港口物流枢纽危险品监控与预警系统*

随着港口信息化基础建设的不断发展,以及无线传感、无线网络、视频监控等技术手段的成熟应用,结合港口物流枢纽危险品作业特点,构建危险品监控与预警系统已经具有可行性.在分析港口物流枢纽危险品监控与预警系统功能需求的基础上,提出系统的五层框架,即:信息采集层、信息传输层、信息管理层、支撑平台层和信息应用层,同时分析信息采集和处理的关键技术,并展望今后的研究方向.     

Numerical study on flow structure of a shallow laminar round jet

The evolution mechanism and characteristics of the submerged laminar round jet in a viscous homogenous shallow water layer are investigated through computational modeling. The laminar mode is used to solve the Navier-Stokes equations. In order to visualize the formation and evolution of the flow pattern, the volume of fluid (VOF) method is adopted to simulate the free surface of the water layer below the air and to trace the jet fluid. The results show that the jet forms a class of quasi-two-dimensional (Q2D) vortex structures in the ambient fluid with unequal influence from the bottom wall and free surface. The time dependence of three parameters, defined for the flow pattern as jet length, spiral radius and pattern length, is investigated quantitatively in their non-dimensional forms. Three different Reynolds numbers and two injection durations are further considered to discuss their influence on the flow pattern.     

基于ETC新收费模式下货车称重方案研究

随着全国取消高速公路省界收费站的推进,全国高速公路货车收费由计重收费改为按车型收费.在这种新收费模式下,如何保障通行的货车高效、准确收费成为众多学者的研究重点.本文着重探讨了新收费模式下高速公路收费站出入口E TC车道动态称重方案的实施与应用,即在现有的E TC车道上增加治超设备,实现入口管控,满足取消省界主线收费站后收费模式由计重收费改为按车型收费要求.     

基于ETC自由流收费的开放式高速公路收费模式研究

结合开放式高速公路车辆可随意上下匝道的特点,分析现状收费模式特征,总结了目前开放式高速公路收费模式的弊端,利用E TC自由流技术,结合湖南省取消省界收费站工程,提出"基于E TC自由流的开放式高速公路收费模式",并以长沙机场高速为例,针对客货车进行分析,结合不同车型、不同里程进行了新旧收费模式下经济效果对比.研究发现:基于E TC自由流下的开放式收费高速模式,解决了目前开放式高速收费标准不合理、易漏费的缺点,新模式收费金额与车辆类型、行驶里程显著相关,中小型车辆运输成本下降明显,经济效益与社会效益显著.     

内河搜救区域环境感知系统研究

内河搜救区域环境感知系统的研究开发为全面获取救助水域气象水文信息,实现内河水上船舶交通事故的全天候应急和救助提供技术支撑。在分析内河搜救区域环境感知系统功能需求的基础上,提出了系统的三层框架,即信息采集层、信息解析层与信息显示层,设计了环境感知系统硬件的整体架构,包括气象水文信息的采集模块、信息传输模块、监测控制模块等。     

基于工作流技术的电务综合管理信息系统

简要介绍电务综合管理信息系统中工作流的设计思想、工作流的基本构架、产品与定义以及工作流在电务综合管理信息系统中的应用.并通过在电务段的实际运用,提高电务综合管理工作的规范化和工作效率.     

基于高维特征和RBF神经网络的湿滑道路图像判别方法

建立湿滑道路图像模式识别的分类模型,以J判据对图像高维复杂特征进行降维,按照优化后的特征和不同的样本数量建立多个测试条件,采用RBF神经网络进行8类不同湿滑道路图像的判别实验,分析RBF神经网络用于湿滑道路图像分类的优劣、影响因素以及性能改善方法.分析表明:通过图像特征降维后,采用RBF神经网络对不同道路湿滑状况进行判别,正确率约可达78.4%.