准确估计车辆质量和道路坡度，是实现车辆控制和节能的关键。针对现有道路坡度估计研究大多焦距纵向坡度，对于纵向道路坡度和连续转弯上下坡相耦合场景下的坡度估计研究较为缺乏。为此，首先针对货运车辆加速过程中的质量估计稳定性问题，探究了不同加速类型对质量估计的影响，提出了M估计和基于遗忘因子的递归最小二乘法（Forgetting Factor Recursive Least Square， FFRLS）联合
为减少侧向运动对车辆质量与道路坡度估计精度的影响，提出了一种考虑侧向运动的估计算法，利用加速度修正车辆动力学模型，采用遗忘因子增强新数据适应车辆系统时变特性的最小二乘算法估计车辆质量，并将质量估计结果实时输入到道路坡度估计中；建立车辆运动学和动力学两个坡度估计模型，并在模型中添加加速度修正项，设计强跟踪滤波算法分别针对两种模型进行道路坡度估计，时变交互多模型融合算法根据两个坡度估计模型的权重系数和
针对纯电动车行驶中整车质量与道路坡度的参数估计问题，根据整车质量具有稳变性及道路坡度具有时变性的特点，在车辆纵向动力学的基础上，提出了一种基于混合算法的整车质量及道路坡度估计方法，并将该方法应用于纯电动汽车起步阶段。使用对稳变量具有较好估计效能的遗忘因子递归最小二乘法进行了整车质量的估计，并将输出的质量结果作为坡度估计的输入参数之一。使用自适应卡尔曼滤波进行道路坡度估计，通过引入带有遗忘因子的噪声
经济的稳步发展,现代化城市建设的不断完善,社区应运而生,伴随着越来越多的社区出现,社区治理越发重要。社区治理工作的开展,需要物业服务企业进行帮助,物业服务企业既是社区物业管理的组织者和执行者,也是社区治理主体,物业管理的好坏直接影响到社区居民工作和生活,关系到社会和谐安定与现代化城市建设。物业服务企业如何参与社区治理,如何在社区治理工作中更好地发挥物业管理作用,就需要进行分析与研究,为此,本文以山
坡道起步控制是AMT产品化的关键技术之一，而坡道起步、坡道控制，坡度信号是必要输入，在混动系统中，对于能量管理、换挡控制、避免频繁换挡、动力性差和燃油经济性差等方面都具有重要的作用。本文通过获取控制器内部的加速度进行坡度计算，并进行试验验证，与外置的坡度传感器进行对标，满足实际使用工况，大大降低了采购成本。
思政教育是高校人才教育的重要方面之一。为了将思政教育融入高等教育人才培养的全过程，需要对教学内容、教学方法和手段进行不断探索，逐步深化教学改革，将课程思政理念贯穿到课程教学的所有环节。提出了一种基于问题链的课程思政融合方法，首先论证了问题链教学模式在城市轨道交通通信信号技术专业课程教学中的可行性和必要性，其次在分析专业核心素养和课程教学内容的基础上确定课程教学目标，以问题链为载体实现教学内容与思政
＜正＞教育是国之大计，《高等学校课程思政建设指导纲要》明确要求全国所有高校教师都要认真深入挖掘、提炼各类课程教学方式和教学内容中蕴含的思政元素，充分用好课堂育人主渠道，实现全员全程全方位的育人格局，促进学生德智体美劳全面发展。
针对外接激光雷达等传感器普适性差，而传统道路坡度估计方法仅根据车载CAN总线数据在车辆起步、换挡、制动和停车4种特殊工况中的估计误差较大的问题，提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和门控循环单元（GRU）的道路坡度估计方法。根据车速等数据识别工况，在非特殊工况下，建立车辆动力学模型并采用UKF来估计坡度；在特殊工况下，将规律性不稳定的时序坡度转换为距序坡度，并利用GRU进行短距坡度预测。仿真和实