沈阳地铁10号线车辆精益工艺提升方案

文章从精益管理的角度出发,详细阐述沈阳地铁10号线车辆的工位制节拍化生产过程.通过在新产品试制期,对比本项目和其他地铁项目的表现形式,详细从电气、内装和制动3方面,分析本项目的设计理念及工艺预组装优化.同时结合第4列车的批量生产,具体说明工艺方案的提升及节约线上工时情况.     

基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法设计

三维激光扫描获取的既有铁路点云数据具有海量性、离散性等特点,难以从点云数据中快速提取线路参数.为此,结合现场实测数据,提出一种基于连续点云数据的既有铁路轨面信息快速提取算法.通过k-d树实现点云的快速搜索、查询和储存,利用主成分分析法和移动激光点聚类法提取的接触线分割构建出铁路缓冲区,进而通过平面格网法的粗提和多种约束条件下的精提实现了轨面点提取.对既有线路现场试验结果表明,轨面点提取的完整度c和准确度p均在93％以上,该方法能较好地实现钢轨轨面点云的快速提取.     

基于网络测度的宝鸡至汉中铁路功能定位研究

针对铁路规划项目功能定位定性分析为主的客观性不足问题,以宝鸡至汉中铁路为研究对象,选取节点间旅客交流时间或节点间运输距离为权重,运用Space L构造法建立区域铁路客、货运输网络拓扑结构模型;采用复杂网络分析方法,基于"有无对比"思想及等级化线路技术标准,结合应用Pajek软件与R软件,测算区域铁路运输网络直径、平均距离、边介数、网络效率等加权特征参数,以及非加权特征参数集聚系数进行网络测度分析,并进行网络最小生成树分析;以网络分析结果为基础,从路网、通道、客运、货运四个方面对铁路规划项目功能进行定量化综合定位,宝汉铁路为宁陕及陇东地区与川渝地区间南北纵向新通道的骨架干线,是一条以货为主、客货共线的区域路网干线铁路。     

辽宁沿海港口与区域经济互动发展影响研究

辽宁沿海港口是"一带一路"上连接亚欧通道和中蒙俄经济走廊的重要贸易节点,辽宁沿海港口的转型升级与整合发展是辽宁以及东北地区全面振兴的重要引擎,而辽宁以及东北地区的产业结构调整与区域经济发展水平对辽宁沿海港口的良性发展具有强大推动作用。首先,文章阐释了辽宁沿海港口与区域经济的发展现状和互动发展影响因素;然后,应用相关分析与回归分析方法分别研究了沿海港口与区域经济各指标之间的相关系数与互动发展影响因果关系;最后,根据研究结果提出了辽宁沿海港口与区域经济之间的互动发展对策,以期为辽宁沿海港口良性发展与辽宁区域经济的可持续发展提供科学理论指导。     

云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。     

深远海智能养殖平台最新发展

海洋养殖在我国渔业经济中的地位在不断提升,大力发展海洋牧场及其装备产业已成为我国海洋渔业发展的重要战略选择。随着我国人口数量的增加和生活水平的提高,对水产品的需求将会越来越大。据估计,到2030年,将会出现2000万吨水产品的缺口需要弥补,而水产品产量的增量将主要依托海洋渔业来实现。     

粗糙床面水流运动特性试验与建模研究

山区河流的大尺度粗糙床面对水流运动特性的影响是航道整治工程中的重要问题。文章基于模型试验研究,并结合CFD计算分析的方法,研究了不同摆放密度的混凝土立方块体对有限水深流动的自由液面波动、纵向流速分布以及纵向水头损失的影响。在此基础上,文章根据水流阻力的影响因素,对传统经验公式开展了相关修正,并采用非线性多元回归法对经验修正系数进行了回归分析。研究结论表明:文章所提出的经验公式具有更加普遍的适用性,且经验公式的预测结果与试验和CFD计算结果相一致,对于航道整治工程具有重要参考价值。     

基于车辆自动定位数据的有轨电车运行效率分析与应用

结合有轨电车线路的现有车辆自动定位数据,分析有轨电车运行效率及其相关影响因素。其中,影响因素从站台、路段、交叉口3个方面进行考虑。定性分析了不同站台型式、站台位置、交叉口类型的属性特征,并量化不同路段的路段长度、所包含的交叉口个数,同时考虑了交叉口控制策略对有轨电车运行时间的影响。以某已运营的有轨电车线路为例,通过建立多元线性回归模型,从不同层面探究不同因素对已运营有轨电车线路运行效率的影响。最后用模型对有轨电车新建线路的运行效率进行预测,并提出建议。     

基于列车运行仿真和SVR组合的地铁新线牵引能耗预测方法

新线牵引能耗预测可用以辅助线路的规划设计及列车选型,进而实现牵引节能.地铁新线牵引能耗受线路条件、列车属性等因素的综合影响,传统的仿真方法简化多种参数,而大数据预测方法忽略列车物理运动过程,均难以保证新线牵引能耗的预测效果.因此,提出一种将列车运行仿真与支持向量回归(SVR)相结合的组合预测方法预测地铁新线牵引能耗,并采用交叉验证方法及遗传算法对SVR参数进行寻优.研究结果表明:仿真与SVR相结合的组合预测方法优于单一预测方法,在95％的置信水平下,地铁新线牵引能耗预测精度可达90％.