| 2.1 系统功能需求分析 |
| 2.2 系统整体结构设计 |
| 2.2.1 车流量检测系统 |
| 2.2.2 区域道路及交叉口的交通控制方法 |
| 2.2.3 动态路径推荐算法 |
| 2.3 系统工作流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 交叉口的交通流量检测及疏散算法 |
| 3.1 平面交叉口交通疏散的需求分析 |
| 3.2 平面交叉口红绿灯切换算法 |
| 3.3 基于视频的车速检测算法 |
| 3.3.1 实施测速的关键点 |
| 3.3.2 车灯定位算法 |
| 3.3.3 视频图像预处理 |
| 3.3.4 平面交叉口内车速检测算法 |
| 3.3.5 车辆空间占有率计算方法 |
| 3.4 硬件设备选型 |
| 3.4.1 交通灯控制器 |
| 3.4.2 视频监控摄像机 |
| 3.4.3 计算机控制中心 |
| 3.4.4 交换机选型 |
| 3.5 软件设计方案 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 区域道路的交通流量疏散 |
| 4.1 区域道路进行交通疏导的需求分析 |
| 4.2 区域道路栅格的建立 |
| 4.3 路径诱导模型设计 |
| 4.3.1 路径诱导模型简介 |
| 4.3.2 马尔可夫过程简介 |
| 4.3.3 马尔可夫决策过程构建 |
| 4.3.4 A*算法简介 |
| 4.4 路径诱导算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 构建数据库 |
| 5.1 数据库简介及选择 |
| 5.1.1 建立区域道路数据表 |
| 5.1.2 建立区域道路路况数据表 |
| 5.2 数据的获取 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统模拟仿真 |
| 6.1 系统仿真模拟环境介绍 |
| 6.2 区域交叉口的疏散能力测试 |
| 6.2.1 Vissim与 Matlab数据通信 |
| 6.2.2 仿真模拟的实现 |
| 6.3 动态路径规划算法仿真 |
| 6.3.1 仿真条件设置 |
| 6.3.2 仿真模拟的实现 |
| 6.4 综合仿真模拟 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作与创新点 |
| 7.1.1 主要工作 |
| 7.1.2 创新点 |
| 7.2 应用前景 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
（5）基于ADB的LED矩阵大灯系统控制策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 汽车ADB系统的功能原理及结构 |
| 2.1 汽车ADB系统的功能 |
| 2.1.1 智能开启和关闭远、近光灯 |
| 2.1.2 自适应调整远光灯光型 |
| 2.1.3 增强高速行驶状态下照明 |
| 2.1.4 弯道模式增加照明角度 |
| 2.1.5 提醒行人避让 |
| 2.2 汽车ADB系统的控制原理 |
| 2.3 汽车ADB系统的控制需求 |
| 2.3.1 准确性控制 |
| 2.3.2 实时性控制 |
| 2.4 汽车ADB系统的总体结构 |
| 2.5 传感器选型 |
| 2.5.1 车载摄像头传感器 |
| 2.5.2 方向盘转角传感器 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 汽车ADB系统硬件电路设计 |
| 3.1 ADB系统硬件电路框架 |
| 3.2 系统核心模块主控芯片选型 |
| 3.2.1 控制器模块主控芯片 |
| 3.2.2 驱动器模块主控芯片 |
| 3.3 硬件电路设计 |
| 3.3.1 控制器模块 |
| 3.3.2 CAN通信模块 |
| 3.3.3 驱动器模块 |
| 3.3.4 升压模块 |
| 3.3.5 恒流源模块 |
| 3.3.6 电源模块 |
| 3.3.7 LED矩阵大灯模组接口 |
| 3.4 设计电路绘制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于行车环境特征的目标车灯运动轨迹预测算法 |
| 4.1 基于行车环境的目标车灯光源位置数据筛选 |
| 4.1.1 剔除与目标车灯光源不同车道的干扰光源数据 |
| 4.1.2 设计跟踪区域 |
| 4.1.3 弯道照明区域的设定 |
| 4.2 目标车灯光源轨迹跟踪 |
| 4.3 基于AR(p)模型的目标车灯轨迹预测 |
| 4.3.1 AR(p)模型建立 |
| 4.3.2 自回归系数最优估计的确定 |
| 4.3.3 AIC准则确定模型最优阶数 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统软件控制流程设计 |
| 5.1 软件控制流程 |
| 5.2 CAN总线驱动 |
| 5.3 控制器模块配置 |
| 5.4 控制策略算法 |
| 5.4.1 目标车灯光源轨迹坐标筛选匹配算法 |
