论信息网络传播权

2001修订的《著作权法》增加了信息网络传播权,弥补了法律上的空白,为法院审理有关著作权纠纷提供了法律依据。本文在阐述信息网络传播权的内涵、特征的基础上,对法律没有明确规定的信息网络传播权的保护和限制问题进行探讨,以加强和完善我国著作权法对信息网络传播权的保护。     

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为了适应经济发展，我国许多城市加快了轨道交通的建设步伐。私营公司与政府签订合作协议，共同参与运营管理，这打破了以往一家运营商的垄断局面。如何在保证高质量的运营效率的同时，兼顾各家运营商的收益分配，运费清分的研究显得十分重要。本文分析了影响清分的主要因素和原则，建立有效路径选择模型和基于概率的多路径选择模型。采用改进的遍历算法以保证有效路径集的完整性。利用c++程序计算出各条路径的分担比例和各家运营商的清分比例，给出了提高清分比例的研究结论和建议。     

接触网检测车振动补偿研究

针对接触检测车实际工况,分析了检测车车体振动的动力学特性,建立了基于运动规律的数学模型,论述了训练样本得出检测车拉出值振动补偿函数的原理和方法。     

同相牵引供电系统平衡补偿的最优模型

为消除同相牵引供电系统中的三相不平衡、滤除谐波、补偿无功,讨论了平衡变换的两种最优补偿模型:以波形质量最优为目标的波形畸变最小模型和以获得最佳负载为目标的最佳负载模型.通过仿真分析了系统电压畸变时两种补偿模型的补偿效果.结果表明,波形畸变最小模型使系统只提供负载所需要的基波有功电流,最佳负载模型将不对称的单相负载变成三相(或两相或四相)对称纯阻性负载.在三相系统电压对称无谐波时,两者补偿特性一致;当三相系统电压不对称有谐波时,两者补偿特性有区别.     

混合补偿治理电气化铁道谐波污染新方法

针对我国铁道电气化的谐波问题,提出了电气化铁道的谐波治理理论计算模型,构建了一种利用混合补偿进行牵引变电所谐波综合补偿的方案,在牵引变电所技改工程中采用无源滤波器与有源滤波器装置结合,组成混合补偿器,能保持较强的滤波能力。经过实践检验证实投资较少并且效果良好。     

城轨车辆称重调载系统测力装置的误差补偿

为保证城轨车辆称重调载系统的测量准确性,研究便捷高效的载荷传感器校准方法,文章提出了系统测力装置的误差补偿方法。针对系统特点搭建了专用的载荷校准硬件设备,并通过软件方法配合硬件实现了系统传感器的误差修正和补偿。经系统载荷传感器校准应用实例证明,文章提出的方法误差补偿效果显著,且操作简便,适合现场实现。     

城市轨道交通客流增长滞后性与预测方法研究

城市轨道交通客流是确定城市轨道交通建设规模及投资决策的主要依据,然而客流增长速度并不与城市轨道交通建设同步.考虑到城市轨道交通客流增长的滞后性,利用上海城市轨道交通1996-2010年客流与建设数据,基于协整理论建立了向量自回归模型进行城市轨道交通客流预测.研究结果表明:城市轨道交通客流与城市轨道交通网络长度以及连接度存在协整关系;在城市轨道交通建设初期,客流增长对于网络长度具有显著滞后性,随着城市轨道交通系统的完善客流滞后性减弱;2011年上海城市轨道客流预测误差为9.3％.     

磁控电抗器原理及其在SVC中的应用

新型磁控电抗器是一种交直流同时磁化的可控饱和度的铁芯电抗器,工作时,可以用极小的直流功率来控制线圈铁芯的饱和程度,从而控制其感抗值和注入电网的电抗电流大小,达到平滑调节电网无功功率的目的,近年来,MCR以其优良的综合性能在静态无功补偿装置中得到了广泛的应用。     

边界控制方法在DVR样机研制中的应用

动态电压恢复器（DVR）可在供电电压发生电压下陷时维持负载电压稳定,以保护敏感负载。由于在正常电力系统中,电压下陷故障出现的频率相对不高,使得DVR的利用率较低。将一种基于二阶开关平面理论的边界控制器应用于DVR系统,使其既可用于电压下陷补偿又能用于稳态下电压电能质量控制,大大提高了设备利用率。通过预测DVR逆变器的某次开关动作后,其系统状态矢量的运动轨迹可得到上述二阶开关平面。将该平面作为状态轨迹沿理想开关平面运动的上界,可约束轨迹使其趋向理想工作点。为考察其动态特性,应用上述控制器的DVR样机针对源端谐波畸变和伴有畸变的下陷电压波形进行了补偿试验。结果证实上述边界控制方案可获得优于其它一些控制策略的谐波补偿效果。     

船摇前馈控制补偿效果及优化方法研究

雷达隔离船摇的主要手段之一.针对船摇前馈在实际工程应用中补偿效果不理想的问题,通过对前馈复合控制原理、船摇前馈实现方法和效果影响因素的研究,提出了工程实现的优化方法.采用时间序列分析方法进行船摇数据预报可以提高近一个数量级的预报精度,从而直接提高船摇前馈补偿量的计算精度和补偿效果.通过在前馈补偿环节中加入自适应设计以实现船摇前馈信息有效平稳地加入控制环路.此外,选择适宜的时机加入船摇前馈也是工程应用的一个重要因素.