发布时间：2023-10-08 10:05:03
绪论：一篇引人入胜的化学在车辆工程上的应用，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
中图分类号：TQ322.3 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）11-0057-01
前言
工程塑料是指一类高性能的高分子材料，它可以作为结构材料，在较宽的温度范围内承受机械应力，并且能在较为苛刻的化学物理环境中使用，一般可分为结构型工程塑料和复合型工程塑料两大类。
一、ABS工程塑料性能
复合型工程塑料就是采用ABS，即合金化、共混、复合等技术，通过简便的加工工艺，对通用塑料进行改性，使其成为工程化和高性能化的塑料。
ABS树脂不仅具有韧性，硬度.刚性相均衡的优良力学性能，而且具有较好的耐化学药品性、尺寸稳定性、表面光泽度、耐低温特性、着色性能和加工流动性等性能，是一种用途极广泛的热塑性工程树脂。
ABS具有优良的综合性能：
（1）耐腐蚀：ABS为高分子聚合物，化学稳定性高，能抵抗腐蚀性盐水溶液
和含有流体腐蚀剂的有机物（如原油和食物）等。
（2）韧性好：ABS具有较好的抗冲击强度，在-40℃也能保持韧性。
（3）耐紫外线：化学键结构稳定，耐紫外线。
（4）耐候性好：当ABS制品长期暴露在大气中，暴露表面会有一些微小的变化，将使表面光泽降低，但这种变化仅限于暴露的表面层。
（5）无毒性：不含任何金属稳定剂，不会有重金属渗出污染，符合环保要求等。
二、ABS树脂应用进展
ABS工程塑料性能优良，可替代金属作结构材料，被广泛应用了电子电器、汽车交通运输、机械设备及日常生活用品等领域。工程塑料的发展非常迅速，每年都以7%～10%的惊人速度增长。
2.1 ABS树脂在汽车工业中的应用
目前，发达国家每辆汽车的塑料用量平均约为200kg.约占整车自重的20%。在车用塑料中，ABS树脂约占塑料总量的10%，在汽车工业中的应用逐步增加。
（1）在仪表板上的应用
汽车仪表板按结构和用材可分为硬质和软化仪表板两大类。硬质仪表板结构简单，立体部分为同一材料构成，只需一次注塑即可成型；软化仪表板由表皮、缓冲层和骨架三部分构成。ABS树脂具有优良的耐热性、耐冲击性和刚性，适合于制作仪表板。
（2）在车身外板上的应用
汽车塑料化的最大难题是车身外板的塑料化，即钢板车身塑料化，其用量最大。车身外板包括前后挡泥板、隔板（门和外壳）和面板。ABS树脂与工程塑料的合金具有优良的耐热性、耐冲击性和刚性，可用于车身外板。
（3）在内装饰板上的应用
现代汽车内饰板大多为整体成型，外观豪华，一般选用ABS树脂。ABS树脂通常采用注塑或热成型制造骨架，外表复合装饰面料，并广泛用于汽车方向盘上。ABS树脂具有良好的耐热性和吸音减震性，可用于制作汽车隔音板。汽车门锁主要包括内、外手柄部分，连结部分和锁体部分。手柄是汽车门锁的操纵机构.外手柄暴露在车外，工作条件苛刻，要求有较好的耐候性，一般采用PC/ABS合金；内手柄在车体内部，要求条件相对宽松，可用ABS树脂制作。ABS树脂还可用于汽车保险杠上，汽车保险杠上使用的主要是ABS合金。
2.2 ABS树脂在电子电器工业中的应用
ABS树脂成型加工性和机械加工性较好，广泛用于电冰箱、电视机等电子电器工业中。
（1）在电冰箱上的应用
电冰箱主要用于食品贮藏.所以使用的ABS树脂除力学性能外，还要求无毒、无霉、无臭等。此外，还出现了保鲜冰箱用抗菌ABS树脂，其抗菌性能主要由抗菌剂的作用而产生。
（2）在电器上的应用