| 5.4.2 目标车灯轨迹跟踪和预测 |
| 5.5 控制数据的处理与打包 |
| 5.5.1 目标车灯位置坐标转化函数 |
| 5.5.2 数据打包函数 |
| 5.6 驱动模块配置 |
| 5.6.1 驱动模块初始化 |
| 5.6.2 驱动模块诊断 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 系统测试及实验结果分析 |
| 6.1 目标车灯光源运动轨迹跟踪预测仿真分析 |
| 6.1.1 基于路况特征筛选的卡尔曼滤波跟踪算法仿真分析 |
| 6.1.2 AR(p)模型预测算法仿真分析 |
| 6.2 系统功能测试 |
| 6.2.1 基础功能测试 |
| 6.2.2 实车测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 |
（6）基于PI理念的货运机车外观设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本课题的研究背景 |
| 1.1.1 铁路货运的发展现状 |
| 1.1.2 产品形象识别(PI)理念与铁路货运机车的关系 |
| 1.2 本课题研究的意义 |
| 1.2.1 研究的实际意义 |
| 1.2.2 课题研究的目标 |
| 1.3 理论研究现状 |
| 1.3.1 货运机车外观设计研究现状 |
| 1.3.2 产品形象识别(PI)理念研究现状 |
| 1.4 本课题研究的内容和方法 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究的主要方法 |
| 1.5 本课题的创新性 |
| 第2章 PI理念与方法概述 |
| 2.1 产品形象识别(PI)理念概述 |
| 2.1.1 产品形象识别的概念 |
| 2.1.2 产品形象识别的要素 |
| 2.1.3 产品形象识别的构建 |
| 2.2 产品形象语义解析 |
| 2.2.1 产品形象与产品语义 |
| 2.2.2 产品形象视觉语义符号解析 |
| 2.2.3 产品形象语义的设计传达 |
| 2.3 PI理念与产品语义学融合的设计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 货运机车产品形象识别研究 |
| 3.1 国内外机车产品形象调研 |
| 3.1.1 国外机车形象分析 |
| 3.1.2 国内机车形象分析 |
| 3.1.3 铁路机车外观形象设计的必要性及可行性 |
| 3.2 各大品牌货运机车设计语言分析 |
| 3.2.1 国外品牌 |
| 3.2.2 国内品牌 |
| 3.3 国外典型机车PI设计思路分析 |
| 3.4 货运机车产品形象设计分析 |
| 3.4.1 外观形象概述 |
| 3.4.2 基本结构及设计限界 |
| 3.4.3 外观造型设计要点 |
| 3.4.4 外观涂装设计要点 |
| 3.5 货运机车产品形象语义分析 |
| 3.5.1 货运机车造型语义分析 |
| 3.5.2 货运机车色彩语义分析 |
| 3.5.3 货运机车材质语义分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于PI理念的货运机车外观设计研究 |
| 4.1 研究流程 |
| 4.2 产品情境的设定 |
| 4.3 产品语义的提炼 |
| 4.3.1 确立品牌意象语义 |
| 4.3.2 定义货运机车产品语义 |
| 4.4 产品视觉识别要素的构建 |
| 4.4.1 提炼品牌识别要素 |
| 4.4.2 确立货运机车造型特征权重 |
| 4.4.3 推演货运机车色彩涂装组合方式 |
| 4.5 货运机车外观形象设计审查与评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 新型货运内燃机车外观设计实践 |
| 5.1 项目背景 |
| 5.1.1 项目设计需求 |
| 5.1.2 设计约束条件 |
| 5.2 项目推演过程 |
| 5.2.1 设计风格定位 |
| 5.2.2 设计语言转换 |
| 5.2.3 色彩定义 |
| 5.2.4 概念草图设计 |
| 5.3 新型货运内燃机车外观设计方案 |
| 5.3.1 造型设计 |
| 5.3.2 涂装设计 |
| 5.4 设计验证及方案优化 |
| 5.4.1 进行模糊评价验证 |
| 5.4.2 最终方案展示 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研成果 |
（7）城市典型区域夜间人工光环境对比分析研究 ——以米兰和大连居住和商业区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 光污染类型 |
| 1.1.2 光污染评价指标 |
| 1.1.3 天空亮度等级 |
| 1.1.4 城市夜间光环境空间层次 |
| 1.1.5 光污染的危害 |
| 1.1.6 各国照明标准及光污染防治规范 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光环境遥感观测 |
| 1.2.2 夜间人工光环境量化模型建立发展 |
| 1.2.3 光环境地面实测 |
