基于CAN总线在线调试电控单元软件的方法研究

在分析工程实际需求和已有在线更新电控单元应用程序方案的基础上，提出了一种新的基于CCP(CAN Calibration Protocol)协议的在线更新电控单元程序的软件机制该软件机制充分利用了当前车用电控单元中广泛采用的CAN总线网络、为电控单元应用程序调试和测试提供了一种快速方便的程序下载方案。给出了该方案实现过程中两个难点问题的解决方法。     

复线双方向区段车站坡道延续进路的修改

在哈大电气化改造过程中,我段管内共有18个站电气集中改造项目,其中3个站(达家沟、虎市、长春南站)具有坡道延续进路.     

基于OD反推和Synchro-VISSIM仿真的交通影响评价研究

以往的建设项目交通影响评价研究多从宏观层面评估周边路网交通负荷情况(如饱和度、平均延误及服务水平),而忽略了关键路段或路口以及实施特定交通组织和管制措施下的实际交通运行情况(如排队长度、停车次数及车流冲突)。针对该问题,提出了宏观交通规划模型与微观交通仿真评价相结合的交通影响分析技术手段,实现了宏观与微观的统一。以深圳市建设路深圳酒店区域更新单元交通影响评价为例,通过基于TransCAD的OD反推技术研究建设项目开发对周边交通系统的影响,并提出相应的改善措施和方案;然后基于Synchro仿真系统对关键路口信号控制方案进行优化,并采用VISSIM仿真系统对提出的交通改善比选方案进行仿真优化。该方法进一步完善了我国现阶段交通影响分析理论体系,具有良好的操作性和实用性。     

250km/h标准动车组轴箱轴承选型方案分析

根据轴箱轴承的结构尺寸、润滑、密封、寿命、可靠性、可维修性等技术指标对现有动车组所用轴承的性能进行了详细分析,结合250 km/h标准动车组的特点以及后续发展方向,对轴承的选型给出了可行性建议,并形成了250 km/h标准动车组轴箱轴承选型方案。     

基于神经网络的汽油车三效催化器老化诊断

随着汽油车后处理系统复杂程度的提高,三效催化器的故障诊断需要解决建模难度大、标定成本高等问题。结合神经网络在处理非线性问题上的优势,提出一种基于神经网络的汽油车三效催化器老化诊断算法。算法以三效催化器的老化机理为基础,采集催化器前后氧传感器信号作为特征输入,结合不同故障进行编码,构成网络训练和测试所需的数据集;分别应用反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)和深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的模型架构,对训练过程各参数进行调优,并对诊断结果进行测试。试验结果表明:基于神经网络的诊断算法建模简便,具有较高的诊断精度和泛化能力;诊断架构上,DBN相对于BPNN简化了特征提取过程,拥有更高的诊断精度。