电视机上使用的ABS树脂主要用于外壳、后盖、电视接收机前屏板、电视机频道盖、旋扭、天线插座、线圈骨架、接线板等零部件。洗衣机中使用的ABS树脂主要用于内胆、外壳、装饰板、开关、旋扭、马达底板、排水阀等零部件。
计算机使用的电流是高频微电流，容易发生由于外界干扰而发生的动作错误或图像障碍，同时它本身也向外发射电磁波，形成了电磁波公害。因此，要求其壳体用ABS树脂具有电磁屏蔽性以及优良的阻燃性、流动性、表面光泽性、抗冲击性、尺寸稳定性和耐热性等，以适应计算机小型化、多功能化、安全化的发展趋势。ABS树脂主要用作计算机外壳、工作台、监视器、键盘、显示器、软盘等。
2.3 ABS树脂在其他方面的应用
（1） ABS树脂在建材工业中的用途90%以上是管材.ABS管可分为给水管、排水管和低发泡管。
卫生洁具用ABS树脂应具有优良的耐热性、抗冲击性、刚性、保温性以及小的吸水性。ABS装饰板主要使用于办公楼、宾馆、浴室、游泳池、门框、窗框等领域。
（2）ABS树脂适合于制作花园家具、学校或露天体育场的椅子、书柜等；还适于制作娱乐用车辆、滑雪车、滑雪板、小船、旱冰鞋等；在轻工产品中，ABS树脂常用作摩托车、自行车等；在机械和仪表工业中，ABS树脂常用作齿轮、螺栓、轴承等；另外，ABS树脂还适于制作玩具汽车、玩具积木、玩具枪等。
三、ABS树脂研究发展方向
3.1 耐热ABS树脂
耐热ABS树脂具有良好的抗冲击性和耐热性、耐低温性、耐化学药品性及电气性能优良，还具有易加工、制品尺寸稳定、表面光泽性好等特点，容易涂装、着色，还可以进行表面喷镀金属、电镀、焊接、热压和粘接等二次加工，是一种用途极广的热塑性工程塑料。
3.2 透明ABS树脂
透明ABS树脂（MABS）的特点是透明度高，耐溶剂性好，而且冲击强度、机械强度高。MABS的透光率可达85%以上，其机械强度超过同样透明的MBS树脂。同时MABS具有优良的抗冲击强度和缺口冲击强度，甚至低浊抗冲性能也很好，它还具有很高的抗弯强度和表面硬度，而且所得制品具有较大的扭曲刚性。与其它透明树脂相比，MABS占有一定的优势，从而使MABS在新的应用领域方面独树一帜。
3.3 阻燃ABS树脂
由于ABS树脂在居民住宅、家电、管道等方面有广泛的使用，其阻燃特性显得尤为重要。ABS阻燃的常用方法是添加化学阻燃剂。无机添加型阻燃剂具有热稳定性好、毒性低或无毒、不产生腐蚀性气体、在存贮过程中不挥发，不易析出、有持久阻燃效果等优点，是一种既简单而又富有实效的方法。
3.4 ABS合金
ABS合金是为使ABS树脂达到某一性能通过改性所得的塑料聚合物的统称。常见的ABS合金有ABS/ PC、 ABS/ PA、ABS/PBT、ABS/PVC等，ABS合金的种类已达几十种， 并且由二元向三元、多元化方向发展。通过ABS树脂与PVC的共混改性，提高ABS的冲击强度，耐热性、耐化学腐蚀性，赋予阻燃性和抗静电性以及降低成本等优点，已经成为ABS合金研究领域的重要分支。
结束语
ABS树脂的综合性能良好，用途广泛，ABS树脂的发展方向是向高性能、多功能的专用树脂发展。高性能化和合金化大大提高了ABS树脂的综合性能，不仅满足了终端产品的高性能化要求，提高了ABS树脂的附加值和竞争力，而且拓宽了应用领域。
参考文献
近年来，不断发展的城市规模，促使市政道路的施工规模扩大。市政道路施工维修对人们的日常生活、交通出行造成影响，随着管理部门的重视，市政施工越来越多地使用工程新材料来提高道路的质量。本文分析了市政道路路面危害，同时介绍了新材料在市政道路建设中的应用。
1.市政道路建设的主要危害因素
1.1路面裂缝