| 1.2.4 地理信息系统与光环境遥感数据 |
| 1.2.5 地理信息系统与地面实测数据 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 米兰与大连夜间人工光环境调研分析 |
| 2.1 意大利与中国夜间人工光环境发展情况 |
| 2.2 米兰与大连夜间人工光环境情况 |
| 2.2.1 米兰与大连城市概况 |
| 2.2.2 米兰与大连城市夜间人工光环境特点 |
| 2.3 米兰与大连商业区及居住区夜间光环境情况 |
| 2.3.1 米兰与大连商业区域特点 |
| 2.3.2 米兰与大连居住区域特点 |
| 2.3.3 米兰与大连商业区域夜间人工光环境特点 |
| 2.3.4 米兰与大连居住区域夜间人工光环境特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 米兰和大连典型区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.1 测量仪器选择及方法 |
| 3.2 米兰市典型区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.2.1 米兰市研究典型区域 |
| 3.2.2 测量背景 |
| 3.2.3 米兰商业区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.2.4 米兰居住区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.3 大连市典型区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.3.1 大连市研究典型区域 |
| 3.3.2 测量背景 |
| 3.3.3 大连商业区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.3.4 大连居住区域夜间人工光环境特性定量分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 米兰市和大连市夜间人工光环境对比分析研究 |
| 4.1 米兰市商业和居住区域夜间人工光环境对比分析 |
| 4.1.1 米兰商业和居住区域星等亮度对比分析 |
| 4.1.2 米兰商业和居住区域照度对比分析 |
| 4.1.3 米兰商业和居住区域显色指数对比分析 |
| 4.1.4 米兰商业和居住区域夜间光环境对比结论及应用意义 |
| 4.2 大连市商业和居住区域夜间人工光环境对比分析 |
| 4.2.1 大连商业和居住区域星等亮度对比分析 |
| 4.2.2 大连商业和居住区域照度对比分析 |
| 4.2.3 大连商业和居住区域显色指数对比分析 |
| 4.2.4 大连商业和居住区域夜间光环境对比结论及应用意义 |
| 4.3 米兰与大连商业区域夜间人工光环境对比分析 |
| 4.3.1 米兰市和大连市商业区域星等亮度对比 |
| 4.3.2 米兰市和大连市商业区域照度对比 |
| 4.3.3 米兰市和大连市商业区域色温和显色指数对比 |
| 4.3.4 米兰市和大连市商业区域光环境对比结论及应用意义 |
| 4.4 米兰和大连居住区域夜间人工光环境对比分析 |
| 4.4.1 米兰市和大连市居住区域星等亮度对比 |
| 4.4.2 米兰市和大连市居住区域照度对比 |
| 4.4.3 米兰市和大连市居住区域色温和显色指数对比 |
| 4.4.4 米兰市和大连市居住区域光环境对比结论及应用意义 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于GIS的城市光环境地图构建分析研究 |
| 5.1 地理信息系统 |
| 5.1.1 GIS可视化工作流程 |
| 5.1.2 GIS空间模型分析方法 |
| 5.2 米兰市典型区域光环境地图构建分析研究 |
| 5.2.1 米兰市商业区光环境可视化地图构建 |
| 5.2.2 米兰市居住区光环境可视化地图构建 |
| 5.3 大连市典型区域光环境地图构建分析研究 |
| 5.3.1 大连市商业区光环境可视化地图构建 |
| 5.3.2 大连市居住区光环境可视化地图构建 |
| 5.4 大连光环境地图构建分析研究 |
| 5.5 夜间人工光环境可视化地图构建应用意义 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 图片目录 |
| 表格目录 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）垃圾运输车智能运营管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外技术现状 |
| 1.3 课题主要研究内容和方法 |
| 第2章 垃圾运输车智能运营管理系统功能分析 |
| 2.1 车队管理 |
| 2.1.1 实时定位 |
| 2.1.2 行程管理 |
| 2.1.3 油料管理 |
| 2.1.4 设备故障管理 |
| 2.2 作业管理 |
| 2.2.1 KPI管理 |
| 2.2.2 称重控制管理 |
| 2.2.3 液压系统油温管理 |
