隧道火灾三维数值模拟的瞬态分析

用连续方程、动量方程、能量方程及气体组分方程描述隧道内气流流动状态,采用湍流粘性系数模型中考虑浮力影响的湍流模型方程(K-ε方程),对某实验隧道火灾进行三维数值模拟瞬态分析,研究隧道火灾特性和烟气的速度场及温度场发展规律。研究结果表明,在横截面上先被加热的是拱顶,随着时间推移,高温烟气不断对其进行对流换热,整个横截面温度逐渐升高,且分布发生变化,经过一定时间后,分布形式基本确定,并向稳态逼近。采用3 m.s-1的机械通风,隧道内没有出现烟气逆流区,很好地抑制了气流的回流,满足隧道火灾通风要求,为上游人员及车辆逃离提供了气流通道。     

机舱油水分离设备的营运检验

船舶舱底水对海洋环境的污染、船舶油水分离器的工作效果直接关系到是否满足MARPOL73/78公约的要求。通过对营运船舶油水分离器的检验方法,保证船舶油水分离器的工作效果。     

EMS型磁悬浮列车运行阻力计算

就传统的轮机列车和ＥＭＳ型磁悬浮列车运行时所受到的阻力进行了简要分析，着重计算了ＥＭＳ型磁悬浮列车的电磁阻力，并提出了青城山试验示范线磁悬浮列车对直线电机驱动功率的要求。     

对上市公司募集资金使用低效的动因分析

上市公司募集资金的目的就是为解决公司资金短缺问题,为了更好的投资公司认为能为公司带来更高收益的项目,以提高公司市场价值。可现实并非如此,很多公司通过发行股票、金融债券等形式为公司募集了大量的资金,但在资金使用上显得并不那么高效。甚至有些公司把募集来的资金存入银行等而不用于项目投资,造成资金大量闲置浪费了社会资源。本文针对这些问题,从公司外部环境和公司内部管理两个方面,分析了造成募集资金使用效率低下的因素。     

深圳地铁智能收费管理系统国产化创新

介绍深圳地铁智能收费管理系统及其国产化的实施与成果。     

利用电力电子技术构建的新型牵引供电系统

由于当前牵引供电系统结构的特殊性,存在着谐波、无功、负序、通信干扰、"过电分相"等其自身无法解决的问题.其中"过电分相"还对高速铁路的安全、可靠运行构成了威胁.文章提出了利用电力电子技术和不同接线方式的变压器以及AT牵引网构成的新型牵引供电系统.新系统采用了AT供电方式,具有综合经济技术性能优越的通信防护效果,利用电力电子技术滤除了谐波、补偿了无功、消除了系统不平衡,实现了同相供电,解决了过电分相问题.分析仿真证实新型牵引供电系统不但可以解决当前牵引供电系统所存在的问题,且可以提高供电的质量与效率,增强供电的可靠性与安全性.     

城市轨道交通APP发展现状及展望

"互联网+城市轨道交通"是轨道交通运营管理企业未来的发展趋势,移动客户端APP则是运营管理企业与乘客之间进行信息服务沟通的有效媒介。在介绍分析目前已发布的城市轨道交通官方APP和非官方APP基础上,提出基于实时数据的城市轨道交通APP信息服务系统,有效结合传统静态交通信息服务模块和动态交通信息服务模块,克服传统APP交互性弱、数据库不全面、信息发布实时性差等缺点,是未来城市轨道交通APP的发展方向。     

半潜式起重船波浪载荷预报

采用数值分析软件Sesam/HydroD对某半潜式起重船在航行状态和起重作业状态下的波浪载荷进行长期预报和短期预报.在航行状态下,预报得到的最大波浪弯矩和剪力分别为规范值的1.4倍和2.0倍,用于进行结构疲劳评估(超越概率为10-2)的波浪弯矩最大预报值约为用于进行结构强度评估(超越概率为10-8)的波浪弯矩最大预报值的20％.在起重作业状态下,预报得到的波浪弯矩最大值约为航行状态下的15％.预报得到的波浪载荷结果和船舶运动响应结果可应用到船体结构强度和疲劳分析中,供船舶设计参考.     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

水化学及同位素技术在某铁路深埋岩溶隧道中的应用

在岩溶地区修建铁路隧道将会遇到很多的问题,其中最具特色的问题之一就是涌突水。基于区域内天然水化学及同位素特征,深入分析现场测试数据,地下水、雨水和地表水水化学组分,研究地下水的补给、径流及排泄条件;利用其高程效应计算补给高程,圈定补给面积;并利用氯离子质量平衡计算降水平均入渗补给率。进而查明天然水间的水力联系,估算降水平均入渗补给率,利用降水入渗法概略预测隧道的正常涌水量。