沥青混合料路面是市政道路路面上最主要的材料，在车辆不断的荷载碾压下，路面很容易产生裂缝，例如龟裂、横向裂缝、纵向裂缝和反射裂缝等。龟裂的原因是因为路基强度不足;横向裂缝是温度应力引起的裂缝;纵向裂缝则是由于路基不均匀沉降所导致的裂缝;反射裂缝是半刚性基层沥青路面在内部和外部共同压力下引起的裂缝。这些裂缝都会从道路最底层逐渐延伸到上部，使得整个沥青路面产生裂缝。
1.2松散
沥青路面的沥青胶粘结能力降低引起的路面松散，车辆的来回碾压使得沥青路面的表面集料脱落，逐渐发展成了坑槽。
1.3车辙
市政道路路面上经常出现车辙现象，这是很常见的一种路面质量问题，尤其是公交站台和车辆爬坡路段会频繁可见。路面在车辆的反复摩擦下，会产生永久的变形。沥青混合料在高温作用下会降低沥青混合料的模量，致使路面出现剪切变形的情况。路面若出现车辙现象不但会影响车速，还会对行车安全造成影响。
1.4水损坏
水会从路面的缝隙中进入道路内部，当车辆及空气耦合作用下，会导致沥青混合料受到路面内部水的多次洗刷，导致沥青青膜脱离，造成路面的损坏。
2.新材料在市政道路建设中的应用
2.1SEAM新材料应用
SEAM新材料是一种最新的沥青混合改性剂，它的主要成分是硫磺，再把增塑剂和烟雾抑制剂添加到硫磺里面制成半球形的颗粒状物体，同时要采用特殊的处理方式炼制成石油副产品。在市政道路施工中可以直接把SEAM新材料按照一定的比例加到沥青材料的搅拌混合仓中。这种全新的沥青SEAM混合料可以充分的改善材料的原本性能，更有效的提升市政道路沥青混合料的性能。SEAM新型混合料的稳定性远远高于传统的沥青混合料的性能，因此在使用它进行道路施工之后可以很明显的改善路面车辙现象。此外，这种混合SEAM也可以添加抗脱落剂来提升道路的稳定性来抵抗水损害。值得一提的是，SEAM混合料性价比高，在价格上与原始材料相差不多，但在效果上能有效的提升市政道路路面的服务寿命，节省成本。另外，在道路施工中加入硫磺至沥青中在某种程度上可以改善混合料的力学性能与物理特性，这点得到了国家的认可。特别是一些温差比较大的地区，比较适合用SEAM混合料。在2000年的时候我国引入的这种新型的SEAM混合沥青料，并且在天津做实验，取得了显著的效果，也因此现在得到了广泛的应用。
2.2微表处稀浆混合料应用
微表处稀浆混合料是最近几年新兴起来的一种新型建筑材料，它是由石料、砂浆和聚合物改性乳化沥青等原始材料按照规定比例混合在一起形成的，在市政工程中已经得到了认可并被广泛的应用。在实际的工程应用中，微表处稀浆混合料的铺设厚度一般设置在0.5-1cm之间，这种材料不能铺设的太厚，否则材料的固化效果会减弱，太薄还有可能会影响路面的质量，所以工程建设的人员在市政道路过程中要特别注意将微表处稀浆混合料设置在合理的范围之内。除了这些之外，微表处稀浆混合料恢复时间快，能够迅速施工，所以使用这种施工材料不用担心会影响施工的进度问题。在市政道路完成后，会在最短的时间内开放使用。由此可见，这种材料的应用使得市政道路的工程期限大大的缩短，对周围的居民和车辆造成的影响降到了最低点。其中，微表处稀浆混合料最大的优点是它的防水功效很高，将沥青路面内部由于渗水导致而引起的水损坏降到了最低点，同时对于路面表面的车辙问题也能有效解决。因此，微表处稀浆混合料的出现对市政施工建设做了很大的贡献，应得到广泛的使用。
2.3聚苯乙烯泡沫的应用
聚苯乙烯泡沫它是一种高分子聚合物，这种聚苯乙烯泡沫新型材料使用寿命周期比较长，具有明显的经济效益和良好的化学性能，也因其简单的施工方法被广泛地应用于市政工程中。聚苯乙烯泡沫板材作为轻质路基材料可以把路面的压力均匀分布在路基上，减小道路路基单位面积的负荷量，尤其是湿软道路，有效的解决了道路施工中路面过度沉降的问题，包括降低路基沉降，降低桥头差异沉降及桥台移位。
