空调列车硬座车厢内污染物扩散规律研究

目前的检测手段很难从整体上了解列车车厢内污染物分布情况。本文以空调列车硬座车厢为研究对象,采用κ-ε湍流模型和组分输运模型,对车厢内污染物CO2的扩散情况进行模拟研究,结果表明:在现有的条缝通风模式下,车厢内在地板上方110 cm到170 cm的高度范围内,CO2质量分数基本上都超标,除了座椅间通道,整体上处于客车空调设计规范TB1951-87的上限1.7倍左右;靠近座椅间通道的两列乘客区受送风气流旋涡的影响,在110 cm的高度上,CO2浓度沿车厢长度方向呈脉动状分布;在靠近车窗的乘客区,由于上升气流的带动,乘客头部高度上的CO2浓度低于车厢中上部的浓度;在同一高度上,车厢中部CO2浓度高于端部的浓度;双人座位乘客区的CO2浓度低于同排相同高度上三人座位乘客区的浓度。研究结果可为空调列车硬座车厢内污染物的检测测点设置和气流组织改善提供参考。     

基于因子分析与AHP的高速列车乘坐舒适度评价模型与实证分析

针对目前舒适度研究偏重于列车运行物理指标层面的现状,结合人机工程学、环境与行为心理学等相关理论,提出了综合满足旅客乘坐需求、生理感受与心理感受的高速列车广义舒适度的概念。在对北京至四方的铁路线运行的CRH2型动车组745位旅客进行问卷调查的基础上,通过因子分析对指标进行降维,利用AHP构建乘坐舒适度评价模型,得出舒适度影响因素的权重,并提出改进建议:1.细化列车振动、噪声与照明舒适度评价指标;2.优化座椅休息、就餐、娱乐等功能设计;3.进一步调控车厢温度、湿度与空气质量。该模型的建立为我国高速列车乘坐舒适度研究提供了理论依据。     

基于ANSYS有限元简化模型的斜拉桥地震响应分析

桥梁的地震响应分析可为桥梁的设计和加固提供重要依据。以横跨燕山大学东西校区的燕宏桥为例,本文提出一种根据斜拉桥精细ANSYS实体模型的动力特性创建简化模型的方法,用该模型进行了地震反应分析。     

方形钢管混凝土轴压柱局部屈曲的有限元分析

分别建立方形空钢管柱和方形钢管混凝土柱的有限元分析模型,并对两者进行屈曲分析.通过与相关试验数据以及理论计算结果比较,发现有限元分析结果与试验数据吻合良好,表明所采用的有限元分析模型是合理的,可用于评估方形钢管混凝土柱钢管壁的屈曲强度.     

部分斜拉桥主塔鞍座区局部应力分析

通过对一座部分斜拉桥主塔鞍座处局部应力分布的有限元计算分析,说明部分斜拉桥主塔鞍座处局部应力的分布特征。依据鞍座处局部应力影响范围很小的特点,提出设置螺旋筋和索孔端部镶嵌预埋钢板的局部设计补强措施,避免在索鞍下出现危及结构耐久性的有害裂缝。     

大型沉井施工期局部冲刷模型试验及工程验证

泰州大桥中塔采用了目前我国最大规模的水中沉井基础,浮运沉井施工过程中,由于沉井、水流、泥沙三者的相互作用,将会产生浮运沉井施工期冲刷,进而影响沉井施工,准确地了解沉井下沉过程中的局部冲刷深度具有重要的工程意义和实用价值。通过河工模型试验分析大型水中深井下沉过程中的局部冲刷情况,并提出相应的计算公式。施工期间对河床的局部冲刷进行监测,监测数据表明模型试验的结果基本可靠,并根据实际局部冲刷数据,提出了有关的沉井施工建议。     

Holt-Winters模型在铁路货运量预测中的应用

铁路货运量的预测结果直接影响到铁路运输计划及有关运输政策的制定。通过提出基于Holt-Winters的铁路货运量预测模型,介绍了平滑系数α、β、γ的选取及初始平滑因子、递推计算过程等关键预测环节,并对该预测模型设计了相应的算法,最后利用实例验证了Holt-Winters预测方法的有效性和实用性。     

基于灰色DGM(2,1)模型的四川省铁路货运量预测

基于四川省铁路货运量的数据特征,引入灰色系统理论,建立四川省铁路货运量DGM(2,1)预测模型,并对其预测值进行精度检验,得出该模型精度为一级,模型精度高、可用于货运量的预测的结论。在此基础上对四川省2010-2015年的铁路货运量进行了预测,结果呈现单调的递增趋势,发展态势良好。     

基于周期时变特点的城市轨道交通短期客流预测研究

分析了城市轨道交通客流的周期时变性特征,并根据该特征在GM(1,1)灰色预测模型的基础上改进了马尔科夫算法,以适用于城市轨道交通短期客流预测。用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,再以此为基础进行了马尔科夫链预测,并采用多转移矩阵排除客流数据中噪声数据的扰动。试验结果表明,改进后的模型在城市轨道交通客流短期预测中具有良好的精确性。     

基于回归模型的城市轨道交通能耗预测

以上海轨道交通运营统计数据为基础,分析城市轨道交通能耗结构。用相关性分析方法研究影响轨道交通能耗的重要因素。建立了城市轨道交通能耗系统的回归模型,并利用该模型对上海轨道交通5号线的能耗进行了预测。结果表明,该模型可以较准确地预测轨道交通的运营能耗,全年能耗预测误差在5%以内,为城市轨道交通能耗系统的建模与预测提供了一种新的方法。