CBTC接口转换应用层设计与实现

CBTC系统中,多个子系统之间的信息交互是保证系统正常运行的必要条件.为了使不能直接进行信息交互的子系统之间能够正常通信,在北京地铁运营仿真实验室搭建的CBTC最小系统的基础上,设计和实现了接口转换应用层系统,按照用户需求对CBTC各子系统进行接口协议转换.并对接口转换应用层系统进行测试,结果表明系统在平台中运行正常,能够高效、准确、实时的完成信息交互,同时具有良好的通用性,可扩展性和可维护性.     

重庆市山地地质灾害防治对策

从重庆市山地地质灾害影响因素入手,通过对重庆市山地地质灾害的历史及现状、主要类型及危害、生成环境和分布规律的分析,认为地形高差、岩土体地质类型是影响滑坡的主要因素,断裂是影响泥石流生成的主要因素,新构造运动类型和强度是控制重庆市泥石流、滑坡活动的本质因素。并提出相应的防治措施,对重庆市山地地质灾害的防治具有一定的指导意义。     

基于多目标优化遗传算法的武器-目标分配

针对武器‐目标火力分配问题,建立了基于效能最大和用弹量最少的多目标优化模型。基于 Pareto集非劣分层思想对遗传算法进行改进,利用非劣分层遗传算法处理武器‐目标分配多目标优化问题。非劣分层遗传算法通过对种群内的所有个体的多个目标函数进行非劣分层排序来度量个体的适应能力,通过遗传算法实现多样性进化操作,能够获取Pareto最优解集,以供决策者参考。仿真试验表明：该方法能够获得满意的分配结果,方便快捷地解决多平台多类型武器‐目标分配问题。     

海底管道提吊方法分析

在浅海海域的管道铺设过程中,有时需要将置于海底的管道提吊至船舶甲板上进行焊接。在这个过程中管道端部承受较大的弯矩作用,极易造成管道的破损。根据大挠度梁理论建立了海洋管道的微分平衡方程,对管道单点S型提吊的力学性能进行了研究。针对管道线型呈现S型曲线时端点弯矩过大的问题,提出了两点提吊方案,并利用打靶法对中间吊点配置方案以及两点提吊时管道的力学性质进行了求解。通过算例与ANSYS计算结果的比较,验证了本文方法的可靠性。     

TRAVEL WITH MERCEDES-BENZ GLK 万里走双骑

一个特殊的采访任务让我们有了一次万里自驾的机会。这是一个过于大胆的想法,车辆的安全性和通过性必须保证万无一失,于是我们选择了两辆奔驰GLK作为我们的行走座驾。     

黄泛区中高液限黏土动、静态回弹模量及预估模型研究

土体回弹模量是路基填料的重要力学指标和路面结构的主要设计参数。针对黄泛区中高液限黏土，开展了3种压实度、3种含水率和3种围压、7种附加应力水平下的动、静三轴试验研究，分别获得了189组工况下的动、静态回弹模量及其相关关系。研究结果表明：土体回弹模量与物理状态和应力水平密切相关，且土体动态回弹模量普遍高于其静态值，动态回弹模量以及动、静回弹模量比均随着偏应力比（附加应力与围压比值）的增加而呈指数式衰减，并可划分为快速衰减区、过渡区和缓慢衰减区，对应的偏应力比分别为0.2~1.0，1.0~2.0和2.0~3.0；在此范围内，土体的动态回弹模量为其静态回弹模量的1.21~1.91倍；同时，获得了土体归一化动态回弹模量与回弹应变的相关关系，提出了黄泛区中高液限黏土归一化动态回弹模量表达式，在偏应力比为0.2~3.0范围内，土体的回弹应变为34×10^-6~2 200×10^-6，处于变化敏感的小应变水平，归一化动态回弹模量随着应变的增加而快速减小，最大衰减至0.54，计算路基顶部竖向压应变的设计指标时，需要考虑动态回弹模量的衰减；最后，对现行规范的土体动态回弹模量预估模型进行了修正，提出了适合黄泛区中高液限黏土的三参数经验公式，并且建立了土体双参数静态回弹模量预估模型，对9种不同物理状态下的土体静态回弹模量进行了可靠预测。     

基于无线通信的城市轨道交通实时客流信息采集装置研究

通过单片机技术和无线传输技术,研发了一款针对城市轨道交通的实时客流信息采集装置。详细介绍了该装置的设计原理及其硬件构成和软件设计。通过Matlab建立了模糊控制模型,仿真验证了利用该装置控制车厢内CO_2体积分数的设计思路可行性。     

从车轮生产看丰田的拉式生产制度

为保证车轮总成生产节拍及丰田整车厂对部件的质量要求,车轮生产厂从接到主机厂订单开始,到车轮总成按照主机厂的要求供货结束,其物流运输采用丰田的拉式生产制度,不论是在日本本土还是在丰田世界各地的生产厂,都可证明其不俗的管理成效,值得学习借鉴。     

报废汽车的回收、拆解与再利用

随着汽车产量的逐年提高,报废车辆的保有量必将快速增长。而目前我国报废汽车的拆解回收技术水平与发达国家有着相当大的差距。本文着重介绍了国内外报废汽车回收、拆解与再利用的技术现状,提出我国目前应规范的技术措施,力求提高资源的再利用率。     

基于遗传混合蚁群算法的公共自行车调度研究

为了提高公共自行车的使用效率和用户满意度水平,保证国内公共交通服务的合理运行与发展,根据公共自行车用车峰时和谷时的不同调度目标,建立两时期车辆调度模型。用车谷时以调度车路径最短为优化目标,用车峰时以用户满意度最高为优化目标。融合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和蚁群算法(Ant Colony System, ACS),形成遗传混合蚁群算法(Genetic Hybrid Ant Colony System Algorithm, GA-ACS),并将融合后的算法应用于调度模型中,以提升获得优化的车辆调度方案的求解速度和质量。群智能算法在不同数据集上的性能比较结果表明,与传统蚁群算法相比,遗传混合蚁群算法在求解速度和求解质量上都有更好的表现,在较短的时间内至少可以缩短10%的调度路程,因此该算法模型可以用于解决实际的公共自行车调度问题。