浅谈如何降低汽车涂装造成的污染

汽车涂装过程中使用的大量化学材料以及排放的废气、废水、废渣(有的含重金属盐等有害物质)会对环境(特别是对水及大气)造成严重污染。随着人类环保意识不断加强和环保法律、法规逐步完善,减少“三废”排放已经成为涂装发展的一个方向。因此可从减少、杜绝使用有害物质和回收处     

一种新型小型单轨游览车牵引悬挂装置

随着跨座式单轨火车的发展,部分小型单轨高架游览车车厢较小,车厢重量较轻,采用的单节车厢设置一个转向架的结构,现有的单轨车牵引悬挂系统不适用于此类结构,故本文基于该状况,设计开发一种新型小型单轨游览车牵引悬挂装置。     

6缸柴油机改用单排气总管的模拟计算与实验研究

某车用柴油机改型为船用,排气管相应地由风冷改成水冷。本文对原机进行了模拟计算和实验校核。在此基础上,对改用水冷单排气总管的机型进行模拟计算,对排气管结构,进、排气阀正时对柴油机运行的影响进行了分析。实验研究表明：采用单排气总管增压系统,新的机型能够满足功率要求,在低工况下燃油经济也较好。     

计算机网络系统安全的解决策略

文章从计算机网络系统的硬件设计设施和软件资源两个方面论述了计算机网络安全的脆弱性和潜在威肋。并阐述了网络设计中的安全策略、物理安全策略、访问控制策略、信息加密策略、网络安全管理策略等解决方案。     

RC矩形空心墩的新型滞回模型及参数识别方法

为了准确模拟RC （reinforced concrete）矩形空心桥墩的刚度退化特性,为桥梁震后可恢复性能研究提供理论基础,进行了不同设计参数的14个RC矩形空心墩模型拟静力试验. 通过引入峰值位移影响系数体现刚度退化与峰值位移的关联,建立修正的Bouc-Wen-Baber-Noori （BWBN）滞回模型;基于粒子群-引力搜索混合智能优化算法（combination of particle swarm optimization and gravitational search algorithm,PSOGSA）识别实测滞回曲线对应的滞回参数,并建立桥墩设计参数与滞回参数间的对应关系,进而总结滞回参数的经验预测方法. 研究结果表明:修正的BWBN滞回模型曲线与实测滞回曲线吻合程度高,相关性系数在0.98以上,且新型滞回模型能准确地反映出桥墩侧向刚度随墩顶位移退化的特性;PSOGSA算法能精确地识别实测滞回曲线的模型参数;采用经验预测方法得到的模型曲线与实测滞回曲线的相关性系数为0.83,该方法适用于缺乏实测滞回曲线的桥墩.      

基于改进Copula 的海上运输关键节点应急保障能力评估

海上运输关键节点的应急保障是最大限度减少突发事件造成损失的重要方面. 考虑影响海上运输关键节点应急保障能力各因素之间的关联性,因素变量分布情况的影响,以及多维变量导致Copula 函数的参数求解困难等问题,构建基于因子分析(Factor Analysis)和 Copula 函数(FA-Copula)的海上运输关键节点的应急保障能力评估模型,对海上运输关键节点应急保障能力进行评估,分析不同因素的影响. 计算结果显示：整体对比来看,应急能力比较好的是直布罗陀海峡、马六甲海峡和巴拿马运河,比较差的是苏伊士运河;从其中提取的公共因子FA1 来看,马六甲海峡比较好,苏伊士运河比较差;对不同因子变量联合分布比较发现,不同因子变量分布会对结果产生不同的影响.     

时间社会学视角下老年人对家庭出行行为的影响研究

为阐述家庭微观社会情境中老年人与同住成员之间的行为交互对个体出行决策的影响,本文从时间社会学视角出发,以昆明市有老年人家庭为分析单元,用家庭贡献度量化老年人家务活动的分担程度,构建结构方程模型揭示老年人对家庭成员日常活动时间结构的影响,进而剖析成员间的活动交互影响机理.结果表明：老年人家庭贡献度增加时,成员间在非通勤活动上的交互效用减弱;由于女家长在时间结构上呈现隐形的“时间贫困”特征,其在活动-出行模式上受老年人家庭贡献度的影响显著高于男家长;与此同时,老年人作用下女家长在非通勤活动出行决策时优先考虑家务活动的时间安排,而男家长则优先考虑自由活动的安排.     

Sensorimotor self-learning model based on operant conditioning for two-wheeled robot

Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment.     

新能源公交车辆大数据决策支持平台的研究

新能源汽车具有能源利用效率高、环境污染小、适用清洁能源种类多、噪声低、方便保养、安全性高等优点,成为未来公共交通发展的重点方向。为了实现更高的信息化程度,为国内大型城市的新能源公交车辆的规模化应用提供便利,相关的信息化系统平台的建设非常重要。大数据技术为新能源公交车辆决策支持平台建立了数据分析与应用基础,该大数据决策支持平台能够存储、处理来自不同数据源的多维数据,利用联机分析处理实现多维度数据分析,运用数据挖掘技术利用新能源公交车辆信息,提供新能源车辆充电决策、充电场地建设决策、电池容量及衰退分析等功能。     

地铁车站站台火灾影响分析与人员疏散研究

掌握地铁车站站台火灾对人员的危害性及其发展规律是确保安全运营和人员高效疏散的前提.本文在计算流体动力学的基础上,结合Pyrosim仿真软件构建地铁车站站台火灾仿真模型.分析了站台内火灾烟气的扩散规律,并在此基础上根据热释放速率、火源数量及位置,以及排烟速率的不同设计火灾场景,探索这些因素变化对火灾发展的影响,并结合通风策略对人员疏散时间和速度进行比较分析.所得研究结论为站台火灾发生时的应急措施和人员疏散提供依据.