2.4高模量沥青混合料应用
市政道路上很常见的就是较为严重的车辙现象，尤其是公交站头和红路灯道口等，而高模量沥青混合料的应用有效的改善了这类市政道路车辙现象。高模量沥青混合料作为混凝土添加剂，在混凝土搅拌工程中添加高模量沥青混合料混合料，既简单又方便。就目前的施工过程中而言，高模量沥青混合料得到了良好的应用，值得注意的是，对于高模量沥青混合料的作用还需要更深入、更系统的认识。
2.5再生沥青混合料应用
再生沥青混合料分为四种，一种是厂拌热再生，一种就地热再生，一种厂拌冷再生和就地冷再生。厂拌热再生混合料是废旧沥青混合料和新集料、沥青、在升级混合搅拌而成，拥有良好路用性能。就地热再生根据道路工程施工要求，将沥青路面再生一次性完成，而且它不会影响到城市交通。应用厂拌冷再生时，是在常温条件下进行施工作业，不会产生有害气体，但是路用性能却不是很高，通常情况下是在道路基层和底基层施工中采用厂拌冷再生。就地冷再生虽然不会对路面结构的整体稳定性造成影响，但是再生利用废旧沥青混合料在很大程度上减少了道路维护的成本。
小结：
综上所述，市政道路工程质量在一定程度上代表着一个城市的发展状况，当今社会随着市政新材料和新技术的积极应用使得道路施工的质量和速度有了明显的提升。总而言之，在道路施工过程中需要适当的添加一些新的材料和技术来延长道路的使用寿命。这样才能让城市建设的更美丽，发展的更迅速。
参考文献：
引言
针对我国城市道路交通的现状，在交通灯控制系统和车辆诱导系统独立实施的基础上，以交通道路信息的协同为基础，从协同模式着手。
越来越多的学者致力于智能交通系统的研究，提出很多交通控制策略。Bell等人提出的交通灯控制与车辆诱导协同模型有低水平的数据共享方式、高层次的策略交互方式，主要考虑了数据信息的共享[1]。孙建平等人在基于Agent的理论上提出交通灯控制与车辆诱导协同模型，并对基于知识模型的多智能体交通控制进行研究[2]；龚 等人在对交通灯控制和车辆诱导分别进行研究的基础上，提出了融合算法来提高两系统之间的协同效果，从而提高了交通系统的性能[3]。Mirchandani等人设计研究了交通灯控制与车辆诱导偏重式控制系统，两个系统在数据和策略实施上都进行协同控制，更好的利用交通信息[4]。
在实际的交通控制策略中，交通灯控制策略和车辆诱导策略在信息产生、数据处理和策略实施等多个方面应相互协同。交通控制系统主要采用的基于Q学习的交通灯控制算法和基于Sarsa学习的车辆诱导算法来提升整体的交通控制系统的性能。
1 问题分析
1.1 多智能体
多智能体系统（MAS，Multi-Agent-System）是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统。
1.2 强化学习
强化学习过程中Agent判断当前状态，选择一个动作作用于环境，环境在动作的影响下发生变化，并反馈给Agent一个奖惩值，Agent根据奖惩值进行下一个动作的选择，即Agent通过不断试错与环境进行交互获得信息。
2 基于Q学习的交通灯控制策略
本文设计一种基于Q学习的自适应交通灯控制策略。每个交通灯作为Q学习的Agent，Agent根据交叉口车道上车辆饱和度选择交通灯绿灯时间作为Agent的动作，车辆在交叉口处车道上的平均行驶时间作为Q学习的回报函数值。学习系统与环境不断的交互，获得反馈值并调整状态到动作的映射策略。
Q学习更新公式如下所示：
式中，参数？琢是学习率，参数？酌是折扣率，R（s，a）即为动作a作用于环境的反馈值。Q（s，a）为R（s，a）的累积值。Agent将根据系统的反馈值来进行Q（s，a）的更新。
