内补口车在钢管内防腐层补口施工中的应用

大口径管道防腐层一般采用人工补口方法施工,存在施工效率低、质量缺陷多及受限空间施工安全风险大等问题.文中主要介绍了在钢管内防腐补口施工中采用内补口车替代人工补口的施工技术.设备调试、定位、通过性及质量控制是施工中的技术难点,施工中通过参数调整、视频定位、使用专有的机械设计、合理施加外力及采用过程中监控等技术方案顺利解决...     

基于LS-DYNA的卡车前下部防护装置仿真优化

本文针对现生产车型前下部防护装置存在的问题,应用LS-DYNA软件,对某卡车前下部防护装置进行碰撞仿真分析,通过研究前下部防护装置防护梁和支架等结构形式对承载力的影响,开发出一套轻量化、模块化、装配便利的全新前下部防护装置,并将此结构推广至多平台车型,实现年降成本约4000万。     

纯电骡子车开发及试制新方法应用

通过对比燃油汽车与纯电动汽车整车架构,分析燃油车改制纯电动骡子车的可行性。利用现有车型完成纯电动骡子车改制,不仅可以节省开发成本,还可以加快新产品升级换代。同时基于两种车型的差异性,制定相应的车型改制方案。阐述常见的改制内容与创新方法应用,为后续同平台新车型开发提供参考。     

基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型（ARIMA-BPNN-DSR, ABD）。混合模型由差分整合移动平均自回归模型（auto regressive integrated moving average model,ARIMA）和反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）通过动态选择回归算法（dynamic selection of regression,DSR）融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年（疫情影响下）厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明：(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,...     

防范商渔船碰撞宁德示范区建设思路

防范商渔船碰撞是海事部门开展水上交通安全工作的重点与难点。为深化推进安全生产专项整治,宁德海事局提出建设“防范商渔船碰撞示范区”的构想。在分析了目前建设成效的基础上,提出了宁德示范区的建设思路,明确了示范区定位、建设目标、示范内容及主要建设任务,为其他地区提供方法论参考和实践借鉴。     

旅居车9 kW燃油驻车加热系统的降噪措施

针对旅居车9 kW燃油驻车加热系统噪声开展降噪研究。9 kW燃油驻车加热器取暖性能良好,但噪声性能较差,基于噪声-振动-声振粗糙度测试手段和消声理论,提出了4种降噪方案。结果表明：优化排气消声器扩张比和容积的组合方案效果最佳,车内噪声可有效改善5.5 dB,改善后噪声满足旅居车内部噪声控制要求（≤55 dB）,可以实现燃油驻车加热器取暖性能和噪声性能的平衡。     

"站车一体化":地方合资铁路客运管理一种新范式

管理的功能性和经济性维度,是衡量铁路站车管理效率的重要导向.本文结合合资铁路公司"大部制"组织框架,深入探讨"站车一体化"的管理内涵和创新做法,剖析措施和成效之间的必然关系,以期通过提炼输出管理模式,在更广阔的铁路客运管理平台发挥指导作用.