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结合传统数据通信网络的QoS保障机制研究成果及无线传感器网络自身特点,针对青藏冻土地温自动监测的应用特点,提出能量的高效利用、数据的可靠传输和网络生存周期的有效延长是其QoS保障的主要需求和关键点。并以此关键点为目标,研究了青藏冻土地温监测的无线传感器网络QoS保障机制的能量优化策略,提出了非均匀分簇路由算法并进行了深入分析。最后,通过仿真验证及在青藏冻土地温自动监测的试点应用,验证非均匀分簇路由算法能有效提高网络的生命周期和数据传输可靠性。研究成果将为建立无线传感器网络相关应用系统提供理论支撑和模型参考。     

文化管理朝柴做强做大助推器

文化管理,是继经验管理、科学管理后的一个新的管理发展阶段。有人预言：未来的管理将进入“文化管理”阶段。     

分段刚度双质量飞轮非线性振动特性研究

本文中研究了具有分段线刚度的双质量飞轮在扭转振动过程中的非线性振动特性。首先建立双质量飞轮分段线性系统的数学模型,利用平均法得到系统响应在周期激励下的一次近似解,以及系统幅频特性函数;然后以实际双质量飞轮参数为例,分析各参数对幅频特性的影响;最后利用AMEsim软件对单级刚度和两级刚度双质量飞轮在不同工况下的减振性能进行对比分析。结果表明,平均法适用于双质量飞轮的非线性振动分析,同时系统幅频特性曲线在分段处具有向高频拐弯的特性,非线性特性可以降低系统共振峰值,仿真结果也表明两级刚度双质量飞轮在点火、熄火工况下第二质量转速波动和角加速度值要比单级刚度小。     

基于热点探测模型的城市居民出行特征分析

城市居民每天的交通出行活动伴随着一定的规律性和时空特征.现阶段对居民出行特征的研究方法中以聚类算法为主.然而由于聚类算法的参数复杂性,使得低值热点区域往往被忽略.此外研究中对出行OD的无差别考虑,使得很多居民出行特征不能被充分挖掘.针对这一问题,提出了基于密度场的热点探测模型,分别从出租车上、下车密度场中提取热点并对热点进行分级.并以西安出租车GPS数据为例展开实证分析.研究结果表明:①基于密度场的热点探测模型可有效解决传统聚类算法中低值热点无法获取问题;②研究区内城市居民一天中各时段上车频次和下车频次变化趋势基本吻合;③在空间分布上,上下车热点区域集中分布在交通服务区和城市主干道周围;④结合城市功能定位,大型交通服务区及城市道路关键节点上下车热点等级较高,并且工作日和非工作日无明显差异;⑤商业服务区表现为午、晚高峰的上下车热点等级高于早高峰,非工作日早高峰的上车热点等级明显高于工作日.     

汽车发动机主动悬置模糊PID控制策略研究

应用模糊控制算法对发动机悬置主动控制系统进行了研究,为主动悬置系统设计了一种混合型模糊PID控制器。系统隔振性能仿真结果表明,采用模糊PID控制的主动悬置可以有效降低发动机振动向车身的传递。     

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针对铁路客运部门对乘务排班计划编制的问题,分析了车次、交路、乘务员、乘务工时之间的关系.在已知乘务员标准月度乘务工时的前提下,以交路和乘务工时为主要约束条件,以减少乘务班组、降低乘务费用为优化目标,建立客运乘务排班计划编制模型.根据车次之间到发站、到发时间的接续关系,求解符合乘务工时的车次与交路匹配的可行性路径集合,以该集合为基础,提出了求解模型,并设计了基于遗传算法的模型求解算法.通过对某一客运段的车次、班组数据进行算例分析,仿真实验,验证了所提出模型和设计算法可有效解决客运乘务排班计划的编制问题,可降低乘务费用.     

基于WSN 的铁路防灾安全监控系统研究

本文在分析铁路防灾系统架构和特点的基础上,使用无线传感器网络（WSN） 技术对现有系统进行无线化改进.充分发挥WSN的优点,采用Zigbee 和RFID技术,设计 基于WSN的铁路防灾系统架构、组网方案和数据传输方案.在现有防灾监控系统功能的 基础上,新增车地传输功能,将列车运行前方的环境情况发送给列车,为列车运行提供参 考.此外,详细研究Zigbee节点和RFID节点的部署方案,并对节点部署情况进行仿真及实 例分析.本系统能够降低防灾系统的安装难度和部署成本,并为列车实时提供前方运行环 境情况,为高速列车的安全运行提供保障.     

基于BP 神经网络的铁路客运服务质量评价研究

为了客观、准确地评价铁路客运服务质量,从旅客感知角度出发,构建了评价 指标体系,建立了BP神经网络求解模型,提出了基于BP算法的铁路客运服务质量评价 算法.通过对网络的训练,使得网络输出达到了期望的精度,满足了客运服务质量评价的 要求.最后通过对铁路旅客的调查问卷实例,从均方误差、统计识别率方面进行了分析、仿 真,对客运服务质量进行综合评价,并与模糊综合评价法进行了对比.实验结果表明,本文 构建的评价指标体系科学、合理,提出的评价算法收敛速度快、误差小,评价结果能够有 效地反映客运服务质量水平,为提高和改进铁路客运服务质量提供参考依据.