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112.
内河港口使用皮带机往往台数较多,且一般不在同一平面内,物料块度差异大.在进行皮带机设计时必须结合本港实际,根据使用场地、物料特性、通过量、装卸工艺、设备配置等因素进行综合比较,确定所需的主要技术参数. 相似文献
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建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。 相似文献
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针对共享单车的供需失衡、分布不均问题,研究了共享单车用户骑行起讫点的聚集区分布以及不同区域的骑行时间特征,为共享单车的调度运营提供理论支撑。基于用户的骑行订单数据,采用均值漂移算法对骑行起讫点进行聚类学习,得到共享单车的骑行聚集区分布;随后采用spearman相关系数来衡量骑行时间特征的相似度,对不同骑行聚集区的借车与还车量的累计差值的时间序列曲线进行聚类处理,划分出6类典型的骑行特征,并对不同骑行特征所在地的兴趣点(POI)进行因子分析,结果表明:在空间上,共享单车的骑行聚集区的空间分布与所在区域的城市路网的布局形式存在较大关联,不同时间段的骑行聚集区的分布大致相同,仅在出行量上存在差异。骑行聚集区的骑行特征与土地利用性质之间存在相关性,例如,对于骑行特征为1天内借车量小于还车量的骑行聚集区,其主导因子为商业用地,占比为0.4;对于1天内用户的借车量大于还车量的骑行聚集区,其主导因子为住宅用地,占比为0.57。多种用地性质混合的区域,借还车的差值较小且易产生波动。此外,同一类型的骑行时间特征的主导因子占比在工作日与非工作日会产生变化,同一区域的骑行时间特征在工作日与非工作日存在差异。 相似文献
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