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1963年4月1日,一辆辆红白相间的公交车出现在唐山街头。自此,公共交通正式走入了唐山市民的生活。那时只有4条公交线路、34部车,275名员工。而今天,唐山市已拥有公交线路140条,运营车辆2022部,年客运总量达1.6亿人次。从1963年到2019年,56年时光弹指一挥间,唐山公交几代公交人风雨同舟、攻坚克难,用开拓进取的勇气和智慧谱写了一曲曲气势恢宏、振奋人心的公交赞歌。 相似文献
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随着智能化技术的发展,智能船舶开始受到船舶行业的广泛关注。同时伴随着航运业对于环保、安全、经济等方面需求的不断增加,中日韩欧等世界各主要造船国纷纷投入到智能船舶的相关研究当中。然而,由于各自造船业的历史背景和发展现状不同,各主要国家对智能船舶研究具有不同的特点。该文分别研究了日、韩、欧典型智能船舶项目的研究现状,从多个方面分析了它们的研究路线和特点。研究发现:日本的智能船舶研究具有航运公司主导、局部到整体的推进方式、注重建立国际标准的发展特点;韩国的智能船舶研究具有船企主导产学研结合、发挥信息产业优势、分级发展的特点;欧洲的智能船舶研究以企业和科研机构牵头,以无人船为目标,以现有船舶改造为特点。论文在日欧韩智能船舶发展特点的研究基础上,分析了对于我国智能船舶发展的启示。 相似文献
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桥梁桩基工后沉降的控制是高速铁路桥梁设计和施工的关键技术之一,其中桩基的长期固结蠕变沉降计算分析又是关键环节.经过现场调研分析提出高速铁路桥梁桩基实际受荷—时间关系的函数表达式.建立多级荷载作用下的多层黏弹性地基单面排水或两面排水条件下的一维固结方程,并基于Laplace数值逆变换推导桩底压缩层在多级荷载作用下的有效应力和沉降计算公式.基于此,提出能模拟高速铁路桥梁桩基实际加载情况和考虑桩底成层土固结蠕变特性的桩基长期沉降计算方法.为提高计算效率,编写相应的群桩长期沉降计算分析程序LTPGSⅡ.京沪高铁桥梁桩基沉降计算结果和现场实测值的对比验证了计算方法及程序的正确性和可靠性.提出的计算方法能用于高速铁路桥梁桩基长期沉降预估,具有重要的理论价值和工程应用价值. 相似文献
256.
方向明 《现代城市轨道交通》2020,(5):45-48
广州地铁4号、5号、6号、14号、21号线运营线路采用第三轨集电靴受流方式,车辆段采用接触网受电弓受流方式,列车在进出车辆段时,需在弓靴转换点处进行降弓升靴或降靴升弓的操作,传统"人防"监控方法是人工监控与视频监控。文章研究利用信号定位、车辆控制软件联控的方式,实现列车弓靴转换由"人防"向"技防"的转变,设计研究成果已在广州地铁14号、21号线车辆段出入段线弓靴转换点处成熟应用。该设计研究方案能优化列车出入场管理、节约人力资源,并从根本上解决人工未按要求进行弓靴转换而产生的安全风险。 相似文献
258.
市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64%;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4%.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短. 相似文献
259.
Transportation - Efforts to promote non-motorized, active transportation modes typically focus on walking and bicycling. However, other self-propelled devices such as skateboards, roller skates,... 相似文献
260.
车辆跟驰模型是被交通科学与交通工程领域广泛认可的微观交通流模型,是交通流理论
的基础。近年来,信息感知与获取、大数据、人工智能等技术快速发展,推动了数据驱动跟驰模型
的快速发展。数据驱动跟驰模型,是以真实的车辆行驶数据为基础,利用数据科学与机器学习等
理论和方法,通过样本数据的训练、学习、迭代、进化,挖掘车辆跟驰行为的内在规律。本文系统
回顾了数据驱动跟驰模型在过去20余年的发展历程以及由神经网络和深度学习带动的两次研究
热潮,归纳了基于传统机器学习理论的跟驰模型、基于深度学习的跟驰模型、模型与数据混合驱
动的跟驰模型3类数据驱动跟驰模型,并分别介绍了其中的典型代表。分析数据源发现,尽管各
种高精度轨迹数据不断涌现,目前研究仍多使用美国于2006年发布的Next Generation Simulation
(NGSIM)高精度车辆轨迹数据,模型的可移植性和泛化能力值得思考与研究。提出关于模型输
入、输出的3个问题:如何考虑更多驾驶行为变量,是否有必要考虑更多行为变量,现有输入、输出
是否可替换。在模型测试与验证方面,发现并讨论了目前测试不充分、对比不完整、缺少统一测
试集与测试标准等问题。最后,探讨了数据驱动跟驰模型原创性与成功的关键因素等问题。期
望通过本文的梳理,帮助研究者更好地了解数据驱动跟驰模型的过去与现状,促进相关研究的快
速发展。 相似文献