基于关键链技术在装备维修项目进度管理中的应用研究

根据装备维修工程进度管理的现状,分析传统的关键路径技术(CPM)方法的主要问题,总结计划进度管理方法的优缺点,提出将考虑资源约束的进度管理方法-关键链技术应用于装备维修工程进度管控,运用约束理论和缓冲优化方法对具体工程项目进行进度计划调整与修理工期优化,并通过和CPM方法结果的比较分析,得出关键链技术可以更科学合理制定装备维修项目进度计划并达到优化修期的目的,为装备维修进度管理提供理论与实践参考。     

基于运营性能的高速铁路大跨度桥梁健康管理探讨

面向我国高速铁路大跨度桥梁结构特点和管养现状,研究提出基于运营性能的高速铁路大跨桥梁健康管理总体思路。通过高速轨检车轨道几何周期巡检结果和有砟道床捣固指数,建立基于灰度理论的捣固指数预测模型,为桥区有砟轨道线路养修提供依据。基于健康监测数据,分别引入ARMA模型、神经网络法及三分之一倍频程谱方法对桥梁结构整体状态实时预警。提出梁端伸缩装置和大吨位支座桥梁关键部位专项监测技术,构建了基于钢轨横向偏移量和伸缩装置疲劳应力变幅的梁端伸缩装置评定方法,以及基于累积位移的支座耐久性预测与评估方法。研发了基于BIM的大跨度桥梁故障预测与健康管理系统,提出了桥梁状态分层分级评估方法,融合多源数据进行历史趋势分析、故障诊断与预测,为实现高速铁路大跨度桥梁健康管理奠定了基础。     

地铁列车远程数据管理系统设计与应用

从指导地铁列车高效运营和快速检修的客户需求出发,提出了地铁列车远程数据管理系统的组网结构和系统组成方案,通过分析地面采集存储软件和Web端管理软件的技术路线、软件模块流程和远程列车状态界面设计,实现了实时/非实时运行和故障数据的远程采集、解析、存储和显示功能。该系统设计在厦门地铁1号线车辆中已测试验证,目前应用稳定,达到了远程技术支持车辆运行、指导应急故障处理和维修快捷方便的目的。     

面向“一带一路”的昆明东编组站作业措施优化

“一带一路”倡议的提出,给中国铁路提出了要求,铁路运输要求确保运输效率和服务质量。昆明东站作为中国铁路昆明局集团有限公司办理编组作业的主要车站,车站编组能力较为紧张,无法保证货物的运输效率。在智慧管控系统(SAM系统)的基础上,提出构建站间协同互保框架和车流预警机制的作业优化措施,可进一步提高运输效率,保证服务质量,提升昆明东站的编组生产效能。     

环境可持续集装箱班轮运输管理研究综述

集装箱班轮运输业如何在追求成本经济性和服务可靠性的同时做好环境可持续性，对航 运企业、港口运营商以及政府组织都提出了新的挑战。围绕集装箱班轮运输在环境层面实现可 持续发展的目标，本文分别从战略、战术和运营等3个层面就措施、技术和规章制度等所做的研究 进行文献综述、分析发展趋势。战略层面，从市场减排机制和政策的制定、绿色政策、技术及措施 评估和企业竞争与合作等3个方面综述；战术层面，从控制油耗或碳排放的班轮运营优化、预调度 式的绿色班轮运营优化和污染排放控制区的设立对班轮运营优化的影响等3个方面综述；在运营 层面，从控制排放的集装箱调运和反应式的绿色班轮运营优化等两方面综述。按照决策水平、时 间脉络和研究主题分析后发现，该领域的研究趋势变化与行业及政府的环境政策紧密关联。其 次，从决策水平和问题类别来看，针对战术层决策的研究远多于针对战略和执行两层。第三，从 决策主体来看，大部分研究以航运公司作为单独的决策主体。本文建议：继续在优化班轮运输中 考虑多目标，将多目标优化作为决策手段可兼顾经济、环境以及社会责任，有利于航运可持续发 展；结合行业实践提炼科学问题，国际航运、尤其班轮运输极易受到政策导向、世界经济环境的影 响；从供应链角度研究集装箱班轮运输的可持续发展问题；为配合在运营层面的努力，还要研究 通过技术途径或手段推动班轮运输业可持续发展；借鉴其他运输行业较为成熟的绿色环保发展 思路促进班轮运输环境可持续发展。     

线性需求下铁路客运差别定价模型研究

为提高席位资源利用率,研究了线性需求下我国铁路客运差别定价策略的优化模型。以收益最大化为目标,基于最优化理论和完全价格歧视策略,确定旅客群体最优细分数目以及每个旅客群体的最优票价,得出在客运淡季,铁路旅客最优细分数目为3~5个,各旅客群的最优票价由铁路客运市场细分数目决定。应用该模型为某城际高铁进行差别定价,试验结果表明,该模型可达到调节客流、增加收益的目的。     

无人水上巡检设备在航标管理中的应用

文中介绍了航标管理的现状、无人水上巡检设备的特点,提出了无人水上巡检设备在航标管理中的应用和优点;阐述了无人水上巡检设备作为一种先进的技术,将对航标巡检、应急反应、节能减排等工作有很大的帮助。     

学生评教在高等教育管理中的价值回归

学生评教是提高高校教育教学管理质量的有效监督手段,通过学生评教促进教师教学、科研能力的全面提升。从立德树人、教学相长、尊师重教、回归教学本真四个方面发挥学生评教功能。     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.