一种电能质量监测数据库管理系统设计

随着社会生产和人们生活的快速发展,城市电力需求越来越大,电能质量已成为社会关注的焦点,为了保证电网整体的安全性、可靠性,建立电能质量监测系统已成为城市供电公司的迫切需求。文章从研究内容、电能质量监测硬件和软件系统设计等方面阐述了安庆地区电能质量监测系统的方案设计。该监测系统目前已能满足基本监测要求,并已投入使用,效果良好。今后进一步将该系统与GIS地理信息系统实现有机结合,达到全面完整监测的目标。     

铁路货车轴端发电机技术研究

在我国铁路货车重载提速的背景下,采用电空制动、智能电子监测及运行安全在线监测的需求日益突显。但是受我国铁路货车运用维护体制制约,既有车辆均未安装供电装置,致使电子设备无法应用。因此提出一种安装于车轴端部的轴端发电机技术解决方案,但由于车轴端部冲击振动大、发电机体积限定要求高、发电机轻量化要求高、外部环境恶劣、温升要求苛刻、可靠性要求高等难点,严重制约了轴端发电机的应用。文章针对以上轴端发电机开发中的难点,通过电磁-热-结构多物理场仿真,定转子高防护等级结构设计,研制了一款轴端发电机,并完成了样机试制。通过轴端发电机试验平台的搭建,完成了样机型式试验及滚动台试验,试验结果满足要求。     

台湾地下空间利用现状

随着城市建设的不断发展,土地的取得日益困难,节约土地及土地资源有效利用成为全世界城市发展的必然趋势。如台北车站特定专用区,原早期规划用于地面的轨道交通及长途巴士,因台北市的快速发展,已严重影响城市交通,故政府于30多年前一次性地将铁路以及尚处于规划阶段的捷运、高铁等轨道交通先规划于地下空间,再先后依序完成,并利用部分地下空间规划商业及人行通道。另外,于地面规划立体长途巴士转运站,让车辆及行人分别与地面高架道路及地下空间连通,此空间的整合不但使运输量庞大的轨道交通有效地利用于地下空间,且减少长途巴士对地面空间的冲击,使旅客及行人能于地下空间无缝对接,增加通行的便利及安全,创造另类的地下经济。台湾由于地狭人稠,为配合经济发展,对土地的利用相当精致,特以台湾经验论述之,就教诸先进。     

基于在线地图交通态势分析的路网拥堵状态识别

为了实现道路网实时拥堵状态识别,以在线地图的历史延时指数为基础,用相邻路段有效拥堵状态发生时间顺序、持续时间阈值和流向流量关系识别传播性拥堵,用拥堵发生频率和持续时间阈值识别单路段系统拥堵,由此确定特定周期内的系统拥堵路段集合Nmax.以其集合范围内相邻路段时刻t的延时指数,以及其邻近拥堵持续时期的皮尔逊相关系数计算传播性系统拥堵程度值DtS;以非传播路段时刻t延时指数计算DtS?;综合前两者得到路网系统拥堵综合程度DtN,并找出该周期内的极限拥堵程度量化值.用Nmax内路段实时延时指数和实时拥堵路段数与极限拥堵状态对应的数值进行比较,计算实时拥堵程度的量化值.经实验证明,该方法能够反映路网系统拥堵形成的规律,实现路网实时拥堵状态的快速识别.     

基于AFC数据的城轨路网客流OD在线动态估计

路网实时客流状态是城市轨道交通日常运营组织科学决策的主要依据,而精准地在线估计客流OD是前提条件.本文分析了准实时AFC数据接入条件下客流OD在线动态估计问题及其特点,提出了将机器学习与递归贝叶斯相结合的客流OD动态估计方法;构建了基于LSTM的客流OD状态转移模型,以及LSTM模型嵌入下的客流OD递归贝叶斯估计模型;针对客流OD状态变化的非线性、不确定性特点,提出基于粒子滤波算法求解客流OD递归贝叶斯估计问题.面向LSTM模型嵌入所形成的客流OD状态转移三阶马尔科夫过程,对一般的粒子滤波算法进行高阶扩展,研究了算法的实现.最后用实例对本文提出的方法进行了验证.     

网上陈列馆的设计与实现

针对陈列馆的实际需求,提出了网上陈列馆的设计原则及其实现方法,介绍了其主要功能模块,重点描述了实现网上陈列馆的Ajax技术、Web3D技术和MVC技术等几项关键技术.     

基于微信公众平台在线练习系统研究与开发

文中主要提出基于微信公众号环境下开发新型在线练习系统,运用微信跨平台特性实现用户在各类网络终端如安卓系统手机、苹果系统手机、PAD等随时随地进行在线学习与练习的目标。     

铁路应用软件在线升级系统设计与实现

就铁路应用软件在线升级系统的设计思想与实现方法进行了详尽地论述,对整个系统进行全面的介绍.     

基于磁性目标磁场模型的在线磁定位研究

在磁性目标运动参数未知、磁探头存在姿态角的情况下,使用单个三轴磁探头的在线测量数据,利用遗传算法良好的全局搜索能力,基于单旋转椭球体模型对磁性目标进行定位计算,以解的稳定性判断代替定位解正确与否的在线判断,完整实现了一种在线磁定位算法,计算结果表明定位准确、判断可靠.     

基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法

交通拥堵问题日趋严重,关键道路识别成为了交通领域的研究重点. 以在线地图的交通状态数据为基础,利用时空相关性理论计算道路交通状态的预测值和波动影响值,并通过Moran 散点图划分道路类型,提出了基于在线地图交通状态的关键道路动态识别方法. 首先,调用在线地图开发者平台API 采集路网的交通状态数据,利用集成学习动态预测交通状态;其次,分析交通状态波动的传播结构,以此量化道路对其近邻道路的影响值;然后,结合道路交通状态的预测值和波动影响值划分道路类型,进而识别出关键道路;最后,以实际路网为例,论证方法可行性.