基于元技术的海洋环境监测系统能力分析

海洋环境监测系统的能力分析直接关乎船舶工程等相关产业的发展、海洋资源的合理利用以及海洋生态系统建设。文章在关键技术等概念基础上,提出体系工程中元技术概念;结合DEMATEL方法分析元技术的集成成熟度,给出体系工程能力测评范式,并据此分析了MECMS设计阶段的体系能力。结果表明:在MECMS设计阶段需要重视对时域频域处理技术、时空处理技术以及信号截获技术等原因技术的把握。     

基于灰色二次指数平滑的QAR参数关联度预测

由于QAR参数波动的后果具有潜在性和滞后性,因此分析人员容易忽视其危险性而使其发展为不利事件。针对该问题,提出运用QAR参数关联度分析的方法,建立QAR参数波动与事件之间的对应关系;并构建基于二次指数平滑-灰色关联法的关联度预测模型,进一步明确QAR参数波动与事件之间关系的动态变化趋势。运用实际数据对该模型进行验证,表明结论符合实际,该模型科学合理,可以用于QAR参数分析过程。     

考虑供电能力的列车运行调度优化策略研究

针对地铁客运高峰时段牵引供电系统直流馈线保护装置频繁过负荷跳闸的现象,提出考虑供电能力的列车运行调度优化策略。在列车自动监控系统中加入多车同时起动监控模块,对处于同一供电区间列车的起动时刻进行监控,当同一供电区间出现多车同时起动时,通过调整列车停站时间,避免多车同时起动,从而降低直流馈线峰值电流,消除直流保护过负荷跳闸隐患。通过对上海轨道交通某线部分区段进行仿真计算,验证了优化策略的有效性和可行性。     

软交换GSM-R核心网的容灾能力及测试

介绍了软交换GSM-R移动通信网络组成、容灾的定义及评价标准;讨论了软交换GSM-R MSC双归属采用的几种不同模式及其优缺点;根据现场实际测试经验,总结了软交换GSM-R核心网的几种测试方法.     

重载机车用缓冲器连挂安全性能仿真比较分析

文章通过重载机车应用不同缓冲器的连挂安全性能仿真分析,比较各型缓冲器吸收冲击性能的优劣,为重载机车选择合适的缓冲器提供参考。     

TCR型SVC相控电抗器参数选择

根据TCR型SVC中相控电抗器电流特点,分析其电流基波与谐波分量的关系与规律;通过TCR运用性能比较,探讨相控电抗器参数的合理选择。     

智能化多功能汽车性能检测仪的研究

针对汽车整车基本性能及保安性能测试技术 ,兼容现有测试仪器的传感设备 ,基于虚拟仪器的思想 ,提出了智能化、集成化检测仪的设计方案 ,解决了多参数集中同步测量、试验数据现场处理等问题。该装置可取代多种仪器完成车辆基本性能测试     

航行作业船舶考虑舵力的动力定位能力评估方法研究

在船舶动力定位系统中,主推和舵组合（桨舵组合）产生的有效推力矢量区域是非凸的,在进行优化推力分配时需要进行凸化处理。文章提出了一种新的处理办法,将主推和舵的组合等效看成相同位置上的两个不能同时工作的独立推进器,这两个推进器的推力矢量区域都是凸区域,且分别对应主推推力方向不同时的推力矢量区域。在数学上只需通过增加等式约束来实现非凸区域的凸化处理,处理过程更为简单。文中结合具体实例进行了计算。结果对比表明,该方法是可靠有效的。该方法还适用于有多个禁区的推进器处理。     

A Comparative Study of Three Multivariate Short-Term Freeway Traffic Flow Forecasting Methods With Missing Data

Short-term traffic flow forecasting is a critical function in advanced traffic management systems (ATMS) and advanced traveler information systems (ATIS). Accurate forecasting results are useful to indicate future traffic conditions and assist traffic managers in seeking solutions to congestion problems on urban freeways and surface streets. There is new research interest in short-term traffic flow forecasting due to recent developments in intelligent transportation systems (ITS) technologies. Previous research involves technologies in multiple areas, and a significant number of forecasting methods exist in the literature. However, most studies used univariate forecasting methods, and they have limited forecasting abilities when part of the data is missing or erroneous. While the historical average (HA) method is often applied to deal with this issue, the forecasting accuracy cannot be guaranteed. This article makes use of the spatial relationship of traffic flow at nearby locations and builds up two multivariate forecasting approaches: the vector autoregression (VAR) and the general regression neural network (GRNN) based forecasting models. Traffic data collected from U.S. Highway 290 in Houston, TX, were used to test the model performance. Comparison of performances of the three models (HA, VAR, and GRNN) in different missing ratios and forecasting time intervals indicates that the accuracy of the VAR model is more sensitive to the missing ratio, while on average the GRNN model gives more robust and accurate forecasting with missing data, particularly when the missing data ratio is high.     

IC卡—条码新型地铁自动售检票系统

分析了目前地铁售检票系统存在的问题,在开发了非发接触式ＩＣ卡检票机,非接触式ＩＣ卡车票发行／充值机及通信控制器的基础上,提出了一种实用的以非接触式ＩＣ卡和条码车票为媒体的地铁车站自动售检票系统的结构和运行模式,并对提高系统防伪性能的方法进行了分析。