组合预测权系数的一种计算方法

组合预测是对用多种预测方法进行预测的结果加权。本文提出了一种用非线性规划的ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件来计算系数的方法。该方法具有计算简单且容易实现的特点。     

CRH_3型高速动车组整流器预测电流控制仿真研究

对CRH3型高速动车组牵引传动系统采用的四象限整流器,在分析了其基本原理及其控制策略的基础上,利用Matlab/Simulink建立了一种基于预测电流控制方法的四象限脉冲整流器的仿真模型。仿真结果表明,预测电流控制方法可以保持中间直流环节电压的稳定输出,实现调压稳压的功能,并且网侧功率因数近似等于1,谐波含量较小。     

FAO 核心子系统安全完整性等级 评价方法研究

为探究如何更加实际地评价全自动运行(FAO)系统核心子系统功能的安全完整性等级(SIL),通过研究欧 洲电工标准化委员会(CENELEC)标准中风险模型的构造,给出风险降低因素(RRF)的定义;通过定义的风险降低 因素,建立可容忍事故率(TAR)与可容忍危害率(THR)的换算关系,进而评估出 FAO 系统核心子系统功能次级危 害的可容忍危害率;最后通过其与安全完整性等级的对应关系,得到核心子系统功能的安全完整性等级。应用结 果表明：结合实际的 FAO 工程项目应用成果,给出风险降低因素中各要素的具体示例,可供借鉴;与直接采用 可容忍事故率保守估计安全完整性等级的方法相比,在考虑风险降低因素后评估得到的安全完整性等级更接近实 际情况。     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

数据驱动的高速列车子空间预测控制

随着列车运行速度的提高,列车与接触网、轨道、空气的动力作用加剧,给高速列车的建模与控制提出更高的要求。本文提出数据驱动的高速列车子空间预测控制方法:构建基于状态框架的高速列车多变量动力学系统;由输入输出数据设计高速列车的子空间预报模型;详细分析高速列车子空间预测控制器的设计方法,并给出相应的预测控制算法。高速列车的数值仿真实验结果证明所提出控制方法的有效性。     

谷竹高速公路大坪山隧道地应力特征及岩爆预测

基于大坪山隧道的工程地质条件,根据现场实测地应力,采用三维有限元分析法反演得出隧址区的初始应力场,计算结果表明,隧道轴线纵剖面处于中等应力水平,有发生中等岩爆的可能性.以此为依据,结合室内岩石试验,采用Russenes判据、Turchaninov 判据、R b/σ1判据及陶振宇判据等4种国内外有代表性的判别方法进行综合预测.预测结果表明:较深埋的硬岩段将产生低—中等岩爆,埋深900 m附近坚硬完整白云岩段可能出现强烈岩爆.     

铁路架桥机施工作业过程安全风险控制研究

架桥机施工作业过程中均存在一定的安全风险,对架桥施工过程安全风险及控制措施进行研究具有重要意义.本文以 TJ165架桥机为实例,主要介绍了架桥施工中几种主要工况下的作业情况、安全风险、事故原因分析,提出了架桥作业中安全风险的预防重点和难点,并对架桥施工中安全管理注意事项和防范措施进行了阐述.     

郑州地铁一号线车辆编组方案研究

在研究郑州地铁一号线客流预测的基础上,对满足客流预测的3种方案进行比选,从运能适应性、服务水平、车辆扩编的可行性以及列车动拖比等方面进行研究,从而得出郑州地铁最终的编组方案。     

论勘察设计企业项目管理过程中的合同管理

勘察设计企业合同管理是目前社会经济背景下项目管理过程中的一种重要经济手段并越来越被企业所认知并赋予重要的地位。勘察设计企业的领导们越来越清晰地认识到,合同管理在整个企业项目管理中有着举足轻重的作用:合同管理作为工程项目管理的一个重要的组成部分,并且要实现合同约定的目标,必须将合同管理融入整个项目的实施前、实施过程中、实施结束后的全过程。对勘察设计企业合同管理的背景、概念、分类,管理的机构、管理人员职责,合同签订前准备、签订过程中及事后的管理进行了探讨。     

基于广义回归神经网络的瓦斯涌出量预测

简要介绍了瓦斯涌出量预测问题和广义回归神经网络（GRNN）的特点,指出与常用的BP神经网络相比,使用广义回归神经网络（GRNN）具有收敛迅速、人为干扰小等优点,适宜用于瓦斯涌出量的预测。并对一个案例进行预测,证明了广义回归神经网络（GRNN）可以满足实际生产的精度要求,较好解决瓦斯涌出量预测的问题。