城市干路交叉口右转车辆轨迹流线与曲率特性分析

为明确城市干路交叉口汽车右转的轨迹特性和轨迹曲率模式，使用无人机在重庆市4个城市道路交叉口上方进行高空拍摄。利用图像分析方法采集了右转车辆的轨迹数据，包括时间、行驶速度和轨迹坐标等，通过对相邻轨迹点外接圆半径的计算得到轨迹曲率。运用轨迹线-车道边缘线的间距值分析了右转车辆轨迹通过位置分布与交叉口几何布局之间的关系，明确了交叉口右转车辆轨迹的曲率特性。运用聚类方法识别了右转车辆的6种轨迹曲率形态，确定了不同轨迹曲率形态下的常见驾驶行为，并研究了车辆行驶速度与轨迹曲率的相关关系。研究结果表明:①交叉口几何布局（包括路缘半径、车道宽度和出口车道数）对右转轨迹通过位置分布存在影响；②带渠化设计的右转专用道可以限制轨迹分布范围，减少右转交通的冲突和延误；③在右转过程中公交车辆较小型汽车所需侧向空间更大，轨迹分布的离散程度更低；④轨迹曲率的关键点与圆曲线设计中的主要点变化趋势不一致；⑤车辆加速度与轨迹曲率变化率呈负相关关系，相关系数为-0.843 5；⑥行驶速度与等效半径存在正相关关系，车辆行驶速度越快，圆曲线内轨迹的等效半径越大。      

某型机车用辅助滤波柜的研究

文章介绍了某型机车用辅助滤波柜的内部结构,并分析计算其电气参数,进行相应的电气仿真,验证了其参数的合理性。用Icepak软件搭建了辅助滤波柜的散热模型,验证了其柜体内三相变压器温升符合相应的标准,其散热模型数据和实际测量数据相差不大,符合设计要求。     

HX_D1G型机车运行中应急故障的处理

在机车运行中发生故障时,应避免长时间停车堵塞区间,为了能更快完成机车运行中故障的处理,文章特从机车应急故障处理注意事项、应急故障处理方法和应急故障处理基本流程等方面进行详细说明。     

印尼工程承包的风险分析

随着国家一带一路政策的推进,我国在印尼的工程承包项目越来越多,但因受到经验的限制,不少企业在工程承包过程中遇到了诸多障碍,遭受到了很多不必要的损失。本文作者根据多年的印尼工作经验,结合工程承包项目的特点,通过对印尼市场考察及项目实施,从印尼政权更替、政府行政效率、征地、印尼劳工政策、工作签办理、汇率及币种核算、腐败、排华等方面剖析,对印尼承包工程风险与挑战做出分析,为中国在印尼投资及工程承包提供参考。     

体外预应力技术在桥梁加固工程中的应用

经济的发展在一定程度上促进了我国各行业的建设与发展,工程建设作为社会发展中的基础建设工程,在社会经济发展的过程中发挥着重要的作用,同时也在受到越来越多的关注。桥梁工程建设对经济建设等方面的发展也有着重要的推动作用,在桥梁工程建设不断发展的过程中,不断加强桥梁工程建设质量是非常关键的,能够有效延长桥梁的使用寿命,为人们提供更为便捷的交通通道。针对该方面的内容,对我国体外预应力技术在桥梁加固工程中的应用进行分析。     

HXD1型机车零距离无线重联技术应用

文章介绍了一种基于WiFi通信的零距离无线重联系统,并对系统的组成、无线组网实现原理、编组握手流程、解编流程等做了详细分析。同时从HX_D1型机车运行安全的角度对无线传输的数据加密方式、实时监视无线运行状态的手段、安全解除编组的流程进行了研究。此系统已通过现场验证,实际应用效果可以达到现场运行要求。     

基于非线性Drive-shaft模型的车辆传动系统冲击响应

建立了包含线性与非线性项的车辆传动系统非线性Drive-shaft模型, 应用具有耗散项的拉格朗日方程将非线性Drive-shaft模型转换为当量化的两质量模型, 通过将两端扭转角等效到同一端获得了传动系统的冲击响应方程, 应用Routh-Hurwitz准则分析了冲击响应方程的稳定性, 获得了稳定性参数区间。仿真结果表明: 将非线性阻尼分别设置为0和线性阻尼的1/10、-1/10时, 冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.101 4、0.371 6, 当非线性阻尼为线性阻尼的1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明正的非线性阻尼有利于冲击响应的衰减; 将非线性刚度分别设置为0和线性刚度的1/10、-1/10时, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.178 8、0.115 9, 当非线性刚度为线性刚度的-1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明负的三次方非线性刚度有利于冲击响应的衰减; 在固定非线性刚度为线性刚度的-1/10的基础上, 将代表非线性阻尼的系数分别设置为0.1、0、-0.1, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.078 4、0.114 2、0.231 6。可见, 当代表非线性阻尼的系数设置为0.1时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这表明在传动系统线性刚度及线性阻尼的基础上, 设计负的非线性刚度及正的非线性阻尼可以提升传动系统抵抗冲击的性能。      

基于LeNet-5的编组站站内机车车号识别系统的研究

编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。