无缝换乘条件下城市轨道交通网络客流分配模型及算法

结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑了影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素（包括出行时间和换乘次数）,以及城市轨道交通网络的特有属性,构造城市轨道交通网络的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。在此基础上,基于随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配问题的数学优化模型,在模型的求解中,分析目前常用的有效路径搜索方法并设计了基于图的深度优先搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合,并给出求解配流模型的连续平均算法。最后通过北京市轨道交通网络的数据对模型和算法进行验证。     

基于LIN总线的车身控制系统研究

随着汽车上的电气电子设备越来越多地被应用,其电控系统将变得日益复杂。对于传统的电气系统,从布线角度分析,大多采用点对点的单一通信方式,相互之间少有联系从而造成布线系统极其庞大。据统计,1辆采用传统布线方法的高档汽车中,其导线长度可达2000m,电气节点达1500个,而且,根     

综合模糊品质机能法和模糊TOPSIS的配送中心选扯方法

考虑第3方物流企业在配送选中心选址决策过程中的模糊不确定性和多角度性,综合模糊TOPSIS和模糊品质机能法建立了配送中心选址的多角度决策方法.首先应用模糊品质机能法分别从客户、第3方物流企业的角度确定配送中心选址准则因素权重,并对选址准则因素权重进行集成,然后再利用模糊TOPSIS综合确定最优选址方案.最后,应用一个案例说明此选址方法的有效性.     

基于市场进入博弈的高速铁路与航空竞争分析

提出了一个市场进入博弈模型来研究高铁和航空在中等运输距离上的竞争，重点考虑了票价、服务频率和乘客在不同交通方式之间因价格变动产生的转移等因素. 作为市场在位者，航空有允许和阻止两种策略，而高铁可以选择进入或者不进入市场，运用逆向归纳法求解出各种策略组合下航空和高铁的最佳策略，通过京沪高铁的实例展示了航空和高铁博弈的结果，给出了博弈双方的利润、票价、服务频率，以及在市场需求变动、机型变动和沉没成本变动条件下三者的变动情况. 结果表明，如果高铁的沉没成本不高并且市场需求充足，其最佳策略是进入市场，而航空的最佳策略是允许.     

活塞形状对点燃式天然气发动机性能的影响

结合天然气发动机的性能优化,在一定压缩比下,设计了两种不同形状的燃烧室,对缸内气体流动及燃烧过程进行了数值模拟,并在台架上进行了试验验证。模拟得出了不同结构燃烧室的湍动能、火焰前锋面位置、燃烧放热率等,结果表明,中心凹陷燃烧室效果较好,与中心凸起燃烧室相比,产生的湍流强度较大,燃烧速度更快,克服了天然气燃烧速度慢的缺点,因此动力性和经济性较好,然而NO排放量也较大。     

高油价时代油运企业的经营对策——在“国际航运高级论坛2008·上海”的专题演讲

1油价走势判断 自2007年第3季度起，纽约原油期货价格不断刷新历史最高纪录，2008年的首个交易日突破100美元／桶关口；到7月11日，更进一步创下147美元／桶的历史新高。尽管此后油价出现下跌，8月底至9月初更跌破110美元／桶，但依然保持在100美元／桶以上。这意味着，一个超级飙升的高油价时代业已来临。造成油价飙升的原因主要有以下几方面：（1）需求拉动；（2）地缘政治；（3）美元贬值；（4）投机因素。特别是后两个因素，已成为推高油价的关键。     

柴油机调速系统自适应滑模控制算法的研究与仿真

建立2135型柴油机调速器的非线性模型,设计一种滑模控制器,以实现对单输入非线性柴油机调速系统的控制,并用MatLab/Simulink仿真,体现出滑模变结构控制对非线性系统进行控制的动态、静态品质优良,鲁棒性好的特点,解决传统PID控制超调量大、调节时间长的问题.针对滑模变结构控制器容易产生抖振的问题,设计了自适应离散滑模控制器,取得较好的仿真结果.     

基于卷积自编码的沥青路面目标与裂缝智能识别

目前基于深度学习的路面裂缝识别经常面临训练数据集小，以及路面图片标注成本高等问题，基于小规模路面图片数据集，利用卷积自编码（CAE）方法进行数据增强，开展包括路面裂缝在内的路面目标智能化识别方法研究。在传统图像几何变换数据增强的基础上，采用CAE重构图片方法对原始数据集进行两步骤扩增；利用卷积神经网络DenseNet，设置了不同数据扩增方法的对比试验；针对沥青路面裂缝图片背景较黑，裂缝特征不清晰，无监督聚类学习难度大等问题，采用了一种基于CAE预训练的深度聚类算法DCEC，对经数据增强的路面图片进行无标注的聚类识别。研究结果表明：经过DenseNet网络100代的训练，在同一测试集的测试下，基于原始数据集训练的网络分类准确度为78.43%，利用传统图像处理方法进行扩增后准确度为83.44%，利用所提出的图片增强方法进行数据扩增后准确度达87.19%；在保持扩增后数据集样本量大小相同的情况下，与几何变换、像素颜色变换等经典数据增强手段相比，CAE重构图片的数据扩增方法有较高的路面图片识别精度；CAE数据扩增方法较受训练数据集样本量的影响，利用传统方法将数据集扩增后进行CAE特征学习，重构后的图片样本更易被机器识别；相较于传统机器学习聚类算法，所提出的的DCEC深度聚类方法将聚类准确率提升了约10%，初步实现了无需人工标注的路面目标的端到端智能识别。     

中小型船厂船舶建造进度信息查询系统建模

根据中小型船厂信息化的发展要求,以宁波东方船厂信息化实践为模版,通过分析当前船厂的生产状况,研究设计了利用通用软硬件设备构建的船舶建造进度信息查询系统,该系统技术先进,使用维护方便,能够满足中小型船厂的实际需要.     

基于层次分析法的粘贴C/GFRP加固效果综合评价

对底部平贴不同层数(1层、2层、3层)CFRP或GFRP的钢筋混凝土简支梁进行单点加载试验,研究了这2种纤维材料对钢筋混凝土梁的加固效果。结果表明:粘贴CFRP加固与粘贴GFRP加固相比,前者的开裂荷载和极限承载力均大于后者,因此前者加固的构件具有更大的安全储备;二者加固梁的裂缝分布形态、最终破坏状况基本相同;粘贴层数相同时,前者加固的梁刚度表现要优于后者,后者则延性表现更佳且具有更好的经济性。利用层次分析法评价原理中多规则决策问题的基本思路,通过建立2级评价指标体系对上述试验结论进行综合评价,以评价2种FRP粘贴加固的综合效果,评价结果表明:CFRP综合表现更优。