苛求软件可靠性方法、技术与模型研究

从瀑布式程序设计的角度,综述了苛求系统软件生命周期各阶段的可靠性方法、技术和模型,包括需求形式化建模与验证、屏蔽设计错误的多版本软件容错、函数式程序设计以及可靠度评估模型等。总结比较各自适用的开发阶段、面向的目标错误类型及优缺点。     

基于TRIZ创新理论的单轨高架桥安全逃生问题研究

以重庆轻轨3号线为例,针对单轨高架桥安全逃生方案的合理性和有效性,应用基于TRIZ理论常用创新方法及Innovation Studio软件平台的可行性研究途径,建立了该高架桥安全逃生系统组件模型。经过展开分析,发现了该组件模型的主要矛盾;根据矛盾的量变指标在矛盾矩阵中获得其对应的创新原理;基于原理的指导方向产生了针对性的初步方案设计,体现了研究的可行性及实用价值,对单轨高架桥逃生系统方案的设计和实施具有实际的指导作用。     

上海轨道交通出行方式链模型研究

随着上海轨道交通网络的形成,以轨道交通为主、多种交通方式组合的交通出行已经成为上海重要的交通模式。从轨道交通客流出行的多方式组合特征入手,建立上海轨道交通出行方式链模型,研究乘坐轨道交通的出行者选择哪一个轨道站点进入轨道交通系统,以及选择何种辅助交通方式到达该站点。该模型能揭示轨道站点周边的用地、配套交通设施与轨道客流之间的内在关系,从而提高轨道客流预测分析技术的可靠性。     

地铁出入口大跨度接口梁数值分析

建立空间计算模型对地铁出入口大跨度接口梁的内力等进行数值分析,提出接口梁空间计算模型及其内力计算结果,对比传统平面简化计算模型的内力结果,得知空间计算模型结果更接近接口梁的真实受力状态,接口梁的扭矩不是受力的控制性因素,而接口梁的弯矩接近弹性支座梁的弯矩。     

铁路站场平面CAD系统的模型设计

工程设计的模型是实现工程设计中CAD系统设计的基础和核心,就铁路站场专业平面CAD软件的开发,介绍了站场平面CAD系统的模型设计过程。     

一种感应电机定转子互感参数离线辨识的方法

文章利用模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System,MRAS)在恒压频比起动的基础上进行电机转速辨识,并根据电机转子磁链的电压和电流模型,提出一种感应电机定转子互感参数Lm离线辨识方法,以便电机未完全空载时,也能离线辨识出其互感参数。对无速度传感器转速辨识原理以及实现方法进行了介绍,并利用Matlab进行系统仿真,验证了算法的有效性。     

基于IEC 61850标准的微电网监控系统

微电网是集发电和配电为一体的可控单元,微电网监控系统是实现微电网与大电网互相支持、互相补充的关键。文章依据IEC 61850标准搭建具有与智能大电网统一接口的微电网监控系统平台,提出一种建立微电网系统信息模型的具体方法,构建微电网信息模型,并以光伏微电网为例,建立光伏微电网关键设备的物理设备信息模型。满足IEC 61850通信标准的分布式电源可以很容易地实现不同厂家设备之间的互换和互操作性,有利于微电网监控系统的建立和微电网的产业化发展。     

HTK型热轴判别模型分析与建立

详细介绍了红外线轴温探测系统热轴判别的思路、热轴影响因素分析及热轴判别模型分析。     

基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生模型研究综述

针对现有宏观均质模型无法反映多尺度、多相和多组分对沥青混合料细观非均质影响的局限性,从沥青混合料细观结构特征方面构建沥青混合料性能数字孪生模型以实现对路面性能的精准分析、调控和优化是交通基础设施数字化转型的重要途径。基于此,在沥青混合料性能数字孪生技术体系框架的基础上对基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生模型进行了综述,介绍了沥青混合料细观结构数字提取和数字孪生模型构建方法,总结了一套基于图像技术和人工随机生成方法的沥青混合料细观结构数字表征方法,讨论了沥青混合料细观结构组成的评价方法,总结了沥青混合料数字孪生模型中细观结构特征参数,进而详细描述了基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生模型在宏-细观性能关联中的应用,最后对沥青混合料性能数字孪生技术发展趋势、模型构建、参数表征和性能评价方面进行了展望。相关工作可为基于细观结构特征的沥青混合料性能数字孪生技术体系、技术平台的构建及应用提供有价值的参考和见解。     

进口汽车零部件监测数据风险分析与模型建立

通过对我国近两年进口汽车零部件现状进行分析,结合汽车零部件召回相关数据,提出进口汽车零部件质量安全风险监测要点。通过层次分析法和失效模式与效应分析法两种方法建立风险评估数据模型,并对比模型结果,对各种进口汽车零部件风险预警等级进行分类,针对分类等级提出相应的风险监管建议,包括风险管理、完善信息平台和及时更新相关技术标准等,探索风险监测管理模式,建立系统的风险识别和评估的触发机制研究,提升我国进口汽车零部件的质量安全风险管理水平。