船、机、桨动力耦合可视化系统设计与实现

为了实现船、机、桨之间匹配关系的可视化及实现MATLAB在船舶动力系统计算中的应用,基于船、机、桨动力匹配关系,利用向量计算方法在Simulink平台设计了一套船、机、桨瞬态仿真系统,并在MATLAB GUI中设计了可视化仿真控制台.系统中,基于S函数对Simulink模块进行了二次开发,增强了数值关系的表现效果.仿真系统正确地预测了船、机、桨匹配中各个参数的变化趋势,并且可有效地帮助轮机管理人员理解船、机、桨之间的复杂耦合关系.     

机车自动驾驶系统模式切换策略研究

受铁路基础装备技术和国内复杂运用环境限制,机车自动驾驶系统仍需在有人值守的情况下工作,所以应有完善的自动驾驶系统模式切换策略来界定值守人员和自动驾驶的权限边界。以机车运行安全为原则,基于列车纵向动力学分析动态切换时列车的平稳性,阐述了机车自动驾驶系统的模式切换策略,该策略已经运用于机车自动驾驶实际应用中。大量实践案例证明,提出的机车自动驾驶模式切换策略能够有效保证机车控制权模式切换过程中列车的安全、平稳运行,取得了良好的运行效果。     

多类型信息下的网络交通流演化模型

交通信息发布机构提供描述信息和规范信息给不同的出行者，描述信息接收者依据信息和经验更新路径行程时间认知，根据认知选择路径；规范信息接收者仅根据经验更新认知.规范信息遵从者选择推荐路径，非遵从者依据认知选择路径.两类信息遵从率都取决于信息准确度.依据非线性动力学理论分析了模型性质，研究表明，模型不动点存在但是不一定唯一，不动点状态与信息混合使用情况有关.数值试验结果表明，模型不动点与随机用户均衡点不同，以恰当比例混合使用两类信息可提高交通流稳定性.     

云物大智、区块链、CPS间的关系及在铁路领域研究综述

云计算、物联网、大数据、人工智能（AI）、区块链、信息物理系统（CPS）为前沿新兴技术领域，它们并非彼此孤立，而是相互关联、相辅相成、相互促进的。介绍它们的内涵、关系及在铁路领域的应用探索。物联网是数据源，大数据是基础资源，云计算是基础设施，人工智能是核心算法，区块链为铁路领域业务基础架构和运行机制的变革创造条件，信息物理系统是贯穿信息空间与物理空间之间基于数据自动流动的状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的一套综合技术体系。这些新技术的综合应用、交叉支撑、循环进化的良性迭代，将积极促进铁路智能化的发展。     

球磨时间对放电等离子烧结Fe-2Cu-1.5Ni-0.5Mo-0.8C粉末的影响

本文采用放电等离子烧结技术烧结Fe-2Cu-1.5Ni-0.5Mo-0.8C球磨粉末,重点研究球磨时间对粉末致密化、烧结体显微组织和力学性能的影响规律.研究表明,延长球磨时间,可提高粉末的热稳定性,抑制烧结过程中的组织粗化,从而令烧结体在更宽的烧结温度区间内,保持细小的显微组织结构,获得较佳的力学性能.     

驾驶行为数据驱动的城市道路交通安全风险辨识方法探讨

为提高城市道路交通安全水平,针对道路交通安全风险辨识方法多采用宏观事故数据及小样本交通调查数据的研究现状,紧扣当前道路设计及交通管理对风险客观精确辨识的现实需求。首先,分析了已有风险辨识方法的优缺点,及现有辨识方法面临的挑战;其次,基于国内外驾驶行为研究现状,结合车联网OBD异常驾驶行为数据精确度高、数据量大等优势,定性剖析不同道路条件与异常驾驶行为的关系;最后,建立道路条件与异常驾驶行为关联模型,分析探讨利用异常驾驶行为数据辨识道路交通安全风险的研究思路,并提出相应的思路流程及关键技术的进一步研究。     

定义到统一模型的船舶三维工艺信息集成

针对基于自主造船CAD系统实施三维工艺信息集成仍属空白的现状,以国产船舶产品设计系统SPD为基础,分析解决了船舶三维工艺信息集成过程中的信息集成策略、模型轻量化、三维标注生成等问题,将分散的船舶工艺信息集成定义到统一的数字化三维模型上,生成集成数据文件,并在自研三维作业指导平台上使用工程实例对集成效果进行了验证。结果表明,上述问题的解决措施有效,集成技术路线可行。     

多模式交通环境下上海居民职住选择行为

随着城市尺度不断扩张,由职住分离带来的长距离、长时间通勤交通问题日益严重。为研究多模式交通环境上海居民职住位置选择行为及其影响因素,基于网络问卷调查数据、上海市路网数据及房价数据,构建方式选择与目的地选择联合模型,按照选择次序,分析各出行方式的服务水平和房价等变量对居住地和工作地的选择影响。结果表明,居民倾向于选择通勤距离近、交通可达性良好、房价低和人文生活环境较好的小区工作生活,同时年长者和低收入群体对通勤距离和房价更敏感。     

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。