2018-AIRSPEED全新展现

Airspeed新品与技术进展
Airspeed宣布自2018年起采用全新LOGO,并全线产品升级为航空级进口碳纤材料。通过与车队合作开发轻量化碳纤维产品,并成功应用于赛事中。近期针对凯迪拉克ATS2.0T车型完成了进气系统的开发与测试,验证了产品的高效稳定性。


打开久违而熟悉的公众平台网页,一时间才晃过来,时间过得真快,悄然的两年时间已经过去,才反应过来,好久没有更新微信公众平台了,那今天也抽空来更新整理一下,Airspeed最近来的最新动态,2018年以后采用新的Airspeed logo,以前的老LOGO物料也一并使用,而且全线产品现均采用全新的航空级原装进口碳纤材料经热压设备一体成型工艺,其特点是:碳纤纹路更加清晰,无气泡和隔离层,保证了产品耐及长久性。



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2017-18上半年,主要还是在赛事投入,其中包括与一些车队共同开发一些车身轻量化碳纤维产品,并投入赛事使用(扯远了,后期会一一报道,先回归正题)

也不断开发一些热门车型的进气开发及测试,比如最近开发的凯迪拉克ATS2.0T,从3D设计,建模,打样,装车测试,再到马力机测试及路试结果,稳定高效后,投入市场。结果反应比较强烈。

3D设计

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产品实图准备马力机测试:产品安装


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从这台的数据反应来看,也打破了一些坊间的传说,改装进气会丢底扭,会丢马力,我们只想说,你没有选择好一款专业性的进气产品。这也正是我们团队坚持的信念,也是我们团队的理念:专业,专一,专注的作好每一款产品,更多车型我们会陆续更新,也请大家多多关注。


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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