| 2.2.4 作业过程管理 |
| 2.3 辅助决策 |
| 2.3.1 能耗管理 |
| 2.3.2 安全管理 |
| 2.3.3 报表管理 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 后压缩垃圾车控制系统设计 |
| 3.1 后压缩式垃圾车 |
| 3.1.1 后压缩式垃圾车总体结构 |
| 3.1.2 垃圾压缩机构工作原理 |
| 3.2 后压缩垃圾车液压系统 |
| 3.3 后压缩垃圾车控制系统设计 |
| 3.3.1 控制器 |
| 3.3.2 限位开关选型 |
| 3.3.3 控制系统的电气设计 |
| 3.4 按钮设计 |
| 3.4.1 前按钮盒 |
| 3.4.2 填塞器按钮盒 |
| 3.5 后压缩垃圾车控制程序设计 |
| 3.6 控制程序仿真 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 后压缩垃圾车底盘信息采集系统设计 |
| 4.1 设备数据采集系统总体设计 |
| 4.2 CAN总线结构 |
| 4.2.1 CAN总线技术 |
| 4.2.2 CAN拓扑结构设计 |
| 4.2.3 车辆CAN总线电路设计 |
| 4.3 CAN总线各模块引脚定义 |
| 4.3.1 垃圾车底盘信息采集 |
| 4.3.2 车灯控制 |
| 4.3.3 发动机信息采集 |
| 4.3.4 车身辅助装置信息采集 |
| 4.4 总线逻辑定义 |
| 4.5 称重信息采集 |
| 4.5.1 称重传感器参数设计 |
| 4.5.2 称重设备安装 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 数据传输系统及后台监控平台设计 |
| 5.1 数据传输系统功能设计 |
| 5.2 数据传输系统硬件选型 |
| 5.3 后台监控平台构建原则 |
| 5.4 后台监控平台硬件设计 |
| 5.5 后台监控平台程序设计 |
| 5.5.1 后台监控平台系统技术选型 |
| 5.5.2 用户端程序遵循准则 |
| 5.5.3 用户端程序前端设计 |
| 5.5.4 用户端程序后端设计 |
| 5.6 系统功能实现 |
| 5.6.1 设备诊断功能实现 |
| 5.6.2 能耗管理功能实现 |
| 5.6.3 维护管理功能实现 |
| 5.6.4 车队管理功能实现 |
| 5.6.5 实时作业位置监控管理 |
| 5.6.6 设备状态动态分析 |
| 5.6.7 垃圾收运KPI管理 |
| 5.6.8 日程管理 |
| 5.6.9 油料管理 |
| 5.6.10 报表管理 |
| 5.7 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于Ricco定律提高浓雾条件下可见度的实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外历史研究及现状 |
| 1.2.1 基于光源的透雾性研究 |
| 1.2.2 基于对比度标准的可见度研究 |
| 1.2.3 安全应对策略 |
| 1.3 存在的主要问题 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 1.5 本文的创新之处 |
| 第二章 “白墙效应”形态特征研究 |
| 2.1 “白墙效应”的形式 |
| 2.2 实验设计 |
| 2.2.1 实验装置 |
| 2.2.2 实验器材 |
| 2.2.3 雾状态测试 |
| 2.2.4 雾浓度表征 |
| 2.3 实验前期研究 |
| 2.3.1 光源亮度与目标物可见度影响 |
| 2.3.2 目标物颜色与目标物可见度影响 |
| 2.4 “白墙效应”定量研究 |
| 2.4.1 实验光源及目标物 |
| 2.4.2 实验过程 |
| 2.4.3 目标物的识别性表征 |
| 2.4.4 实验结果 |
| 2.4.5 实验结论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 视能量模型 |
| 3.1 视觉构建 |
| 3.1.1 视觉系统 |
| 3.1.2 视觉能力 |
| 3.1.3 道路视觉环境 |
| 3.1.4 视觉环境评价标准 |
| 3.2 视能量模型 |
| 3.3 视能量模型分析方法 |
| 3.3.1 视能量模型与可见度 |
| 3.3.2 浓雾环境中不同照明方式下的视觉模型分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 不同照明方式雾条件中的道路环境实验 |
| 4.1 实验设计 |
| 4.1.1 实验装置 |
| 4.1.2 实验器材及雾浓雾表征 |
| 4.1.3 实验光源 |
| 4.1.4 实验目标物 |
| 4.2 实验前期研究——低位照明角度选择 |
| 4.2.1 实验设计 |
| 4.2.2 实验结果 |
| 4.2.3 实验结论 |
| 4.3 实验过程 |
| 4.4 实验数据 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 照明方式与可见度关系的研究 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.2 数据分析 |
