新型地铁列车自主定位及主动防护系统研究

介绍一种研制的新型地铁列车自主定位和主动防护系统,采用国内航天领域成熟应用的惯导平台作为主要定位手段,辅以线路电子地图,并综合运用视觉、雷达等多传感器对多源定位信息融合,修正惯导平台时间的积分误差,新型地铁列车自主定位和主动防护系统经过在城市轨道交通现场实际试用证明,该系统在为列控系统提供高可靠、高精度定位信息的同时,实现列车的主动防护。     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

高速铁路动态定价与票额分配协同优化研究

目前我国高速铁路票价制定还比较缺乏灵活的市场化机制,严重影响铁路运输企业收益和服务水平的提高。基于高速铁路旅客出行规律和收益管理策略,研究高速铁路动态定价与票额分配协同优化方法。在分析旅客出行价格需求弹性的基础上,构建基于Logit模型的客流弹性函数,考虑临近发车客票不涨价和运输能力等约束,建立以期望客票总收入最大化为目标的优化模型,设计一种基于超分方程的分步算法,求解不同时段下不同列车的最优票价与票额分配方案。以京沪高速铁路为例进行计算和分析,与固定费率票价相比,动态票价策略能保证服务水平,系统总客流需求下降0.73%,企业客票总收益提高4.95%。     

抛石基床振夯工艺在重力式码头施工中的应用

针对重力式码头基床抛石中传统的重锤夯实及爆破夯实工艺效率较低、对周边环境影响较大等问题，进行振动夯实的试验和研究。通过典型试验确定振夯基床厚度、夯锤转速、单点振夯时间等施工参数，并分析和检验振夯效果，验证了抛石基床振夯施工工艺的可行性。该工艺可大幅度提高作业效率和夯实质量，为类似工程提供借鉴。     

关于新造船涂装质量监控的几点体会

本文就新造船过程中有关涂装质量监督提出了一些看法，特别是从表面处理、涂装工艺、涂料的品质及施工技巧等方面进行展开，逐一深入地探讨了如何做好新造船涂装质量监控。     

汽车产业——21世纪初中国的主导产业

本文运用主导产业理论，阐述了汽车产业成为中国主导产业的条件和原因，及这一主导产业将对中国经济带来的巨大推动作用，而政府的积极干预将有力促成其发展和升华。     

摩擦焊接工艺在全浮式汽车半轴制造中的应用

介绍了国内汽车半轴生产所采用的三种型式——锻造式半轴、分体式半轴及摩擦焊接式半轴。对摩擦焊接式半轴的生产工艺、摩擦焊接结合机理、生产设备及应用特点等作了介绍，为我国中小型汽车企业在工艺水平方面提供借鉴。     

GSM-R系统可靠性分析与评估

GSM-R 铁路专用无线通信系统在我国的应用已经起步,其系统可靠性尚待实际营运的考验。本文应用故障模式影响分析法(FMEA)和故障树分析法(FTA)对 GSM-R 系统的可靠性进行了分析和评估, 针对话音业务和数据业务的阻塞问题以及切换与中断问题给出了相应的解决措施,并讨论了提高 GSM-R 系统可靠性设计的相关对策。     

基于杆梁模型的舰船隔振系统功率流传递特性分析

针对舰船中比较典型的静不定隔振系统，建立了柔性基础上安装4个隔振器的隔振系统物理模型。对隔振器采用杆梁模型建模，隔振上层设备采用刚体模型，导出了静不定隔振系统的动力控制方程。使用振动功率流方法对隔振系统进行了功率流分析，并利用Matlab进行编程计算，计算结果表明杆梁模型隔振器对上下两端的功率流的减少有明显效果，隔振器的内部共振特性对隔振系统振动功率流具有显著的影响。对主要设计参数进行了讨论，得出了具有工程指导意义的结论。     

铁路行车事故分析中的语音压缩方法

在铁路运输中，安全行车是第一位的。一旦出现行事事故，对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息，但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术，则理论和实现都很复杂，并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行，还有提高信噪比的功能。