基于绿色交通理念的拉萨交通优化研究——以朵森格路中段为例

绿色交通强调交通与环境的和谐发展,强调社会的可持续发展。拉萨处于高原地区,生态环境脆弱,随着拉萨的不断发展,交通问题和其引起的环境问题日益凸显,对拉萨交通进行符合绿色交通理念的优化有着重要的意义。基于绿色交通的理念,对拉萨的交通特点进行概述,对朵森格路中段的交通状况进行详细分析,并对其提出规整慢行通道和以公共交通为主地位的潮汐车道等优化策略,为拉萨交通的绿色规划和优化提供参考。     

基于FPSO的船舶柴油发电机励磁系统控制

针对大功率船舶柴油发电机工况的复杂性、时变性以及非线性等特性,以及船舶运行负载的变化对发电机励磁系统的影响,借鉴粒子群优化算法能够很好地适应复杂系统参数的寻优的特性以及模糊控制对参数优化的精确性,使用粒子群优化算法对控制器的PID参数进行优化,再使用模糊PID算法以误差和误差变化率作为输入,PID参数的增量作为输出对粒子群优化算法优化出来的PID参数进行修正,构成船舶发电机模糊-粒子群优化(FPSO)励磁控制系统控制器。在Matlab/Simuink环境下进行了额定负载、增加50%额定负载和三相故障等工况的仿真实验。实验表明,端电压经过短暂的波动后能够快速的回归稳定,证明该方法能够很好地适应工况的改变。     

掺沥青路面回收料再生水泥混凝土抗冻性能研究

为研究掺沥青路面回收料(RAP)再生水泥混凝土的抗冻性能,采用慢冻法研究了冻融循环下RAP掺量(20%、30%、40%、50%)和水灰比(0.4、0.5、0.6、0.7)对再生水泥混凝土外观形貌和抗压强度损失率的影响。结果表明：在冻融循环下,掺沥青路面回收料再生水泥混凝土外观形貌表现出表面裂缝出现-裂缝延伸扩展-裂缝遍布表面-表面浆体胀落-试件彻底解体等发展历程。冻融早期再生水泥混凝土的抗压强度损失较为缓慢,随着冻融次数的不断增加,再生水泥混凝土的强度损失速度也随之加快。随着RAP掺量和水灰比增大,再生水泥混凝土抗压强度损失率随之增大,冻胀解体时承受的循环次数随之减小,抗冻性能随之减弱。     

MBR工艺在高速公路服务区中水回用中的应用

通过对高速服务区污水处理设施调查分析,指出了高速公路中水回用存在的主要问题,在对沈海高速某服务区排放污水的水质和水量进行96h的连续监测分析的基础上,提出采用MBR工艺为核心工艺的中水回用技术,阐述了其运行效果及中水回用的经济性,对相关区域污水处理有借鉴意义。     

小论“中译外”翻译在中国的发展

本文通过介绍翻译发展的现状,论述了翻译中译外在中国发展的必然性,提出中译外发展的相关条件和面临的问题以及解决措施。     

高校科技成果获奖考核压力加大

目前,我国的科研奖励制度正在改变.在国家层面上,各奖项只设立一等奖和二等奖,取消了原有的三等及三等以下奖励,并在继续重视紧跟国际前沿研究成果的基础上,加大了具有自主知识产权的创新科技成果的分量,在应用技术研究方面,不仅继续重视成果的创新性、先进性,同时要求这些创新性、先进性的成果在市场转化后能够产生很好的经济效益、社会效益等等.     

新型公路桥梁健康监测与安全预警云平台设计及应用

基于公路桥梁健康监测在实际工程应用中存在的监测终端布设困难、采集方式与传输方式较为落后等问题,本文采取“前端优化、后端升级”的模式进行优化研究,轻量化公路桥梁健康监测的系统性应用,体系化解决公路桥梁安全运营难题。通过融合前端新一代公路桥梁智能监测仪器、升级后端以云平台为核心的公路桥梁健康监测与安全预警系统,搭建形成集公路桥梁AIoT开放平台（PaaS）、公路桥梁健康监测与安全预警系统（SaaS）于一体的新型公路桥梁健康监测与安全预警云平台,以全面保障公路桥梁的安全运行。     

18万辆:2009年江淮商用车实现跨越式增长

<正>2009年,江淮商用车(轻卡、格尔发重卡、客车底盘)的销量同比增长40%,一举突破18万辆,实现了历史性跨越。格尔发重卡,进入"万辆俱乐部"2009年,江淮格尔发重卡国内销售1万2016辆,销售额达26亿元,超额完成全年力争目     

小型LNG运输船货物系统作业流程

着重介绍了小型LNG运输船货物系统的基本作业流程。主要分析了装货前作业:货舱处所干燥、干燥与惰化、充气及预冷;正常装卸货航行作业:装货作业、装货航行、卸货作业及压载航行;卸货进坞前作业:扫舱、暖舱、惰化及驱气。这为各作业流程所对应的管路系统的初始设计明确了需要达到的功能,同时强调了熟悉作业流程对小型LNG运输船货物系统设计的重要性。     

一种基于参数估计的自适应舰船运动预报方法

运动预报是部分舰船系统的重要组成部分。为了有效地解决这一问题,文章提出了一种基于海浪峰值频率估计的自适应舰船运动预报方法。在舰船运动与海浪激励的建模基础上,建立了基于最小二乘估计的自复位海浪峰值频率估计器。采用自回归移动平均(ARIMA)模型拟合方法预报舰船运动,并通过海浪峰值频率估计值自适应调节ARIMA模型的采样周期,提高了复杂海况下对舰船运动的预报能力。该方法与常规ARIMA模型方法、反向传播神经网络方法的仿真对比结果表明了该方法在解决舰船动态预报问题上的良好精度和鲁棒性。