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针对空中交通管理系统安全评价方法中存在的不足，根据系统工程的基本原则和思路，以空中交通管理系统的人员、设备、环境和管理为基本因素，建立了空中交通安全管理系统的评价指标体系，并结合层次分析与灰色理论，提出了空中交通管理系统安全的多层次灰色评价模型，并结合实例进行了实例计算。仿真计算结果表明该方法能更有效地利用评价指标的信息，所给出的综合评价值不仅能用于描述所评价单位的安全状况，还具有横向比较多个单位安全状态的功能，该方法具有较好的可操作性和实用性，对更加科学合理地评价空中交通管理系统安全状态具有参考价值。     

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拥堵收费被认为是解决城市中心区交通拥堵的有效途径之一。本文在综合分析国外城市经验和相关研究的基础上，提出定性和定量两种方法对城市中心区拥堵收费进行评价。定性分析中，分别从出行者、收费管理者以及全社会三个视角出发，提出中心区拥堵收费的定性评价体系。定量分析中，建立了非集计网络平衡模型，并利用EMME/2对远景厦门岛跨海大桥的收费方案进行评价，说明了模型的使用方法。采用定性分析与定量分析相结合的方法，将为进行城市中心区拥堵收费评价建立科学的基础。     

安全门监测系统在货运安全工作中的运用

铁路货车装载状态安全监测系统可以在列车通过安全门时自动监测货物列车的装载状态,并实时上传检测结果至货运检查等部门,具有技术先进、自动化程度高、稳定性好、使用方便等特点。通过阐述安全门监测系统在货运安全检查中的作用,提出了合理运用安全门、保障货运安全的一些措施。     

浅析我国地铁车站气体灭火系统的选择与应用

根据地铁火灾的特点和对气体灭火系统的要求,分析了当前几种哈龙替代品的灭火机理、性能特点及各自优缺点,对目前适用于地铁工程的FM200、INERGEN从五个方面进行了比较,并介绍了它们在国内地铁的应用情况和存在的问题。     

我国工业固体废弃物研究

论文研究目的是指在充分利用由工业固体废弃物转化为可循环的再生资源基础上,努力寻求替代资源的渠道,尽可能地保护既有的、静态的地下资源,使其消耗量最大限度地减少,直至逐步实现接近一次资源零消耗的目标. 论文通过对国内外工业固体废弃物综合利用现状进行调查、分析、测算,深入系统地研究了我国工业固体废弃物产生源、产生量及其特征、规律和存在的问题,并采用相关与回归分析法对 其综合利用量进行了预侧.另外,对于我国工业固体废弃物综合利用的效益现状加以分析,并对我国工业固体废弃物综合利用效益的指标进行探讨,指出其不完整性,进而提出效益评价的指标体系,在理论探讨上做了初步尝试. 最后, 在上述研究基础之上,提出对于提高我国工业固体废弃物综合利用效益的几点建议,第一,加强资源消耗与工业固体废弃物综合利用的系统控制;第二,解决我国工业固体废弃物综合利用效益评价的不完整性;第三,增加科技投入和实现规模经济;第四,树立资源消费与再生 利用的连锁观、系统观;第五,实现政府部门的宏观管理与控制.     

邻近建筑物盾构隧道开挖引起的地表沉降预测研究

城市地铁区间施工主要以盾构法为主,但盾构法施工会使周围一定范围内的既有建筑物受到影响。目前对邻近建筑物地铁隧道施工引起的地表沉降分布规律研究偏少,且Peck经验公式在预测沉降时忽略了建筑物的存在及其刚度的不同对沉降分布曲线的影响。文章通过分析盾构隧道开挖邻近建筑物时引起的土体变形规律,得出如下结论:当地表沉降分别呈"塞形分布曲线"、"偏态分布曲线"和"正态分布曲线"的变化时,隧道分别在位于建筑物正下方、扰动范围内以及扰动范围外的三种工况下进行施工,同时给出了"塞形分布曲线"和"偏态分布曲线"的计算公式及相关参数。通过分析算例验证盾构隧道开挖位于建筑物不同位置处引起的地表沉降呈"塞形曲线"、"偏态曲线"和"正态曲线"分布的合理性,可为邻近建筑物隧道施工及设计提供理论指导。     

新型高压共轨电磁铁型喷油器驱动方式

分析了DC/DC升压电路及喷油器电磁阀驱动电路结构,设计了一种具有能量回收和峰值电流反馈控制功能的喷油器电磁阀驱动电路,并给出了相应的软件控制策略。试验表明,改进后的驱动方式性能优异、运行可靠,可以满足实际使用要求。     

某型双频电站工频不建压发电故障排除浅析

对某型双频电站工作中工频出现不发电的故障现象进行了原因分析、诊断排除的描述,并对出现此类故障可能产生的故障点进行了剖析。     

高填方机场加筋挡土墙施工技术与质量控制

广西河池机场属于典型的高填方机场,为减少土石方量和节约投资,依实际地势采用了加筋挡土墙,挡墙高达60 m,在国内罕见。由于加筋材料力学性能好,分层回填压实度标准高,并对挡墙外侧反包施工技术进行优化,保证了加筋挡土墙整体结构的稳定。     

基于语义分割与道路结构的车道线检测方法

车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用,当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够,检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题,充分考虑到复杂道路结构的语义信息,提出了1种基于语义分割与道路结构的车道线检测方法。该算法采用Encoder-Decoder的基础网络结构模式,通过改进实现语义分割,利用池化层的索引功能,以反池化的方式进行上采样,在每个上采样之后连接多个卷积层。然后再使用标准交叉熵损失函数训练分割网络,利用深度学习方法得到排除外部环境干扰的道路分割图像,并对分割后的道路图像进行透视变换,采用Hough变换和边缘点的参数空间投票,快速提取和修正车道线左右边缘点,将提取的边缘点进行贝塞尔曲线拟合,实现车道线的平滑显示。提出的算法在相关车道线数据集上进行了训练和测试,与基于参数空间投票方法相比,准确度提升5.1%,时间平均增加了8 ms;与卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）方法相比,准确度降低了1.75%,时间平均减少了6.2 ms。测试结果表明,利用提出的语义分割编解码网络有助于优化模型结构,在满足实时检测要求的基础上降低了对计算硬件资源的需求。