信号控制交叉口左转非机动车过街模式适用性

为分析信号控制交叉口两种左转非机动车过街模式（机动车和非机动车一体化模式以及行人和非机动车一体化模式）的适用条件,在动态交通条件下,定量分析两种模式对典型两相位和四相位信号控制交叉口通行效率和安全性的单独与综合影响。在通行效率方面,选取机动车通行能力作为评价指标;在安全性方面,引入一个可比选交通设计方案的指标——交通当量冲突。通过理论与实例分析,从通行效率和安全性两方面给出了两种模式的适用性。结果表明：两种模式在上述方面均有单独优势;两相位信号控制交叉口,在相应的左转非机动车和机动车交通量条件下两种模式均能同时提高交叉口通行效率和安全性;四相位信号控制交叉口,两种模式均不能同时起到积极作用。     

舰船电磁环境特性研究

在对舰船电磁环境进行系统分类之后,总结并分析了目前舰船平台上可测量和控制的电磁环境参量,并根据舰船总体电磁兼容设计和测试经验研究了主要用于表征舰船电磁环境特性的物理量及其试验测试方法.     

基于草图的战场态势标绘系统

手绘草图以笔式交互为信息获取手段,以捕捉和理解用户的输入意图为目的,是表达人类思维最自然的人机交互方式.通过分析军事标绘中目前需要解决的人机交互问题,简单介绍草图识别技术,并将草图技术引入军事标绘,提出了基于草图的战场态势快速标绘系统的基本框架,以及系统各主要部分的实现方法.     

交通部《公路工程施工招标投标管理办法》浅析

根据交通部最近修订的《公路工程施工招标投标管理办法》,介绍了修订的背景、思路,对修订内容进行了分析;并重点分析了新办法中极力推行的新的评标方法——合理低价法。     

氯离子在混凝土中渗透行为的研究

文章在干湿循环和全浸泡两种条件下，研究了氯离子在混凝土中的渗透性能，并考虑扩散系数随时间变化的因素．为准确地预测实际工况混凝土结构的使用寿命提供参考。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题研究

物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证.     

航海气象传真图的降噪处理

气象传真图是船舶驾驶员预知航行区域的气象信息及海况的主要途径.受电磁波和收发装置的影响,气象传真图在传输、接收的过程中会产生高斯噪声和椒盐噪声,严重时会导致接收到的气象传真图模糊不清和失真,这会影响船舶驾驶员的分析和决策.为此,基于偏微分方程(PDE)建立数学模型,对含有噪声的气象传真图进行降噪处理,取得了明显的效果,这为提高气象传真图的质量提供了一种可行方法.同时,这种方法也可运用于船舶其它的电子图像设备(如电子海图,雷达,AIS),有效降噪、提高图像质量.     

基于规范的牺牲阳极阴极保护优化设计方法

牺牲阳极阴极保护设计缺乏针对单块阳极形状尺寸和整体方案的优化方法。为解决此问题,首先引入细长系数和扁平系数的概念;然后基于规范推导无涂层时牺牲阳极形状尺寸与所需牺牲阳极总数量和总质量之间的关系;接着利用结构物的极化要求和牺牲阳极材料的消耗要求等确定牺牲阳极形状尺寸的可行域;最后结合经济性指标建立完整的优化问题模型并给出求解方法。此优化设计方法能够确定牺牲阳极形状尺寸和获得经济性最优的整体方案。     

Sensorimotor self-learning model based on operant conditioning for two-wheeled robot

Traditional control methods of two-wheeled robot are usually model-based and require the robot’s precise mathematic model which is hard to get. A sensorimotor self-learning model named SMM TWR is presented in this paper to handle these problems. The model consists of seven elements: the discrete learning time set, the sensory state set, the motion set, the sensorimotor mapping, the state orientation unit, the learning mechanism and the model’s entropy. The learning mechanism for SMM TWR is designed based on the theory of operant conditioning (OC), and it adjusts the sensorimotor mapping at every learning step. This helps the robot to choose motions. The leaning direction of the mechanism is decided by the state orientation unit. Simulation results show that with the sensorimotor model designed, the robot is endowed the abilities of self-learning and self-organizing, and it can learn the skills to keep itself balance through interacting with the environment.     

地铁车站站台火灾影响分析与人员疏散研究

掌握地铁车站站台火灾对人员的危害性及其发展规律是确保安全运营和人员高效疏散的前提.本文在计算流体动力学的基础上,结合Pyrosim仿真软件构建地铁车站站台火灾仿真模型.分析了站台内火灾烟气的扩散规律,并在此基础上根据热释放速率、火源数量及位置,以及排烟速率的不同设计火灾场景,探索这些因素变化对火灾发展的影响,并结合通风策略对人员疏散时间和速度进行比较分析.所得研究结论为站台火灾发生时的应急措施和人员疏散提供依据.