铁路客运票价策略研究综述

价格策略是收益管理的重要组成部分之一.总结了国内外铁路客运票价策略的理论研究及应用现状;对铁路客运票价策略需要解决的问题进行了拆解,描述并分析了各关键环节主要任务及目标;对国内外基本价格策略进行了简单评述,分析并总结了适合我国铁路客运票价的价格策略—市场细分和动态定价;根据我国铁路客运实际情况,对后续票价策略研究的方向、可采用的理论方法和技术手段进行了分析和阐述.     

基于Evotherm的温拌再生沥青混合料路用性能研究

将Evotherm温拌技术与沥青路面热再生技术相结合,对Evotherm添加剂对热再生沥青混合料的路用性能进行了室内试验研究。试验结果表明,温拌再生沥青混合料具有较好的压实性能,高低温性能均表现良好,强度、水稳定性也满足现行规范要求。最后,对温拌再生的拌和、压实温度提出了建议。     

基于开口谐振环的K波段超材料微带天线尺寸优化设计

利用经典开口谐振环提升微带天线增益,首先分析了开口谐振环的谐振频率关于环外径和环宽度的变化关系曲线,然后建立了微带天线仿真模型,并将周期性排列的开口谐振环放置于微带天线基板周围,通过调节开口谐振环的环外径和环宽度达到与24 GHz(K波段)微带天线的匹配,最终在环外径为1.05 mm,环宽度为0.1 mm时天线增益取得最优值。仿真结果表明:基于开口谐振环超材料微带天线增益从7.926 1 dB增加到10.339 dB,提升了30%,同时超材料微带天线E面和H面的半功率波瓣宽度分别减小了26°和36°,减弱了侧向辐射。     

驱动电机转子结构优化分析

对某电动车的驱动电机转子进行了结构强度分析,针对强度分析结果进行结构拓扑优化和形状优化分析,优化后方案与原方案相比减重18.8%。仿真和试验结果表明优化后的电机转子各项性能满足设计要求。     

基于遗传神经网络的高速公路纵坡运行速度预测方法研究

车辆运行速度预测取决于多因素、非线性函数关系的建立,预测模型建立的准确与否取决于各个影响因素之间的相互作用的特性。将遗传算法与神经网络有机结合起来,以高速公路上的实测运行速度为基础,建立遗传神经网络训练和检验样本集,利用Matlab7.04的神经网络工具箱和遗传算法工具箱的函数,完成程序的编写,建立基于遗传算法的高速公路纵坡路段运行速度(V85)的神经网络预测模型,并将预测结果与实测数据进行比较。结果表明:所用遗传神经网络模型可靠,预测精度高,对我国采用运行速度的路线设计方法和线形质量评价有较高的参考价值。     

西北铁路建设经营的政府补贴问题研究

本文运用实证调查、对比分析方法,揭示了西北铁路建设运营成本的区域性差异。研究认为西北铁路是我国铁路网中公益性最强的板块,是政府发挥作用弥补市场失灵的领域。本文对青藏铁路公司、乌鲁木齐铁路局、兰州铁路局（以下简称“西三局”）的现场调研数据加以整理分析,在阐述政府与市场关系基础上,提出了建立西北铁路建设经营补贴机制的相关建议。     

改性沥青中SBS改性剂掺量的热重分析

SBS是一种高分子橡塑类聚合物,将其掺人普通沥青中进行改性,可以充分发挥它的高温稳定性、低温抗裂的优势,显著地提升道路沥青的质量和使用性能。通常SBS改性沥青的含量为3％-5％,当SBS含量不足时,难以形成连续空间网状结构,从而导致改性沥青的性能无法达到预期的目标,大打折扣,严重时会导致改性沥青的不稳定或者在使用过程中的降解,严重的影响工程质量。然而,目前还没有一个准确的快速方便的进行SBS改性剂掺量的检测方法。本文将利用热重法对SBS改性沥青进行分析,得到并分析了不同SBS含量的改性沥青的热重曲线。研究发现,改性沥青热重曲线的第三失重峰所对应温度随着SBS含量的升高而线性地增大,因此可以作为一种检测改性沥青中SBS掺量的快速可行的方法,在高速公路行业推广应用。     

船舶车钟Proteus软件仿真研究

以Proteus仿真软件为设计基础,提出了船舶车钟用Keil C软件设计的方法,一种基于RS485通讯技术的船舶应急车钟系统,包括发送器和接收器,该发送器与接收器之间通过RS485异步串行接口相互连接。通过设计验证船舶车钟软件相关功能,发现软件设计中不同步等相关问题,从而提出了改进的方法。     

影响我国海上散装化学品运输发展的若干问题分析

中国经济快速发展及对化学品的需求增大,海上化学品运输量越来越大,但我国海上化学品运输发展相对滞后,制约了化学品贸易．本文从多个方面分析了制约我国海上化学品运输发展的不利因素,并从发展船队、完善相关设施和法律、加强海上航行安全等方面提出一些建议性对策．     

基于多人工神经网络的超材料微带天线智能设计

依据超材料微带天线的增益、E面半功率波瓣宽度和H面半功率波瓣宽度建立3个人工神经网络,得到卦线长度、断口间距、卦线宽度、卦线间距和覆层高度,建立统一的多人工神经网络。对超材料微带天线进行智能设计,并对核心尺寸设计结果进行结构重分析。结果表明：基于多网络的训练集、验证集和测试集均方误差均小于1‰,相比于常规的单人工神经网络,其预测精度有了明显提升;设计的3个天线性能指标的绝对误差达标。