基于文本挖掘的轨道电路细粒度故障致因分析方法

针对轨道电路故障文本记录依赖人工分析处理且故障文本利用率低的问题,提出一种轨道电路细粒度故障致因文本挖掘方法。从故障致因类型角度出发,基于改进TF-IDF算法实现故障文本特征表示,采用支持向量机实现均衡后的故障文本自动分类;考虑轨道电路故障原因多样性,对基于Word2vec向量表示的不同致因类型故障文本,进一步采用K-means算法聚类挖掘出细粒度故障主题类型,并依据词频特征提取各故障主题类型中的易发性故障致因。通过对某铁路局集团有限公司2015—2018年轨道电路故障文本数据实验分析,表明该方法可以实现轨道电路故障文本记录自动化统计分析,对现场综合检修、制定预防性维护措施具有辅助指导意义。     

机械电子工程办学特色的研究

文中探讨了机械电子工程的办学模式及其特点,建议:(1)课程设置做适当调整,学生在学习机械类知识的同时,必须加强电类知识、计算机应用和机电接口技术、自动化技术的学习;(2)加强实践环节,建设机电系统综合实验平台;(3)毕业设计要着眼于市场,选择科研项目和有生产应用背景的题目,使学生受到严格的工程实践和科研训练。     

火箭发动机推力室粘性流场数值模拟及实验

用时间相关法的显式格式,结合k-ε方程湍流模型求解氢氧火箭发动机燃烧室中的粘性化学反应流动,化学反应采用9种组分,5个主要反应的有限速率的化学反应模型,得到了流动参数与组分的质量分数在燃烧室中的分布情况.其结果同理论分析的结果相一致,对火箭发动机燃烧室的压力和推力室的推力在启动段、关机段进行了计算机数值仿真,并与该火箭发动机热试车参数进行了比较,仿真的结果与火箭发动机热试车试验结果非常一致,验证了仿真模型的正确性和运用数值模拟方法取代部分实际热试车试验的可行性及可信性.     

城市轨道交通网络单程票卡调配模型

城市轨道交通单程票卡调配是票务组织中的重要组成部分.针对路网票务中心与线路票务中心间票卡调配问题,将其转化为载重能力约束条件下的车辆路径优化问题(Vehicle Routing Problem,VRP),构建以配送成本最小化为目标,以配送车辆路径为决策变量的优化模型,并采用遗传算法求解.以北京市轨道交通网络为对象进行实证分析,结果显示:所构建方法相比单次配送过程,成本平均降低约49.6%;相比既有装卸混合条件下的配送过程,成本降低约18.7%,验证了模型的准确性与有效性.所构建方法能够有效解决轨道交通路网层票卡调配问题,为票务组织提供理论和方法支持.     

基于遗传算法的车体钢结构拓扑优化设计

以车体钢结构重量最轻为目标,以梁截面和梁位置拓扑为设计变量,应力、位移为约束条件,建立了优化模型.以MSC.Marc软件作为分析器,将其中的生死单元技术与遗传算法的思想有机的结合起来,建立了一种研究结构拓扑优化的新方案,编制了计算程序系统.并应用此系统对某车体钢结构进行优化设计,取得了成功,充分证明了该系统的正确性和实用性.     

内蒙古经乌高速公路绿色公路建设探索与实践

以习总书记关于内蒙古高质量发展和生态文明建设的系列重要指示精神为核心,结合绿色公路指导意见的建设理念和内蒙古的区域特点,分析了内蒙古绿色公路建设内涵。以内蒙古自治区唯一入选交通运输部绿色公路建设典型示范工程——经乌高速公路为例,阐述了经乌绿色公路建设的管理探索和实践成效。总结了绿色公路示范项目初期阶段的认识和经验,可以为行业其他绿色公路建设提供借鉴参考。     

高速公路地名标志存在的问题的探讨及其相应解决方案

高速公路交通标志系统中的地名标志发挥着直接传递道路使用者所需求的地点名称、方向及距离等主要信息的作用,对于突出高速公路的特色,体现其建设水平,为道路使用者提供一个安全、全面的交通环境具有重要意义。提出了地名标志设计的总体原则,并结合广西区高速公路网交通标志牌优化研究项目中的调研情况,就调研中发现地名标志存在的一些典型问题,提出了具体解决方案。     

高速铁路泡沫轻质土路基帮宽施工关键技术

针对既有高速铁路路基帮宽工程中的差异沉降和偏移难题,提出了浇筑泡沫轻质土的解决方案。从泡沫轻质土路基结构设计和湿密度设计2方面来控制沉降变形,根据现场具体情况分析水化热产生的原因并加以控制,提出远距离浇筑的具体办法和措施。施工前材料进场时、施工中计量和浇筑过程中、硬化后均应对泡沫轻质土进行质量检验和验收。     

为未来做好准备对话国家发展和改革委员会综合运输研究所所长汪鸣

201和7年1月24日,春节将至,国家发展改革委员会综合运输研究所所长汪鸣一如既往在办公室忙碌,为2017年交通运输发展的一些重大问题进行着研究思路、研究任务方面的准备。
　　“运输现代化、互联网+、智能交通、一带一路……这些都将是今年‘两会’期间交通运输领域代表关注和热议的话题。”汪鸣向前来采访的记者如是表示。     

基于OBD数据的驾驶人出行模式挖掘

传统的出行模式研究通常依靠问卷调查分析驾驶人出行特征,所得结果易受调查数据主观性影响,针对此问题基于北京市域范围内2个月共计3570辆私家车的车载诊断数据,对驾驶人的不同出行模式进行分析并建模.通过长期采集的车辆各项参数,采用基于密度峰值的聚类算法进行聚类,将不同的驾驶人分为高频出行者、通勤出行者、长距偶发出行者以及危...