铁路隧道瓦斯等级划分的探讨

研究目的:铁路隧道瓦斯等级划分,在勘察期间要准确定性很难,在施工中影响因素众多,争议较大,操作性相对较差,因此,如何既确保施工、运营安全,又节约工程投资,提高施工效率,缩短施工工期,科学、合理地确定瓦斯等级,值得进一步研究、实践。文章结合某铁路瓦斯隧道施工实例,以翔实的瓦斯检测资料,分析瓦斯涌出量、瓦斯浓度与施工安全的关系,提出新的观点。研究结论:目前《铁路瓦斯隧道技术规范》中以绝对瓦斯涌出量0.5 m3/min为高、低瓦斯等级划分界线的标准太低,使得一些可以按低瓦斯措施安全施工的隧道判定为高瓦斯等级,增加不必要的防爆、衬砌加强等措施,浪费工程投资;而在满足通风要求的情况下,以回风流中瓦斯浓度0.5%作为高、低瓦斯等级划分的标准更合适。     

我国城市轨道交通车辆选配实践及建议

分析国内轨道交通车辆选配的现状,指出车辆选配主要集中在常规制式车型上,虽与城市轨道交通发展的客观条件和基本需求相适应,但也存在基于预测客流选配车辆的盲目性、相互攀比性以及忽视车辆综合拥有成本、保持适度规模与适度组合等问题。因此,提出城市轨道交通车辆按线网层级划分的选配理论及优先发展策略,为今后的城市轨道交通车辆选配提供清晰的思路及合理的工作路径。     

江苏省交通事故时间分布分析

根据江苏省有关交通事故数据,利用统计方法对交通事故发生的时间特征进行分析。通过分析交通事故年时间分布规律的波峰曲线,得出江苏省交通事故发生数量开始振荡变化,逐年上升的势头有望于近期遏制。通过分析交通事故、月、周、小时时间分布曲线,得出交通事故高峰小时出现在交通量高峰小时之后的9~12h、14~16h,两者不重合。死亡高峰时段(危险时段)多发生在18~21h的3h内。研究结论对不同时间内如何采取不同的安全对策来降低江苏省交通事故具有指导作用。     

也说“合乘出租车”

时下,在许多城市经常会碰到乘坐出租车难的情景。尤其是上下班高峰时段、重要节假日及恶劣天气,乘坐出租车更是难上加难。这就促使合乘出租车这一新生事物开始萌动,逐渐进入公众的视野,并正在成为人们一种新的交通方式。据2012年3月24日《新京报》报道,北京鼓励乘客合乘出租车,特别是在早晚高峰     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题，增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件，以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标，构建一种应急设施服务区划分模型，确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型，首先基于P-中值选址模型的优化理念，形成初始方案；继而加入禁忌搜索算法，结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析，验证了模型和求解方法的有效性.     

道路旅客运输安全风险评估研究

根据道路旅客运输企业的行业特点以及作业方式,本文将风险评估对象分为危险源风险评估和线路风险评估,确定了危险源和线路评估过程中的参数设置和风险等级划分标准,得到了包括准驾车型与运营车辆车型不符等19个一级危险源,可为道路运输企业全面开展道路旅客运输风险评估提供参考。     

合乘车辆在海外大行其道

近几年,合乘车辆正在快步进入人们的生活。不但有许多人在结伴合乘车辆上下班,也有人结伴合乘车辆外出旅游,各类的"拼车"网站、"拼车"论坛也应运而生。北京明确鼓励乘客合乘出租车,特别是在早晚高峰时段,合乘者各付共同路段车费的60%,并可以打印多份发票。另外,重庆、杭州等不少城市对合乘出租车也早已在先行先试。其实,合乘车辆作为一种出行方式,并非新鲜话题,在海外一些比较发达的国家早已大行其道。德国是比较注重环保的,合乘车辆是很普遍的行为。最通常的方法有     

基于分级节点的高速铁路货运动车组开行研究

“八纵八横”高速铁路网货运节点可以利用聚类分析法,依据货运总量、GDP、人口、社会消费品零售总额、快递业务量、线路连接数、城市类别和节点类别等指标划分为4个等级。基于灰色系统预测模型,预测2025年高速铁路货运量,构建数学模型计算保本货运量。依据节点划分、货运量预测、保本货运量结果,计算各等级节点中盈利OD所占的比例,结合日均OD量,分析各等级节点间开办高速铁路货运的可行性。研究表明,在一级节点之间可以开行高速铁路货运动车组专列,在二级节点之间可以开行客货联挂动车组,三、四级节点可以采用捎带运输的方式。     

我国旅客联运发展必要性及推进路径研究

旅客联运作为综合运输服务体系的重要组成部分,可以发挥各种旅客运输方式的比较优势,提高运输组合效率和服务水平,是推进现代综合交通运输体系建设的重要切入点。近几年我国旅客联运发展迅速,市场、政府如何做好分工,营造多种运输方式主体共赢的市场格局以及推动健康有序推进我国旅客联运发展,是近些年值得我们思考和解决的关键问题。     

基于水域精细划分的VTS雷达站选址配置优化

为了提高水上安全监管效率和保障水上运输安全生产, 以船舶交通管理系统(VTS)雷达站为研究对象, 研究了基于水域精细划分的VTS雷达站选址优化问题; 考虑实际环境中遮挡因素和水域风险因素对雷达监测效果的影响, 基于软件ArcGIS 10.4.1提出了水域精细划分方法; 以雷达站建站位置和雷达配置类型为决策变量, 以水域覆盖率最大和总成本最小为目标函数, 构建了混合整数规划模型; 基于模型特点设计了多目标粒子群算法, 给出了生成初始粒子群的启发式规则, 并在算法中引入有效的变异操作; 为了验证方法的有效性, 以ZDT系列测试函数对算法搜寻最优解的性能以及算法的收敛性进行了研究。研究结果表明: 水域精细划分方法能够在考虑遮挡因素和风险因素的情况下实现对水域的空间划分, 实例中在存在62个雷达站候选点的情况下将雷达站所需监测水域划分为2 812个水域单元; 改进的粒子群算法在ZDT测试函数中能够有效地寻找全局最优解, 并且在最优解的分布上具有良好的收敛性和分布性; 针对实例中的VTS雷达站选址项目模型达到了95.92%的覆盖率, 成本为33 800元。可见, 考虑环境遮挡和水域风险因素的VTS雷达站选址模型是有效的, 改进的多目标粒子群算法可以提高VTS雷达站选址的科学性和合理性, 是解决VTS雷达站选址优化问题的一种有效方法。