“双碳”目标下高速铁路运营阶段碳排放测算及评价指标体系研究

为加快实现我国高速铁路碳达峰,并推动高速铁路行业深度减排,首先,采用生命周期评价方法明确高速铁路运营阶段的碳排放来源,在此基础上构建碳排放定量测算模型;然后,根据相关碳排放指标建立高速铁路运营阶段低碳化水平评价指标体系,利用基于层次分析法和变异系数法的灰色关联分析构建综合评价模型,对2013—2016年京沪高铁运营阶段进行碳排放测算和低碳化水平评价;最后,针对高铁运营阶段各系统的碳排放特征提出节能减排的措施建议。研究结果表明,在运营阶段京沪高速铁路牵引系统碳排放占比为89.2%,车站系统占比为6.4%,养护系统占比为4.4%。其中,牵引系统和车站系统的年度总碳排放水平均在逐年提高;养护系统中钢轨、水泥的生产及施工环节碳排放占比最大,分别为36%和25%。因此,需重点优化牵引供电和车站运营环节的电力生产结构,开发高碳排建筑材料生产和施工环节的节能降碳技术,以获得最大化的节能减排效益。此外,综合评价结果表明,京沪高铁运营阶段的低碳化水平正逐年提高。     

电客车司机排班模式优化研究与分析

随着城市轨道交通的迅速发展,其运营管理工作也越来越重要。尤其是行车调度员、车站值班员及电客车司机等行车重要岗位,其工作效率会对轨道交通的运营产生直接影响。这些岗位均需要实施倒班制,其排班管理工作相对较为复杂。为优化电客车司机排班模式,对国内地铁公司电客车司机排班模式进行研究与分析,总结出各种模式的优缺点,并对排班模式的缺点进行优化,提出科学、合理的排班模式,以期达到降低轨道交通班组人力投入成本、提高工作效率的目的。     

公路建设项目前期阶段造价管理研究

文章通过对当前公路建设项目前期阶段造价管理存在的问题进行分析,提出加强方案比选和造价编制与审查,推行设计监理、限额设计,严格建设程序,重视基础资料调查等前期阶段造价管理的重点,为公路建设项目前期阶段造价控制提供参考。     

大跨悬索桥MTMD抖振控制的参数优化

针对悬索桥抖振控制问题,建立有限元模型,应用神经网络和遗传算法对多重调频质量阻尼器(MTMD)进行双参数优化。以某大跨悬索桥为例,利用神经网络改进的谐波合成模拟方法(RBF-WAWS法)对脉动风速进行模拟,并换算成抖振力作用主梁上,通过时程分析及后处理获取主跨跨中横桥向响应值。将响应值的均方差作为优化目标函数,以MTMD总质量、个数及阻尼比作为优化变量和约束条件,采用神经网络拟合目标函数并应用改进的自适应遗传算法进行寻优。结果表明,优化后的MTMD能有效控制悬索桥在脉动风作用下的抖振响应,减振率达48%。提出的理论与计算方法对悬索桥中MTMD的设置及参数选取具有实际工程意义。     

多工序加工单元的移动机器人调度优化

为合理分配动力电池生产线容量确定单元中移动机器人的任务,优化机器人调度路径,提高调度效率,在考虑设备加工工时、物理位置等约束下,以最小化调度任务时间为目标,建立多工序加工单元单轨约束下多移动机器人调度模型,设计遗传算法并采用MATLAB进行求解,给出不同机器人分配方案下的目标函数值和收敛情况。结果表明,采用所提出的调度方法对单轨多机器人服务范围进行规划能够减少调度时间、提高调度效率。     

海水-冰晶两相流非等温流动及传热研究

船舶在冰区航行时,存在冰晶颗粒混合海水流入船舶冷却系统现象。基于颗粒动力学理论,建立适用于海水-冰晶两相流的欧拉-欧拉双流体模型,耦合相间传热传质模型对海水-冰晶两相流在水平直管内流动及传热特性数值模拟。研究表明,冰晶颗粒流动过程中,在管道上部位置R=8~10mm处冰晶体积分数达到最大值,且随着速度增加而增大;当入口含冰率(IPF)为4%时,冰晶速度的最大值出现在管道中心轴线上方。当入口速度为1.0~3.0 m·s-1,含冰率4%~30%时,局部传热系数随入口速度及含冰率增大而增加。     

九孔连拱设计浅谈

茂林桥是武汉市蔡甸区莲花湖茂林路上跨越莲花湖的一座景观桥。茂林桥为九孔连续两铰拱桥,上承式钢筋混凝土结构。拱桥主跨净跨径18m,其余边孔呈2m递减趋势,桥梁全长150m。桥梁下部结构为桩基础,桥台为U型桥台,钻孔灌注桩。     

西部交通建设

张花高速公路张家界澧水特大桥合龙 6月11日,张（家界）花（垣）高速公路张家界澧水特大桥成功合龙,标志着大桥主体结构正式进入后续桥面施工阶段。澧水特大桥位于张家界市永定区和湘西自治州永顺县交界处,是目前湖南在建高速公路唯一一座悬索桥,也是张花高速公路的关键控制性工程之～。     

基于遗传算法的BP神经网络短时交通流预测

对BP神经网络模型、方法及遗传算法的基本原理进行了分析,将遗传算法与标准BP神经网络算法相结合构建了基于遗传算法的神经网络算法;建立了基于BP神经网络的短时交通流预测模型,对BP神经网络算法及基于遗传算法的BP神经网络算法进行设计,并将其应用于短时交通流预测模型的仿真计算,仿真结果表明基于遗传算法的BP神经网络算法具有更快的计算速度及更好的适应能力,该方法可以较好地应用于短时交通流预测。