列控车载设备测试案例辅助管理工具设计

针对列车运行控制（简称：列控）车载设备测试缺乏高效的测试案例辅助管理工具，带来测试需求与测试案例管理不便、测试案例编制效率不高、测试案例统计分析困难等问题，设计了一款列控车载设备测试案例辅助管理工具。以提高测试案例管理效率为目标，建立了工具的总体功能框架，设计与实现了测试需求管理、测试案例辅助编制及管理、测试案例统计分析3大功能模块，构建了测试需求提取、测试案例辅助编制与测试案例分析的一体化测试案例管理流程。以CTCS-2级列控车载设备测试案例管理为例，对工具进行了功能验证。结果表明，采用该工具可以更加方便地管理测试需求和测试案例，提高测试案例编制以及测试统计分析的效率，降低测试过程中人工管理的复杂度。     

宁波舟山港服务供应链发展分析

港口物流服务供应链拥有不可储存性、拉动式、集成难度大、环节紧密、成本低、稳定性差等特点,并且是一种以能力合作为驱动力的服务供应链港口物流服务供应链就是依靠着天然的口岸地理优势,利用信息化的高新技术,为了体现客户价值和实现服务增值以及服务供应链成本最低,对供应链上的物流服务商、客户进行集成化管理。与传统供应链的生产、加工、配送等生产环节以及拥有的相互运转的货品相比,服务供应链没有生产加工环节,而是通过提供非实体的服务来创造价值。传统供应链流通的是商品,而物流服务供应链流通的则是服务。     

航空安全短文本信息主题分析

为充分发挥中文航空安全短文本信息在由数据驱动的安全管理中的作用，提出基于语义角色标注和依存句法分析以及K-means++算法的中文航空安全信息核心内容获取和主题分析方法。以2017-2020年“偏离姿态/高度”事件类型信息为样本进行实例分析，结果表明，利用语义角色标注和依存句法分析可获取样本的核心内容，即飞行机组操作特征，通过K-means++聚类可挖掘核心内容中潜在的主题，即违规、遗漏、动作目标差错、动作幅度差错、动作时间差错和注意力分配六个主题，通过社会网络对主题进行展示和分析可发现动作目标差错、违规和注意力分配三个主题处于核心地位，尤其违反交叉检查程序是实际安全管理工作的重点，是减少偏离姿态/高度事件的核心环节。     

小微港口企业应急预案管理存在的问题及能力提升方法

大多数小微港口企业的安全管理呈现粗放、混乱的状态,企业安全管理水平普遍不高,风险隐患问题多,安全生产事故频发,其较低的安全管理能力一直是行业安全监管的难点和痛点。     

PHEV能量管理策略研究

针对一款串联型插电式混合动力公交车,文章基于MTLALB建立整车和各部件数值模型。在中国典型城市公交工况下,建立基于全局优化的DP策略,并与CD-CS策略和PMP策略进行能耗对比分析。结果表明:(1)基于CD-CS策略的后期SOC在一定范围内波动,DP策略与PMP策略的SOC轨迹近似呈线性变化。(2)CD-CS策略较DP策略的能耗成本高22.68%,PMP策略比DP策略的能耗成本高0.30%。DP策略与PMP策略可以合理分配能量源,实现全局最优,但DP策略相比PMP策略计算量大。     

公路建设项目土地报批存在的问题及解决对策——以宁夏为例

土地报批工作是公路建设项目前期工作的核心,是决定项目按期实施的关键。受土地政策、环境保护政策、征地拆迁政策等影响,土地报批工作面临新问题。提前介入、多方配合、掌握政策、定期督办、避免违法用地是做好当前公路建设项目土地报批的关键。梳理和分析解决公路建设项目土地报批过程存在的共性问题,对于加快公路建设进程,服务地方经济发展具有重要意义。     

用好道德“指挥棒” 奏响发展新乐章

蚌埠公交集团以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入探索和实践以“苗苗”品牌建设为载体的职工思想道德建设工作新思路,持续提升职工职业素养,职工道德建设工作与集团中心工作相辅相成,推动了企业经营发展,维护了职工队伍稳定和谐。1以有力的组织和管理,推动职业道德建设落实蚌埠公交集团将职业道德建设作为企业精神文明建设的重要环节来抓。一是强化组织领导。     

自动化集装箱码头平面与工艺总体布局现状与发展趋势

自动化集装箱码头是未来港口发展的必然趋势，但仍存在初期建设投资高阻挡了部分小型企业发展自动化的进程、单一技术路线无法满足自动化集装箱码头个性化的“私人订制”服务需求、现存在营的传统集装箱码头自动化改造技术仍有待突破等问题。近年来，在建设交通强国、海洋强国的背景下，结合全球自动控制、人工智能、视觉计算、大数据等现代科技的应用，以港口工业化、智能化、绿色化和产业化转型为导向，在多样性平面总体布局、新型装卸设备升级两方面探讨自动化集装箱码头的发展现状与趋势，以适应国内外自动化码头快速建港的需求与高质量发展，为本领域工程建设提供借鉴。     

轮胎式场桥集装箱码头自动化系统的配置和选择

轮胎式场桥（RTG）因其自身优势，应用广泛，是自动化集装箱码头重要的堆场设备选择方案。系统研究RTG方案下的堆场自动化，以及未来与无人集卡等配合的全自动化方案十分必要，自动化系统方案的配置和选择是其重要的研究内容。结合工程实例，对RTG以及相关附属功能的自动化系统方案进行梳理和研究，采用理论设计联合实际建设的方法对实施方案进行改进。结果表明，最终得出的实施方案既满足自动化能力和效率需求，并兼顾近远期自动化水平。     

基于深度强化学习的自动化集装箱码头集成调度方法

针对自动化集装箱码头卸货过程中岸桥、智能运输机器人和场桥设备交互作业, 实际调度环境复杂多变等问题, 以最小化最大完工时间为目标, 构建基于混合流水车间的三阶段集装箱码头集成调度模型, 为解决自动化码头调度环境动态性强的特点, 使用1种深度强化学习算法(DDQN)进行求解。依据码头实际调度情况, 使用神经网络实时拟合动作-值函数, 把各阶段设备状态数据输入模型, 采用经验回放机制训练模型, 把单一启发式规则加复合启发式规则作为设备候选行为, 通过强化学习动作选择与动作评估机制, 得到最优的集装箱-设备组合策略, 并与精确算法和常用的几种元启发式策略进行对比分析。结果表明: 较大规模算例下, 与目前较为先进的粒子群算法相比, 所提方法的总作业时间平均降低了7.84%, 与理论下界值的差距分别为6.0%, 5.6%, 4.6%, 三阶段设备负载较为均衡, 设备平均利用率为89%, 满足实际应用需求; 小规模算例下, 与Gurobi求解器的总完工时间平均误差为1.99%, 且随着算例规模增加, 所提算法在求解时间上显现出一定的优势, 求解时间最大提升59%, 验证了所提方法对于提升自动化集装箱码头运行效率的可行性和高效性。