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对交通运量做出较为准确的预测，能对相关部门和人员把握运输市场或进行决策有所裨益。对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究，以全国1996 ～ 2003年公路货运量为例，对公路货运量进行了预测，经过比较，支持向量机的预测方法精度较高。在分析组合预测特性的基础上，提出了对灰色系统、神经网络和支持向量机三种预测方法结果进行了线性组合预测方法和支持向量机的组合预测方法。与单一预测方法结果和线性组合预测进行对比，支持向量机组合预测方法比较精确。     

铁路GSM-R系统高速适应性测试及分析

400 km/h的高速铁路技术储备研发可以推动我国高铁的科技创新。高速条件下的服务质量直接关系着业务性能的优劣,而CSD承载的列控业务和GPRS承载的调度命令信息传送业务均涉及列车的运行控制和运营指挥,会对高速列车的行车安全产生重要影响。目前,我国尚未有针对400 km/h的GSM-R系统服务质量参数的评价标准,为保障业务质量和行车安全,采集了不同速度下铁路GSM-R系统服务质量指标试验数据——最小可用接收电平、列控类电路数据和GPRS数据,通过数据分析和理论分析,对这3类指标的传输特性进行研究,得到铁路GSM-R系统在400 km/h的高速适应性结果。结果表明,对于高速铁路GSM-R系统,最小接收电平目前为-92 dBm,在380 km/h等级时需修改为-81 dBm,在400 km/h等级时需修改为-79 dBm;列控类电路数据和GPRS数据传输特性高速适应性较强,均已满足相关标准要求。研究结果为400 km/h的GSM-R系统关键技术参数的评价标准的制定奠定重要基础,为未来高速铁路下一步提速提供参考。     

一种新型列尾设备的硬件开发方案探讨

既有列尾设备是通过检测列车风管尾部风压来提醒司机判定列车的完整性,其应用存在局限性,为此提出一种新型列尾设备.在列车风管尾部风压采集的基础上,增加基于北斗卫星的位置和速度信息的实时采集,并将采集到的信息周期性上报给ATP车载设备,配合ATP车载设备完成列车完整性检查.其中风压采集和与ATP车载设备数据交互能够满足SIL...     

绿色品质铸口碑,金牌服务赢信赖——厦门金旅获得杭州混和动力105台批量订单

能源匮乏、环境污染、交通拥堵是制约中国大城市发展的三大瓶颈,也是现阶段影响杭州城市化进程的重要因素。作为国际知名的旅游城市,杭州在城市基础建设及公共交通投入方面始终不遗余力,其城市公交的演变历史更成为了全国各城市的优秀典范。目前,杭州公共交通系统已呈现多层次、全方位发展,无轨电车、公交巴士、BRT快速公交相辅相成,各扬所长,正在施工建设的地铁项目也将全面开启杭州交通新纪元。     

基于UG的车身点云数据快速对齐方法

根据图形坐标变化理论,提出了基于UG点拟合法的汽车车身点云数据坐标快速对齐方法,介绍了点拟合法的坐标变化理论及汽车车身坐标系与UG系统坐标系的对齐方法.结合工程实例,利用点拟合法快速准确地实现了车身点云数据的坐标对齐,验证了该方法的有效性.     

三代轮毂轴承车轮螺栓断裂的机理分析

通过对某B级车三代轮毂轴承的车轮螺栓断裂问题进行分析,从材料检测、CAE分析和轴向夹紧力的角度明确问题发生的原因和机理,提出优化方案并通过考核车轮螺栓的整车试验验证。通过本次问题的解决,为同类结构的车轮螺栓断裂问题提供了排查思路和解决方案。     

某高速公路路堑顺层边坡滑动机理及处理对策分析

顺层滑坡是高速公路建设中最常见的滑坡灾害类型。以平兴高速公路K1627+520~+680左侧桥下边坡为例,从该边坡开挖揭露地质条件及水文地质条件等方面着手,结合边坡两次变形及变形成因,剖析顺层边坡的滑动机理,并提出相应处理对策。治理后的路堑边坡为稳定状态。     

基于UG的汽车车身复杂过渡曲面光顺方法

讨论了UG软件中过渡曲面的构造方法,根据汽车车身A级曲面的要求,给出了各种光顺方法的连续性情况,并以此作为选择各种方法的依据.通过对某汽车车身腰线处的过渡曲面光顺,给出了复杂过渡曲面的光顺方法,并阐述了基本曲面理论交线的重要作用.实例证明,该方法能快速、高质量地光顺汽车车身复杂过渡曲面.     

FXN5C型交流传动货运内燃机车电传动系统设计

简要阐述了FXN5C型交流传动货运内燃机车的设计背景,概略说明了该型机车的配置、主要技术参数、牵引特性及制动特性.重点介绍了机车的主传动系统,交流直流辅助传动系统,机车微机网络控制系统,机车重联控制、操纵台和电器柜的设计方案,对各系统的工作原理、系统组成和采用的零部件进行了介绍.最后对机车运用考核情况进行了阐述,试验证明电气系统运行稳定可靠,性能优良.     

A Statistical Parameter Analysis and SVM Based Fault Diagnosis Strategy for Dynamically Tuned Gyroscopes

Gyro's fault diagnosis plays a critical role in inertia navigation systems for higher reliability and precision. A new fault diagnosis strategy based on the statistical parameter analysis (SPA) and support vector machine (SVM) classification model was proposed for dynamically tuned gyroscopes (DTG). The SPA, a kind of time domain analysis approach, was introduced to compute a set of statistical parameters of vibration signal as the state features of DTG, with which the SVM model, a novel learning machine based on statistical learning theory (SLT), was applied and constructed to train and identify the working state of DTG. The experimental results verify that the proposed diagnostic strategy can simply and effectively extract the state features of DTG, and it outperforms the radial-basis function (RBF) neural network based diagnostic method and can more reliably and accurately diagnose the working state of DTG.