浅析环保城市轨道交通

本文通过对国内轨道交通发展前景、环境现状、主要污染类型、特点、产生机理和影响因素等方面的分析,提出从规划设计、施工和运营三个方面进行综合环境污染治理的措施,以实现环保的城市轨道交通。     

交通环境对交通安全的影响及对策

交通安全涉及人、车、道路及环境等诸多因素,对交通事故的成因分析表明,驾驶员的责任是主要影响因素,其次是车辆和道路因素。但不容忽视的是,目前关于交通环境对事故影响的研究尚不够充分;交通管理部门确定事故原因也主要从人、车2 因素入手,较少涉及交通环境因素。事实上,作为事故的间接原因,交通环境常常通过间接作用影响安全,亦即不良的交通环境诱发人的不安全行为,从而导致人员违章等交通事故的发生。     

动力及环境集中监控系统建设的思考

简要分析了铁通城域网现状，提出城域网动力环监系统的建设原则，并针对采集、传输与组网技术以及后期的运用问题进行了分析与思考。     

浅议绿色图书馆的建设

绿色图书馆的提出、发展及其推广,是社会经济发展到一定阶段的产物。文章从"绿色环境、绿色服务、绿色馆藏、绿色管理"四个方面探讨了如何将图书馆创建成一个绿色的图书馆。     

地铁盾构机掘进对周围环境影响的现场测试研究

研究目的:盾构机在城市地铁建设中得到了广泛的应用,但在盾构掘进过程中会引起地层损失,过大的地层损失,可导致较大的地面沉降,对地面建筑物、地下管线等设施产生不利影响甚至会导致破坏,引起较大的经济损失。为此,本文以南京地铁一号线为依托,对盾构掘进过程中引起的建筑物、地下管线位移以及引起的地下水位进行了现场测试,经过分析、总结,得到了盾构掘进对周围环境影响的规律性结论。在此基础上,从地层沉降与土仓压力、同步注浆量和出喳量的关系,探讨了地层沉降的控制措施。研究方法:对盾构掘进过程中所影响得到地下管线位移、建筑沉降、地下水位变化等进行现场实测,获取了有关现场测试数据,并对这些数据进行分析,得到可以供施工参考的有价值的结论。研究结论:调整、修正、合理匹配盾构掘进参数,建立有效土压平衡,确保同步注浆效果,是控制地层损失,减小地层变位的有效手段,是减少盾构掘进对周围环境影响的重要措施。     

运行环境对稀油润滑牵引电机轴承的影响及分析

某型牵引电机轴承采用稀油润滑,在运行中传动端轴承部分出现不同程度的异常磨损,甚至发生固死故障。文章通过解体电机故障轴承并对为轴承提供润滑油的齿轮箱油取样分析,找出了轴承故障与运行环境的相关性,并提出了改善措施。     

深埋地铁车站人员紧急疏散计算

提出深埋地铁的新站型,进行紧急疏散演算, 探讨针对深埋地铁新站型的人员消防疏散的计算问 题,通过计算来验证和归纳深埋地铁站在建筑设计时 应重视的设计要点,为未来深埋地铁车站的设计提供 参考。将两座车站的客流代入两个深埋车站的新站型 中,根据国家标准和新地标的疏散公式进行计算。结 果表明: 首先,新站型的建筑形式是成立的,可以满足 国家标准疏散的要求; 其次,两个计算公式均反映了客 流与疏散设施的匹配度问题,当客流较大时,需增加通 行设施的数量以及缩短站厅层至站台层的距离来满足 疏散要求; 再次,通过北京新地标的公式计算发现,在两 种站型通行设施数量相同的情况下,影响深埋车站人员 疏散时间的两大因素是站厅至站台的距离和客流。     

国外现代有轨电车外观设计分析

以法国海港城市马赛、丝织业中心里昂、香槟酒之都兰斯、澳大利亚文化和时尚之都墨尔本以及最新设计的概念型现代有轨电车为例,从地域文化展示、仿生设计、情感设计、城市环境融合、形式和技术之美5个方面对国外现代有轨电车的外观设计方法与实践进行分析,为体现我国各地文化和城市形象的现代有轨电车外观设计提供参考。     

新媒体环境下全地形车营销策略分析

互联网+和大数据技术的不断发展和进步让信息经济时代真正地到来了。伴随着电子商务从起步到发展,很多的电商运营平台也逐渐凸显出自己的价值和地位。与此同时,电子商务的营销模式也从传统的B2B、B2C模式向着O2O、C2B的方向发展。全地形车,是一种十分独特的车型,适用的范围和人群也具有特定性。为此,在新媒体的环境之下,如何进行全地形车的营销,如何能够为全地形车吸引到更多的受众群体,这正是本文所要探究的关键所在。为此,文章在对全地形车的基本内涵、主要分类进行阐述和分析以后,针对全地形车这一个特殊车型的营销模式的创新和进步,提出了一些见解和主张。     

智能汽车的人机共驾技术研究现状和发展趋势

智能汽车的人机共驾技术（HMIoIV）是解决其智能化级别难以快速跨越至高度自动化水平的有效过渡手段。HMIoIV涉及了L0~L3级别的智能汽车的多种自动化技术,包括先进辅助驾驶系统。针对当前国内外智能汽车人机共驾技术的研究现状,对其概念、结构和研究内容进行总结,根据独立驾驶人参与的数量和驾驶操作方参与的数量将现有的人机共驾技术分成3类：单驾双控结构、串联型双驾单控结构（Traded Control）和并联型双驾双控结构（Shared Control）;并对驾驶人为因素、驾驶人模型、自然驾驶人状态监测和驾驶意图识别、串联型双驾单控结构和并联型双驾双控结构的研究方法以及权限与责任的关系进行全面综述。最后,分析总结当前智能汽车的人机共驾技术所面临的问题和挑战,并对该技术的发展趋势做出展望。