国产MTC-I型CBTC系统的安全认证实践与探讨

重点围绕城市轨道交通国产MTC-I型列车控制系统（CBTC）独立第三方安全评估与认证工作,阐述了信号安全攸关系统的技术标准规范体系、安全完整度等级、安全认证类型、风险评价原则等概念与定义。基于安全认证、系统生命周期、安全保障架构、项目风险管理、安全审核与评估等具体内容描述了MTC—I型CBTC系统通用产品安全认证实践过程。对建立我国城轨交通行业发展的安全认证体系、实施策略以及风险管控原则等安全认证要素进行了分析与探讨。     

汽油/LPG两用燃料汽车排放控制

选择桑塔纳B2电喷轿车作为研究对象，利用车用液化石油气供给装置进行了桑塔纳发动机的改装工作，并进行了大量的匹配试验。得到了桑塔纳发动机燃用液化石油气后性能变化的定量数据和调整方法。经匹配后的发动机可以达到欧洲2号标准。     

高速列车通过隧道时压力波动过程的模型试验

文章通过模型试验对高速列车通过隧道时产生的复杂压力场进行了模拟,并对试验结果中的压力及压力梯度曲线进行了分析,将其中的压力波动情况和列车的运行情况相结合,较为清晰地对这一过程进行了描述和解释.     

军用轻型全地形车的发展现状及趋势分析

介绍了国外军用轻型全地形车的发展现状，分析了轻型全地形车的性能特点和关键技术，对其发展趋势作出了预测。     

燃料电池船舶复合供能系统控制策略设计与仿真

针对燃料电池船舶复合供能系统中的燃料电池功率波动问题和储能单元电池荷电状态（State of Charge,SOC）极端分化问题,依据系统拓扑结构,提出基于负载功率频率分解与模糊逻辑控制法相结合的复合供能系统控制策略设计。采用实例仿真验证该设计的优势。结果表明,该设计可有效保持燃料电池输出功率平滑,对储能单元SOC具有良好的均衡控制效果。     

砂井地基排水固结问题的研究

用传统固结理论分析方法研究了砂井加固软土地基的单向、径向和三维固结问题.运用前人提出的各种排水条件下土层平均固结度的理论解U=1-α·e-βt,利用实测荷载-沉降曲线推算参数α,β,大大简化了砂井地基的固结度以及固结沉降量的推算,对施工有一定的指导意义.     

铁路地理标记语言的研究

本文提出了RGIS面临数据之间和系统之间不统一的问题,介绍了一种具有高效空间数据交换机制的铁路地理标记语言(RGML)来解决,重点论述铁路地理标记语言的对象模型,包括地物特征对象和几何对象,地物特征对象定义了空间对象的内容和结构,几何对象提供了详细的基本空间几何组件定义.最后给出RGML描述省界的实例,说明用RGML处理铁路空间数据的优势.     

浅谈桥头跳车的原因及其防治方法

从路基沉降、施工方法和结构体系上对桥头跳车病害进行原因分析,提出防治方法。     

Gain and noise figure analysis of Er<Superscript>3+</Superscript>-doped YAG transparent ceramic microchip amplifier

The rate equations and the power evolution equations based on excited state absorption (ESA) and cooperative upconversion (CUC) of high concentration erbium-doped yttrium aluminum garnet (YAG) transparent ceramic waveguide amplifier are set up to analyze the effects of the pump power, active ion concentration and waveguide length on the amplifier gain and noise figure (NF). The numerical analysis predicts that with a pump power of 100mW, an active ion concentration of 1.0×10²⁶ ion/m³ and a waveguide length of 3 cm, a small-signal gain of 30 dB and an NF of 5 dB can be achieved in the micro-chip amplifier.     

基于PCA-Elman-PSO算法的动力电池低温充电优化

为研究低温下电动汽车电池的充电性能,通过在不同温度下对电池进行充放电试验,获取大量试验数据,分析低温环境下影响电池充电性能的因素。通过PCA算法对众多影响因素进行降维处理,得到主要的影响因素。建立PSO-Elman神经网络模型,用于估计锂离子电池低温充电能耗。基于此基础上,利用PSO算法对传统充电CC-CV充电方法进行优化,在达到充电截至电压前,采用粒子群优化算法得到最优充电曲线的近似值,将充电时的能量耗及充电所用时间作为优化目标构建粒子群优化算法的适应度函数,用粒子群优化算法进行迭代优化。仿真测试结果表明,优化后的充电策略能有效减少锂电池低温充电时间和能量消耗。