2.1 状态描述
交通环境中的状态一般是连续的，但强化学习却是应用在离散空间下的求解，所以需要把交叉口状态进行离散化。本文在离散化过程中，把0到1的之间的车辆饱和度合理的离散化为四个等级。
根据交叉口各方向车道的车辆饱和度进行描述，对于有n个方向交叉口，其状态描述为s（d1，d2，kdn），其状态空间即为4n。其中，di表示第i个入口车道的车辆饱和度。
2.2 动作选择
本文使用Boltzmann策略进行动作选择，公式如下所示：
式中，A为交通灯的动作集合，p[a|s]为交通灯在状态s选择动作a的概率。？子为温控参数，温控参数越大，不同Q值对应的动作选择概率就越相近；温控参数越小，Boltzman策略与贪婪策略越相似。
3 基于SarsaW习的车辆诱导策略
本文设计基于Sarsa学习的车辆诱导策略。交通路网中的车辆是Sarsa学习的Agent，Agent利用Sarsa学习过程指导车辆进行动作选择，即选择下一条车道，Sarsa学习算法与环境交互的回报函数值为车辆在车道上的行驶时间。自学习系统不断的与环境进行交互，获得反馈信息，从而修改状态动作之间的映射。
Sarsa算法的更新公式如下所示：
式中，参数？琢是学习率，参数？酌是折扣率，Qd（s，k）是车辆从节点s出发经过节点k到达终节点d的期望行驶时间。tsk即为Agent的动作作用于环境的反馈值。Qd（s，k）的环境反馈值的累积值，Agent将根据环境实时的反馈值和历史的数据信息来进行Qd（s，k）的更新。
3.1 状态描述
在对车辆进行诱导时，首选确定Agent的状态，才能获得更好的诱导模式。决定车辆Agent状态的参数主要有车辆所在的车道和车辆所在的交叉口。因为本文中车辆的终点是某个信息节点，所以把车辆所在的交叉口定义为车辆Agent的状态。如果把车辆所在的车道定义为车辆Agent的状态，这么多状态如果都进行考虑，那么状态空间会十分巨大，将会增大Sarsa学习算法的收敛难度。
3.2 动作选择
本文使用Boltzmann策略进行动作选择，公式如下：
式中，A为车辆的动作集合，p[a|s]为车辆在状态s选择动作a的
概率，？子为温控参数。
4 基于强化学习的交通灯控制与车辆诱导协同策略
交通灯控制与车辆诱导协同问题实际上就是控制与交通流分配的协同问题，因此系统模型实际上就是交通灯控制模型与车辆诱导模型的协同模型。本文采用偏重交通灯控制方式的协同模型。
4.1 偏重交通灯控制方式
在偏重式协同下，交通灯控制系统和车辆诱导系统不是平等的关系，而是主从关系。以交通灯控制系统为主导系统的协同控制方式，就是偏重交通灯控制方式。
假设交通灯控制系统的优化函数为C，保证交叉口处车辆延误时间最小；车辆诱导系统的优化函数为U，保证车道上车辆的行驶时间最小。
偏重交通灯控制方式：
R=arg（P）交通灯控制目标函数最优；
s.t f（x）∈U车辆诱导目标函数最优。
在偏重交通灯控制方式中，交通灯控制系统是保证交叉口的延误时间最小，缓解交叉口的拥堵现象。车辆诱导系统是保证车道上车辆的行驶时间最小，进行动态的交通流分配。从整体系统性能的角度出发，协同控制下可以更好的确保行程时间的最小。
4.2 交通灯控制与车辆诱导协同模型
本文主要是以交通灯控制系统为主导系统的协同控制，车辆诱导系统每次更新过程后产生新的车辆控制方案时都会实时的报告给交通灯控制系统，从而减少车辆到达目标地点的行程时间。
车辆的行程时间包括车辆在车道上行驶时间和交叉口处的延误时间，行驶时间是由基于Sarsa学习的车辆诱导策略中所决定，而延误时间主要取决于基于Q学习的交通灯控制策略。交通灯控制与车辆诱导的协同公式：
