高铁动车组司机连续作业时长的研究

本文在分析动车组司机感知、判断、操作特性的基础上,采用实验心理学测试方法采集司机的各项指标,根据试验测试数据,通过贝叶斯统计学的方法确定合理的高铁动车组司机乘务作业时长,建立乘务作业时长与各项测试指标之间的关系模型。通过算例验证,动车组司机安全可靠度测试等级为良好,并提出相应的改进措施     

基于VISSIM仿真的平面交叉口信号配时方案比选分析

信号交叉口是城市路网的节点和交通关键,它的配时方法对缓解交通拥挤起到决定作用。首先介绍国内外信号配时模型,在对哈尔滨实际交叉El交通调查的基础上,运用4种模型进行配时方案设计,应用VISSIM软件进行仿真分析,得出美国HCM配时方法是最优配时模型。     

基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化

针对交叉口信号配时仅仅依靠单一历史数据进行计算的现状,为了使交叉口信号周期时长能够充分利用过往历史数据,根据城市交通流量具有周期性与不确定性的特点,提出了一种基于RBF神经网络预测的交叉口信号周期时长优化方法.根据交叉口晚高峰历史交通流量对RBF神经网络进行训练,用训练好的RBF神经网络去预测未来某一天交叉口晚高峰的交通流量;结合直行当量系数法将预测得到的交通流量转换为等效直行车流量,建立以平均车辆延误及车辆平均停车率为主要控制目标的多目标优化模型,用MATLAB建立遗传算法进行求解;以平均车辆延误与车辆停车率为评价指标对比分析了优化方法、Webster法和实际配时3种方法得到的结果.结果表明:提出的优化方法相较于Webster法和实际配时,在工作日分别减少12％、2％的平均车辆延误,在非工作日分别减少20％、18％的平均车辆延误,提高了交叉口的通行效率.     

信号控制交叉口周期时长对饱和流量的影响研究

交叉口是城市交通的瓶颈,也是交通拥挤现象的集中体现点。为缓解交通拥堵的压力,不少信号控制交叉口采用了加长周期的做法,从而出现了越来越多的160s、180s甚至超过200s的信号周期。但是,在长周期的情况下,车道的饱和流率是否稳定有待于深入解析。该文通过理论分析、实际调研、仿真测试三个层面的研究,对有、无扩展车道情况下的直行车道绿灯时长对饱和流量的影响做了系统深入的研究,研究表明当绿灯时段内通过停车线的车辆数刚好达到15pcu时可以得到最大的饱和流量。     

汽车制造设备重大停故障的影响与应对方案

在汽车制造各生产线中,重大停故障造成生产成本上升,生产效率下降。如何减少重大停故障的产生,是设备管理工作面临的一项挑战。通过集中治理60分钟以上故障,提升保全管理水平[1],开展前期管理,启动重大停应急预案等措施,使重大停发生次数大幅度下降。达到缩小停工时间、降低生产成本、提高生产效率的目的,对汽车制造企业设备管理工作具有一定参考意义。     

小直径单立柱上的波浪荷载研究

文章介绍了小直径单立柱上波浪荷载的计算方法,并以理论计算值作为验证资料,将数值计算值与理论计算值进行对比。研究发现,计算总时长和时间步长对计算结果影响较大。当计算总时长大于15倍波浪周期,时间步长为波浪周期的1/20时,计算结果误差较小,十分接近理论解。在计算深水区小直径立柱的波浪荷载时,立柱刚度过小会使计算结果不稳定,这时应增大立柱刚度计算。     

公共自行车租赁时长分布特性的引力场模型

租赁时长分布特性是公共自行车系统中一项重要的基本特性,通过获取乘客刷卡信息数据,得到了宁波、杭州和北京3 座城市多个工作日的公共自行车租赁时长特性 数据.统计分析得出,不同城市、不同工作日的公共自行车租赁时长分布特性差异较小,由此表明租赁时长分布特性的研究具有一般性意义.在此基础上,基于物理学中的引力场理 论,建立了租赁时长分布特性的两个引力场模型,实际数据检验表明,模型1 和模型2 分 别与租赁时长大于11 min 时及小于11 min 时的分布特性能较好地吻合,并得到了引力场模型的具体函数表达式.研究成果将为公共自行车系统租赁需求预测、租赁站点规划和站 点车辆配置等方面的工作提供重要的理论支撑.     

基于AIS数据的港口拥堵指数模型及算法

为客观、准确地评估港口拥堵程度,借鉴城市道路交通拥堵指数编制方法,提出基于船舶自动识别系统数据的港口拥堵指数模型和算法。首先,适当外扩船舶交通服务报告线,划定包含所有港外锚地的进出港测算线,再根据船舶自动识别系统数据中每艘船舶进出港口和进出泊位的时间测算出船舶实际进港时长、在泊时长和出港时长。然后,将船舶实际在港时长与正常状态下进出港时长的比值作为港口拥堵程度的评测指标,并对该指标进行加权合成,据此得到港口拥堵指数模型和测算方法。最后,以天津港、深圳港、宁波舟山港等港口为例,对港口拥堵指数进行实证分析,结果表明港口拥堵指数模型充分考虑了港内外锚地和港外漂泊船舶的等待时间,能够更加全面、客观反映港口的真实运行状态和拥堵水平。     

富士通老款前置六碟机芯正时校对

尽管此种机芯为富士通公司早期产品,但目前来看,丰田、雷克萨斯车系前置六碟机多采用此种机芯。此机芯结构较复杂,损坏率也极高。以下为该机芯无碟自检后待机状态,供同行参考。     

一种调度区段晚点时长的神经网络预测模型

晚点是区段内列车运行受到扰动后出现的时刻表偏移现象,为分析和预测晚点的发生,相关研究通常采用晚点传播分析、实绩数据统计的方法改善模型输出结果。在现有分析方法的基础上,设计了初始晚点和连带晚点的分类方法,将列车在调度区段的开行转化为有向图表示,并通过分析有向弧内的计划时间饱和度,实现了晚点的分类与传播路径的确定。在分类方法提供的数据基础上,提出了晚点预测模型,采用反向传播神经网络预测晚点时长。组合模型使用北京铁路局某调度区段的实际运行数据进行验证,结果表明允许误差为5 min时,神经网络的晚点时长预测准确率为85.5%,网络受突发事件影响较大,模型拟合复杂数据关系的能力需要进一步改善。