城市公交车身轻量化分析与设计

作为城市枢纽的公交车,采用纯电动技术可作为降低城市环境污染、减少能源消耗的切入点.目前续驶里程短是制约纯电动公交发展的主要因素.可以通过增加动力电池的电量或者对整车进行轻量化来增加续驶里程.在轻量化设计方面,对高强钢、铝合金、镁合金、工程塑料和碳纤维等几种轻量化材料进行对比分析,从中选出目前较为合适的铝合金材料.通过理...     

基于锁闭功率的地铁折返道岔锁闭卡阻临界态自适应判别研究

针对地铁折返道岔设备锁闭卡阻故障易发生但不易预判的问题,以S700K转辙机为研究对象,从统计学角度,基于锁闭功率建立自适应的锁闭卡阻临界态判别新机制.对锁闭卡阻故障前的锁闭功率变化行为进行了统计分析;提出基于循环Otsu的卡阻临界功率阈值自适应分割模型,依据临界阈值设计锁闭卡阻临界态判别应用场景方案;利用武汉地铁不同线路的多组道岔锁闭卡阻故障前后锁闭功率数据进行实证测试,验证了所提模型和方案的有效性.     

How does purchasing intangible services online influence the travel to consume these services? A focus on a Chinese context

Transportation - A considerable number of empirical studies have explored the effects of information & communication technologies (ICT) on travel in recent years. In particular, the most...     

隧道爆炸冲击波的危害及控制措施

目前山岭隧道施工基本以钻爆法为主,爆破过程中产生的冲击波会对隧道内的人员及机械设备安全产生较大影响,造成重大安全事故和财产损失。本文主要介绍了冲击波在隧道内传播会形成超压,且随着传播距离增加超压峰值逐渐衰减到大气压范围内;基于超压准则评估了冲击波对人体、隧道内设施及周边建筑物的危害程度;通过在隧道内安装简易的冲击波缓冲装置及加强监测、设置安全警戒线等控制措施,减弱了爆破冲击波的危害,从而达到安全快速施工的目的。     

基于载荷谱和CAE的减振器支架优化设计

针对轻型载货车用减振器支架频繁发生断裂问题,利用Matlab软件开发减振器支架载荷谱提取程序,基于实际载荷谱输入,应用CAE分析方法进行减振器支架静强度和疲劳强度分析,发现危险位置与实际断裂位置吻合。利用上述方法进一步完成减振器支架优化设计,通过了整车可靠性试验验证,为判断减振器支架结构强度是否合格提供了有效的依据,并使减振器支架减重30%,实现了优化设计的目的。     

AB控制器与D445通讯性能测试研究

AB的控制器与西门子的传动系统采用Profibus_DP网络进行系统集成时,必须采用第三方设备进行通信连接,本文讲述了在实现系统通信功能的情况下,采用不同的第三方模块、不同的参数设置时系统通讯性能测试结果。     

双洞小净距隧道施工控制要点

在现行的隧道设计施工规范中,还没有明确规定小净距隧道的设计、施工规程.文章结合工程实例介绍了小净距隧道的开挖顺序和围岩支护加固方式,以及中央岩柱加固、监控量测等关键工序,对小净距隧道施工质量的控制作了初步探讨.     

CDUBGM-Markov模型在铁路客运量预测中的应用

文章在传统的灰色模型和马尔柯夫模型的基础上,提出了动态无偏灰色马尔柯夫模型,阐述了该模型的建立方法,并采用这三种模型对我国铁路客运量进行了预测,对比结果表明动态无偏灰色马尔柯夫模型的拟合效果较好,预测精度较高,是一种行之有效的预测方法。     

Hybrid model for prediction of bus arrival times at next station

Effective prediction of bus arrival times is important to advanced traveler information systems (ATIS). Here a hybrid model, based on support vector machine (SVM) and Kalman filtering technique, is presented to predict bus arrival times. In the model, the SVM model predicts the baseline travel times on the basic of historical trips occurring data at given time‐of‐day, weather conditions, route segment, the travel times on the current segment, and the latest travel times on the predicted segment; the Kalman filtering‐based dynamic algorithm uses the latest bus arrival information, together with estimated baseline travel times, to predict arrival times at the next point. The predicted bus arrival times are examined by data of bus no. 7 in a satellite town of Dalian in China. Results show that the hybrid model proposed in this paper is feasible and applicable in bus arrival time forecasting area, and generally provides better performance than artificial neural network (ANN)–based methods. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.