新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

南沙龙穴造船基地水下大砂袋封涌施工

介绍南沙龙穴造船基地深水河涌水下大砂袋封截的施工经验。     

基于多维度耦合的动力电池安全大数据监控

近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。     

大数据技术在动力电池异常监控中的应用

新能源电动汽车其安全性一直困扰着行业与市场的发展,传统电池管理系统(BMS)储及计算能力不足,难以实 现动力电池的异常状态预测,基于车联网数据,搭建了大数据监控与管理平台,提出了动力电池热失控关键算法,并实现 了算法的平台集成与应用。应用结果表明,此系统应用能够有效评估和预测动力电池潜在安全风险,并能及时有效地指 导安全处置,从而降低整车安全事故发生概率。     

电动汽车大数据处理活动中的伦理问题研究

为了解车辆零部件运行状态,分析整车故障原因,技术人员通过车载终端把电动汽车的整车控制系统各节点发送至大数据平台进行查阅、分析和下载使用。大数据的使用引发了信息工程领域的伦理问题。本文重点阐述了电动汽车产业运用大数据时可能产生的伦理问题及其产生原因,探索强化责任、加强职业道德教育等解决办法,并结合伦理学理论提出了建议。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。     

铁路客车轮对踏面硌伤自动分析系统的研究与实现

为了解决客车轮对踏面硌伤人工分析效率低且质量不高的问题,基于大数据关联分析技术,构建了一套硌伤自动分析系统。从硌伤排查、自动分析、故障定位、统计分析4个方面分析系统的主要组成和功能,探讨了实现系统的关键技术。系统的应用提高了对客车轮对踏面硌伤分析和故障排查的效率。     

32t轴重机车转向架设计方案及动力学性能分析

为了设计32t轴重机车3轴转向架,采用多刚体动力学软件SIMPACK建立了6轴机车动力学模型,先比较了单拉杆和双拉杆轴箱定位方式对机车非线性稳定性、直线运行性能和曲线通过性能的影响,研究表明机车单拉杆轴箱定位方案在直线速度60km/h以下和曲线半径小于400m时,比双拉杆轴箱定位方案具有优势;机车双拉杆轴箱定位方案在运行速度高于60km/h,曲线半径大于400m时,优于单拉杆轴箱定位方案。然后比较了单牵引杆和中心销牵引方式对机车轴重转移、直线运行性能和曲线通过性能的影响,结果说明单牵引杆可以实现最佳黏着利用率94.12%,但是采用中心销牵引方式,机车的黏着利用率也达到92%。两种机车牵引方案直线和曲线通过动力学性能差别甚微。     

含煤层采空等不良地质的大断面软岩隧道施工技术

以庆兴隧道进口施工为例,介绍含煤层采空等不良地质的大断面软岩隧道施工处理技术,为同类隧道施工提供借鉴经验。     

基于大数据的大学校园停车系统规划 ——以大连理工大学凌水主校区为例

为解决大学校园停车系统混乱以及用于相关规划的基础数据样本量小、精度不高、时效性 差等问题，应用大学校园停车调查数据、各出入口车辆记录数据以及各院系教职工信息数据进行多源大数据分析，提出了一种基于大数据的大学校园停车系统规划方法。以大连理工大学凌水主 校区收集到的数据为例，首先从静态角度利用各出入口车辆记录数据和校园停车调查数据获取校园整体停车需求，进而利用各院系教职工信息数据分析各部门的停车需求。然后，从动态角度考虑停车位的周转问题，利用各出入口车辆记录数据分析校园出入车辆停车时段分布状况。最后，根据多源大数据分析所得校园停车系统现状，得出相应的校园停车系统规划结果。研究结果表 明：基于大数据的大学校园停车系统规划方法可有效解决传统方法中基础数据样本量小、精度不高、时效性差等问题，提高了规划结果的实用性和科学性。