基于沥青路面施工质量的设备合理匹配技术研究

现代高速公路施工不仅要以大规模机械化为基础,而且各机型之间需协调工作,形成与路面材料特性相适应的有机整体。通过对高速公路设备组成中核心设备的作业性能分析和试验研究,得出了摊铺机的合理作业工况,提出了以保证和提高路面施工质量为基础的施工机群合理匹配理论,并对核心设备、主要设备和辅助设备的合理配置进行了分析,给出了计算公式。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

城市轨道交通检修用地下固定式架车机

以架修6辆编组B型车为例介绍城轨车辆地下固定式架车机的功能、结构组成、技术参数和创新技术。试验表明,该架车机满足现代城轨车辆整列同步架车的检修需求。     

珠三角城际轨道交通固定设施维修体系研究

珠三角城际轨道交通线网是我国最大的一个城市圈轨道交通线网体系,也是目前率先采用独立运营管理的城市圈轨道交通网。围绕珠三角城际轨道交通线网规划及特点,探索性提出了适应珠三角城际特点的一套基础设施维修组织架构和布局。     

广州地铁1号线信号与屏蔽门接口功能分析及日常维护

屏蔽门系统的控制需要信号提供相应的接口。结合信号系统与屏蔽门系统接口功能定义,介绍广州地铁1号线既有信号系统与后加装的屏蔽门系统的接口关系,以及TKCG-06型屏蔽门联动系统的设计原理、系统结构和工作模式,描述联动系统与车门回路、信号紧停回路、信号车载ATP（列车自动防护系统）、屏蔽门系统之间的电气接口内容,并分析了屏蔽门联动系统的常见故障类型以及在日常维护中故障处理流程。     

高速铁路电务基本维修组织的探索与实践

工区是电务系统最基本的维修组织。提速、普速铁路点多线长的特点以及设备用修矛盾突出、结合部问题多、设备老化磨损严重、跨站跨区间作业存在交通安全问题等原因,决定了传统的小型化、分散化的信号工区设置方式更能适应提速普速铁路设备维修需要。本文在分析提速普速铁路电务维修管理模式存在问题、高速铁路电务维修工作特点的基础上,提出按照集中、融合的管理思路推进高速铁路电务维修管理模式的探索,在综合维修管理方面迈出电务维修管理改革新的步伐。     

基于Petri网的高速铁路综合维修作业调度系统的研究

综合维修是高速铁路维修模式的发展方向。高速铁路综合维修作业调度系统基于Petri网建模,通过分析工作流网的活性和有界性,验证了建模的可靠性,提出建模的实现算法,给出综合维修作业调度系统总体结构设计。实际测试表明,系统符合高速铁路综合维修的需求。     

“教学做合一”教学模式在汽车维修专业课教学中的实践

随着我国中等职业教育的发展与普及,学校对于学生的成绩要求降低,这也就在一定程度上导致所招收的学生综合素质能力水平不足。而在学习过程中,由于学生的学习基础较差、学习兴趣不足,影响专业技术的教学,不利于中职院校课堂教学的发展与进步。要想当前对教育教学形式,满足老师老师的教学需求,就要对中职院校的教学模式进行改变与创新。而"教学做合一"的教学模式能够通过实践活动、以学生为教学中心,引导学生主动参与到课堂教学当中,有效的提高课堂教学质量与效率。本文通过对"教学做合一"的教学模式的内涵和特征进行分析,进一步进行"教学做合一"教学模式在汽车维修专业课教学中的探索与实践。     

新能源汽车维修中电子诊断技术的应用

新能源汽车属于新型汽车,近几年开始进入到我国汽车行业中并不断发展。为此,本文首先分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用优势,其次分析了电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用类型及方式,旨在为电子诊断技术在新能源汽车维修中的应用提供参考,以此来提高新能源汽车维修质量和效率。     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。