懒癌福音!自带叠被功能的冰火两重天智能被!

Breeze是一款由加拿大团队设计的智能被子,内置网格式结构,可通过充气主机自动完成铺床工作。这款智能被子支持双区域温度控制,并且能够通过智能手机应用进行遥控操作,实现了温度调节和自动铺床的功能。

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一直以来懒惰都是科技发展的重要推动力,洗衣机、吸尘器、电饭锅等实用家电,每一样都堪称人民智慧的结晶!很多深度懒癌病患,虽说在家的大部分时间都浪费在床上,但是铺床这样的良好习惯早就被无情抛弃,被家里人看到唠叨自然在所难免。

所谓懒惰是科技发展的第一动力,善解人意的加拿大的团队 Smart Duvet 为此设计了一款新型充气被子 Breeze,起床后就会帮你自动铺床。

 

Breeze 看起来和普通的被子没什么不一样,但是内部布满网格状设计,可以让空气在被子里流通,加大风量就可以把羽绒被自动铺好。

 

这背后的动力就是放在床底下的 Breeze 充气主机:

 

Breeze被芯,世界上第一个双区域温度控制的智能温控被芯。

 

当然,Breeze羽绒被要实现这些功能,还需要一台智能遥控器—Breeze主机。这台智能遥控器支持iPhone和安卓手机连接,可以无线遥控被子铺开和温度调节,智能更便捷。

 

Breeze羽绒被,还具有更加人性化的设计。其通过独特设计,可以减少汗水、皮屑的残留,避免引起细菌滋生。并且因为温度的变化是在被子里实现,所以在睡觉时,bbs.tianya.cn/post-1147-84675-1.shtml会比空调暖炉等电器更加安静节能。

 

目前,Smartduvet Breeze羽绒正在.indiegogo众筹,很快就会上市,售价大约是1800软妹币。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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