式中，C（x，t）为车辆到达终节点的行程时间。T（r）为车辆诱导系统决定的车辆行驶时间，T（q）为由交通灯控制系统决定的车辆延迟时间。车辆诱导系统和交通灯控制系统的偏重式协同过程，如图1所示。
在交通灯控制系统中每个交通灯agent之间协同，优化交通灯的配时。在车辆诱导系统中，车辆agent相互协同，优化车辆路径选择。车辆的行驶时间和通过交通灯是的延误时间分别受两个系统影响。交通灯控制系统所决定的策略依赖于车辆诱导系统更新过程后产生新的车辆控制方案进行制定，从而提高了整个交通系统的性能。
5 仿真验及结果分析
5.1 实验环境
为了验证本文提出的交通控制策略的有效性和正确性，通过开源软件SUMO仿真器[5]在如图2所示路网上进行仿真和实验，通过java语言实现，路网是美国佛蒙特州的部分路段。
5.2 仿真设置
仿真中设置的参数均为在进行多次试验后所得到的经验值，其中，交通灯控制策略中的Q学习的学习率？琢为0.7，折扣率？茁为0.9，交通灯Agent动作选择策略中？子设为0.2。车辆诱导策略中的Sarsa学习的学习率？琢为0.7，折扣率？茁为0.8。在仿真实验中，仿真器的时间步与现实生活中的时间秒数相对应，总的仿真器时间设为15000。
5.3 基于强化学习的交通灯控制与车辆诱导算法
从系统整体性能的角度出发，利用基于Sarsa学习的车辆诱导策略（SVIS）对基于最短路径的车辆诱导系统的性能进行提升，利用常见的Dijkstra算法的作为最短路径算法（DVIS）。
本实验中，交通灯控制系统采用基于Q学习的交通灯控制策略（QTGCS）通灯进行动态配时。而交通灯控制系统的附属系统车辆诱导系统由基于最短路径的车辆诱导策略转变为基于Sarsa学习的车辆诱导策略，并对性能进行比较。
图3和图4分别显示了DVIS与QTGCS协同系统、SVIS与QTGCS协同系统所统计的评价数据。
交通系统中交叉口处车辆数量如图3所示。
实验结果表明，以基于Sarsa学习的车辆诱导策略为基础的基于Q学习的交通灯控制策略与以基于Dijkstra算法的车辆诱导策略为基础的基于Q学习的交通灯控制策略相比提高了交通系统的控制效果、减少系统中车辆到达终节点的行驶时间，可以很好的利用路网中的实时信息，达到缩减交通系统中车辆行驶时间和车辆延迟时间的目的。
6 结束语
城市交通系统影响因素复杂，本文提出基于强化学习的交通灯控制与车辆诱导算法。实验结果表明，通过该协同策略减少了路网中的车辆数量和车辆在交叉口的行驶时间，提升了交通系统的通行能力。
参考文献
[1]Sheffi Y， Powell W B. Optimal Signal Settings over Transportation Networks[J].Journal of Transportation Engineering，1983，109（6）：824-839.
[2]徐丽鲜.城市交通流诱导与控制一体化理论和模型研究[D].吉林工业大学，吉林大学，1999.
[3]龚 .城市交通诱导与控制的融合研究[D].北京科技大学，2015.
[4]Li P， Mirchandani P， Zhou X. Solving simultaneous route guidance and traffic signal optimization problem using space-phase-time hypernetwork[J]. Transportation Research Part B Methodological， 2015， 81（1）：103-130.
