800kV组合电器用万向力平衡补偿器

高压输变电设备是电力工业的技术基础,而研制结构和性能优异的800kV组合电器用补偿器又是实现高压输变电设备国产化的关键.文中主要针对800kV封闭式组合电器用补偿器进行探讨,设计了万向力平衡式波纹补偿器.它是一种新型的压力平衡型补偿器,它不仅能同时进行轴向和径向补偿,而且能很好地降低补偿器的轴向推力.尤其是当既有轴向又...     

基于自律分散技术的快速公交智能调度系统设计研究

自律分散技术是一种国际上的新型技术,现已被广泛应用到各个相关领域.快速公交是近年来公交系统发展的重要方向,本文从功能需求的角度出发,运用自律分散技术,对快速公交智能调度系统进行横向和纵向结构的设计研究,从而为快速公交系统的发展研究提供一个新的思路,具有一定的指导和借鉴意义.     

基于混合动力城市客车控制策略的研究

介绍了三种典型混合动力城市客车的类型,并描述和分析了其各自控制系统的控制策略.同时对混合动力城市客车的应用及发展前景作了阐述.     

典型客流密集区的非机动车停放组织优化方法研究

机非混行是我国道路交通的一大特性,非机动车在城市交通中的地位不容忽视.本研究主要关注在典型的客流密集区的非机动车停放管理,其中典型地点如城市轨道交通换乘枢纽、公园、医院等公共服务性较强的客流发生吸引源.通过总结客流密集区的非机动车停放存在的问题,提出对应的可实施措施.在北京市城铁五道口附近非机动车停放改善中,通过设置双...     

美国城市停车政策解析

为借鉴美国城市停车政策从充分满足需求到停车需求管理转变的成功经验,回顾了美国城市停车政策的发展历史,并对21世纪以来美国城市停车政策发展的新趋势进行解析.指出城市停车政策对出行方式选择和城市空间环境规划设计具有重大影响,进而对城市交通拥堵、空气质量、土地开发密度、街道活力、步行交通环境等产生影响.最后,针对当前中国城市...     

超大跨径部分地锚交叉索斜拉桥的概念设计

提出了一种适用于跨径1500m左右斜拉桥的原创设计方案,即“部分地锚交叉索斜拉桥”,其主要特点是将长索交叉并锚固于地锚,使长索不对主梁产生水平压力.研究表明该方案具有以下显著优势:大幅度降低了斜拉索引起的主梁水平压力;交叉索有效提高了跨中区域的刚度;由于交叉索提供了双重竖向支撑,水平力又相抵,因此长索倾角可以适当减小,...     

半潜式钻井平台建造变形控制研究

针对深海半潜式钻井平台,在施工建造中的变形控制作了分析。通过设计与研究,结合实际吊装能力,制定合理的搭载计划;根据计算分析结果,施加结构反变形,采用临时加强等措施,有效地控制了建造过程中的结构变形,满足建造精度要求,取得了良好的效果。     

城市地下道路交通安全研究

以城市地下道路系统为研究对象,利用驾驶模拟舱模拟驾驶员在各种不同条件和环境下的城市地下道路上的行驶情况,总结城市地下道路在交通安全方面可能出现的隐患,统计分析驾驶员的心理、生理因素以及驾驶员的违章行为,车流和道路环境与城市地下快速路系统交通安全的关系和产生的影响,并预测在城市地下道路中可能会发生的多种交通事故,提出预防建议和可采取的紧急救援措施,对城市地下道路系统的建设具有参考意义。     

Bit stream oriented enumeration tree pruning algorithm

Packet analysis is very important in our digital life. But what protocol analyzers can do is limited because they can only process data in determined format. This paper puts forward a solution to decode raw data in an unknown format. It is certain that data can be cut into packets because there are usually characteristic bit sequences in packet headers. The key to solve the problem is how to find out those characteristic sequences. We present an efficient way of bit sequence enumeration. Both Aho-Corasick (AC) algorithm and data mining method are used to reduce the cost of the process.     

Automatic product image classification with multiple support vector machine classifiers

For the task of visual-based automatic product image classification for e-commerce, this paper constructs a set of support vector machine (SVM) classifiers with different model representations. Each base SVM classifier is trained with either different types of features or different spatial levels. The probability outputs of these SVM classifiers are concatenated into feature vectors for training another SVM classifier with a Gaussian radial basis function (RBF) kernel. This scheme achieves state-of-the-art average accuracy of 86.9% for product image classification on the public product dataset PI 100.