| 5.2.1 照明方式与视亮度关系分析 |
| 5.2.2 照明方式与视面积关系分析 |
| 5.2.3 照明方式与视能量关系分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 视能量模型应用 |
| 6.1 浓雾环境下的事故类型 |
| 6.2 浓雾环境下的道路环境 |
| 6.3 基于低位照明的事故预防技术 |
| 6.3.1 技术方案 |
| 6.3.2 实验设计 |
| 6.3.3 实验过程与结果 |
| 6.3.4 实验结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 本研究不足之处 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 -三种照明方式照明灯具测试数据 |
| 附录2 -“白墙效应”定量研究“C”测试原始数据 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（10）基于照度及车流量的城市智能照明系统模糊控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市智能照明系统国内外研究现状 |
| 1.2.2 夜间车流量检测国内研究现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 城市智能照明系统控制模型设计 |
| 2.1 模糊控制理论概述 |
| 2.1.1 模糊控制理论 |
| 2.1.2 常用隶属度函数 |
| 2.2 城市智能照明系统控制模型研究 |
| 2.2.1 城市道路照明指标 |
| 2.2.2 城市智能照明系统控制模型设计 |
| 2.2.3 城市智能照明系统流程分析 |
| 2.2.4 日出日落时间计算 |
| 2.3 城市智能照明系统整体结构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 环境照度及夜间车流量检测预测技术研究 |
| 3.1 环境照度检测研究 |
| 3.1.1 日出日落前后光照强度变化 |
| 3.1.2 照度采集研究 |
| 3.2 夜间车流量检测 |
| 3.2.1 车流量检测算法研究 |
| 3.2.2 车前灯提取 |
| 3.2.3 车前灯匹配及车流量计算 |
| 3.2.4 算法耗时 |
| 3.2.5 车流量信息采集 |
| 3.3 短时夜间车流量预测 |
| 3.3.1 指数平滑法预测车流量 |
| 3.3.2 神经网络法预测车流量 |
| 3.3.3 多模型融合法预测车流量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 城市智能照明系统控制方案研究 |
| 4.1 光照模糊控制器设计及实现 |
| 4.1.1 光照模糊控制器设计及实现 |
| 4.1.2 光照模糊控制器验证 |
| 4.2 车流量模糊控制器设计及实现 |
| 4.2.1 不同功率下照明情况分析 |
| 4.2.2 车流量模糊控制器设计及实现 |
| 4.2.3 车流量模糊控制器验证 |
| 4.3 城市智能照明系统仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 城市智能照明系统软件设计及实现 |
| 5.1 城市智能照明系统功能设计 |
| 5.2 系统开发设计及实现 |
| 5.2.1 系统开发流程说明 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.2.3 系统功能实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、关于车灯功率问题的思考（论文参考文献）
- [1]车载可见光通信信道模型及系统性能研究[D]. 雷亚茹. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]高考物理图类试题的统计分析 ——以近五年35套高考物理试卷为例[D]. 李如意. 河北师范大学, 2021(12)
- [3]LED智能汽车前照灯的传热性能优化研究[D]. 吴启明. 桂林电子科技大学, 2021
- [4]区域道路与交叉口的交通流量制系统[D]. 孙悦. 山东建筑大学, 2020(12)
- [5]基于ADB的LED矩阵大灯系统控制策略的研究[D]. 刘志伟. 江苏大学, 2020(02)
- [6]基于PI理念的货运机车外观设计研究[D]. 袁丁. 西南交通大学, 2020(07)
- [7]城市典型区域夜间人工光环境对比分析研究 ——以米兰和大连居住和商业区为例[D]. 杨鑫鑫. 大连理工大学, 2020
- [8]垃圾运输车智能运营管理系统研究[D]. 凌曦. 扬州大学, 2020(01)
- [9]基于Ricco定律提高浓雾条件下可见度的实验研究[D]. 徐博林. 深圳大学, 2019(10)
- [10]基于照度及车流量的城市智能照明系统模糊控制研究[D]. 王建. 电子科技大学, 2017(02)