基于机器学习的柴油机碳烟颗粒质量排放预测模型

基于SC7H涡轮增压柴油机试验台架,开展了非道路瞬态试验循环下的柴油机排放试验,研究了瞬态循环的工况对碳烟颗粒质量浓度的影响。收集与碳烟颗粒质量浓度相关的各类传感器数据,构建一个大型的柴油机碳烟排放数据集。构建LGB梯度树模型和循环神经网络模型,采用数据集对它们进行训练,然后采用自学习算法对两种模型进行融合,获得一个更高准确度的预测碳烟质量排放融合模型。预测与实测结果的比较表明,构建的融合模型能较为准确地预测柴油机排放的即DPF入口的碳烟质量浓度实时变化,为柴油机后处理过程中碳载量的准确计算以及控制策略的开发提供参考。     

重型载货汽车钢铝混合车身轻量化方案研究

通过对铝合金车身不同技术路线对比研究，提出“型材框架+覆盖件”钢铝混合重型载货汽车车身轻量化方案。基于该车身结构完成材料选用、连接工艺对比与方案制定，并采用CAE软件对该车身的模态、刚度、疲劳、碰撞性能进行仿真分析，各项性能指标均满足产品要求。该钢铝混合车身较原钢质车身质量降低81.5 kg，降幅22.4%，为后续重型载货汽车车身轻量化设计与制造提供参考。     

现代化中国铁路运输调度保障体系深化研究

中国铁路运输调度指挥中心成立以来，以深化运输供给侧结构性改革为主线，不断夯实调度安全基础，统筹优化路网能力配置，深化调度指挥变革创新，全面优化施工组织策略，坚持创新驱动技术支撑，开展了中国铁路运输调度保障体系实践探索。在铁路现代化建设的新征程中，基于实践经验，从安全管理、运输组织、调度信息化建设和队伍管理等方面剖析构建现代化中国铁路运输调度保障体系面临的风险与挑战，提出构建科学完整的调度安全管理体系、高效畅通的运输生产组织体系、精准集约的调度指挥管理体系、智慧智能的调度指挥信息平台等优化策略，着力打造世界一流的现代化中国铁路运输调度保障体系。