铁路桥梁BIM程序的设计与实现

针对桥梁工程设计的特点,自主开发一款具有二维交互设计,及三维显示功能的铁路桥梁BIM设计程序。阐述了在建筑信息模型(BIM)模式下桥梁程序开发不易完全抛弃二维设计视图及传统设计的理念。着重介绍了该程序的MVC框架、桥梁设计功能,以及在二维、三维显示视口开发中所使用的OPENGL VBO、四叉树空间索引等技术。通过工程项目应用,表明该程序具备BIM铁路桥梁方案设计功能,三维场景直观生动,并且结合二维视图辅助,使用户能够直接、实时地掌握桥梁结构高程、尺寸等数据,更好地帮助决策合理的桥梁方案。     

电客车维修组织管理智能化平台的开发

基于电客车日常普查、整改等项目多、台账多的现象,着手研究搭建电客车现场生产维修组织管理智能化平台,平台仅需输入各专项工作的相关信息及限定条件,系统即可智能生成各班组每日派工单以及自动跟进各项工作的进展等。可实现相关工作不遗漏、不超时,相关信息可共享、可存档,以及事后可追溯等功能,解决和弥补了传统电客车维修组织管理中存在的诸多"顽症"和不足。同时,此平台投入使用后,电客车维修组织管理真正实现了智能化、信息化和无纸化,规范了车间生产管理,提高了车间的科学化管理水平。     

基于DHGF模型的铁路物流金融风险评价

论文以铁路物流金融业务风险管理为对象,运用DHGF模型分析和评估铁路物流金融业务风险。基于铁路物流金融发展特点,从铁路物流企业角度构建铁路物流金融风险评价指标体系,采用融合德尔菲法、层次分析法、灰色系统理论和模糊评价理论的DHGF综合评价模型进行实例分析,有效识别和评估铁路物流金融业务中的各类风险,为铁路物流企业识别、评价和规避风险提供依据,有针对性地提出了风险控制建议,为铁路物流企业的决策提供参考。     

船舶主柴油机建模与仿真

船舶主柴油机作为船舶动力装置的核心设备,在船舶安全航行中有着至关重要的作用。对船舶主柴油机进行建模可以进一步研究柴油机的工况及性能,文章以7K98MC型柴油机为研究对象,基于Matlab/Simulink平台搭建柴油机工作过程的仿真模型,并对模型正确性进行验证分析。     

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.     

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.     

基于BIM技术的测绘要素集成和模型共享方法研究

针对航道BIM设计过程中测绘要素集成和模型共享等方面存在的问题,提出一种基于BIM技术的测绘要素集成,及基于专用中间文件格式和公共数据模型格式实现测量BIM模型共享的方法。通过工程案例分析,阐述BIM技术在测绘要素集成及测量BIM模型传递共享的技术路线,结果表明基于BIM技术的测绘要素集成及模型共享具有优越性,研究成果可为开展测绘BIM工作提供借鉴。     

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。     

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。