基于环境遥感的张崇段取（弃）土场环境评价

张家口至崇礼段工程地处山区,地质情况复杂。鉴于此,利用环境遥感技术对取（弃）土场的地质情况、气候水文、生态环境进行评价,可为工程顺利施工提供科学依据。     

针摆传动中弓背齿廓的受力分析

针对针摆传动中的高精度要求,给出了求最佳修形量的优化方法,在对齿廓修形产生的几何相对转角进行计算的基础上提出了弓背齿廓,进行了理论分析研究,并通过动态受力分析方法得到齿面接触力和接触应力.采用弓背齿廓修形方式计算结果表明,最佳弓背齿廓修形可以获得较小几何相对转角,有效减小回转误差,实现高精度传动,以适用于有高精度要求的针摆传动中.     

潜水器纵倾调节系统PWM控制技术的研究

介绍了国家863重大专项7000米载人潜水器纵倾调节系统PWM(Pulse-Width Modulation)控制方法,并研究了该控制方法对系统动态性能的影响,文中给出了实际系统的测试数据和性能分析等.     

提升轴系扭振分析置信度的建模方法

曲轴的扭振严重影响发动机寿命及NVH性能,目前,工程上普遍采用单一的集总参数法对曲轴进行扭振分析,由于缺少相关的验证过程,所得的仿真结果置信度存疑,只能依赖台架试验结果来证明,费时费力,不利于CAE分析改进.本研究提出一种校核修正方法来建立具有较高置信度的发动机曲轴系统仿真模型进行扭振分析,详细讨论了集中模型中各个自由...     

基于红外路径识别的智能车控制系统设计

介绍一种基于模拟式红外光电传感器路径识别的智能车控制系统,使用飞思卡尔公司16位单片机MC9S12DG128为核心控制单元,采集红外传感器信号智能分析导引线路径信息,自动控制舵机转向,并对智能车的直流驱动电机实现PID调速控制。     

汽车空调油耗试验分析及研究

汽车空调作为整车内部主要耗能附件,对用户实际使用油耗的影响巨大,有着很大的节能潜力。文章基于WLTC循环,采用不同试验方案,对多辆轻型车进行空调油耗,考察国内多款主流车型的空调油耗水平及空调制冷效果,验证压缩机排量和车辆前端密封导流对空调油耗的影响。结果表明:1)空调能耗占比较大,不容忽视,不同车辆的空调能耗占比总体分布在22%左右。2)多数车辆无法达到10min时头部平均温度达到23℃的要求,无法获得节能效果值。3)适当降低压缩机排量和增加车辆前端密封导流都具有一定的节油效果。     

旧水泥混凝土板压浆材料及处治技术研究

针对现有灌浆材料普遍具有强度低、凝结慢、泌水大、易离析、收缩大等缺点,通过试验研究,配制出水泥、水、砂、粉煤灰、膨胀剂、减水剂及早强剂等灌浆材料的最佳组成比例。以武黄高速公路旧水泥混凝土板处治工程为依托,运用钻孔压浆技术,对脱空板底进行灌浆处治,工程效果明显。     

三峡库区码头安全评价体系研究

分析了三峡成库后重庆地区的码头安全问题,建立了一套码头安全评估指标体系,并对其权重进行分析,确定了影响安全因素的重要性;同时运用模糊层次分析法,实现了对码头安全的评估。     

基于人均延误的公交优先信号交叉口配时研究

以交叉口人均延误最小为目标,考虑公交专用道影响因素,利用延误偏差优度指数建立信号配时优化模型。结合实例,实现定时控制交叉口参数确定过程,并得到参数与延误偏差优度指数的关系。该配时方案能有效减少人均延误,为进一步发展公交优先及提高交叉口通行能力提供理论依据。     

A mixed Bayesian network for two-dimensional decision modeling of departure time and mode choice

The modeling of travel decision making has been a popular topic in transportation planning. Previous studies focused on random-utility discrete choice models and machine learning methods. This paper proposes a new modeling approach that utilizes a mixed Bayesian network (BN) for travel decision inference. The authors use a predetermined BN structure and calculate priori and posterior probability distributions of the decision alternatives based on the observed explanatory variables. As a “utility-free” decision inference method, the BN model releases the linear structure in the utility function but assumes the traffic level of service variables follow multivariate Gaussian distribution conditional on the choice variable. A real-world case study is conducted by using the regional travel survey data for a two-dimensional decision modeling of both departure time choice and travel mode choice. The results indicate that a two-dimensional mixed BN provides better accuracy than decision tree models and nested logit models. In addition, one can derive continuous elasticity with respect to each continuous explanatory variable for sensitivity analysis. This new approach addresses a research gap in probabilistic travel decision making modeling as well as two-dimensional travel decision modeling.