既有350 km/h铁路运行更高速铁路线路平面参数适应性分析

通过采用车线动力学分析方法,基于建立的动力学仿真模型,对某既有设计速度目标值为350 km/h的铁路曲线段进行了400 km/h运行的线路平面参数适应性研究。结果表明：（1）当列车速度提升至400 km/h后,多项动力学指标较350 km/h时增加较为明显,安全性与舒适性均有所下降;（2）尽管列车的安全性可以得到保障,但乘坐舒适度下降,存在一定的舒适度隐患,适应性有待进一步提高;（3）建议在可能的情况下,适当增大曲线半径与夹直线的长度,以保证旅客乘坐的安全性与舒适度。     

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制（MPC）算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波（EKF）和递推最小二乘法（RLS）分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环（HIL）仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明：与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。     

基于HighD数据集的高速公路交通冲突预测方法

为改进高速公路交通冲突模型,基于High D数据集提取某路段交通冲突数据和交通流数据,依据TTC(time to collision,碰撞时间)的大小确定轻微冲突、一般冲突以及严重冲突的阈值。研究不同影响因素与冲突次数之间的关系,并对4种模型的效果进行比较,为冲突预测方法的研究提供思路。首先,针对不同严重程度的交通冲突数分别采用Poisson(泊松)模型、NB(Negative Binomial,负二项)模型、ZINB(Zero-inflated Negative Binomial,零膨胀负二项)模型及ZIP(Zero-inflated Poisson,零膨胀泊松)模型进行回归分析。其次,利用赤池信息量准则、贝叶斯信息准则对4种模型的拟合效果进行比较。结果表明:不同冲突次数预测模型中表现最佳的模型分别为NB模型、ZIP模型以及Poisson模型,3种模型中加速度标准差和平均速度都与冲突次数显著相关。     

基于联合调度优化模型的共享汽车分析

共享汽车行业曾在几年前广为繁荣,但由于其所具有的重模式、高成本、难以盈利等弊端,造成企业难以持续融资,行业难以持续繁荣的困境.如今,随着汽车车型更新换代日益迅速,加之疫情影响经济发展,消费者更倾向于轻便的用车模式,使得具有"分时租赁"特点的共享汽车获得很大发展机遇.本文综合利用Excel、Python软件,先以经纬度为...     

地铁车站中庭方案结构探讨

介绍某地铁车站因站位设置及管线原因采用特殊的中庭方案,以获得良好的空间感觉。与一般标准车站相比,结构侧墙及柱受力不利,因此将车站简化为平面框架模型计算。得到的结构内力表明,结构侧墙及柱受力在规范允许的范围内,证明这种新颖车站形式是可行的。     

以知识管理思维引领档案资源开发利用

档案资源是主要的知识载体,然而在实践中,企业对档案资源的开发利用大多依然停留在传统服务模式,欠缺系统的知识管理。档案资源开发利用工作是一项系统化、规范化和创新化工程,应做到制定相应的知识管理战略规划,建立健全知识管理机制,推进知识管理变革,以实现企业高质量发展。     

地面注汽管线表面散热损失影响因素分析

文中采用Fluent模拟与理论计算结合比较的方法,研究了不同因素对蒸汽管道散热损失的影响规律,并分析了理论计算模型的相对误差.发现增加注汽管线距地面高度,对其散热损失影响较弱;空气温度升高,注汽管道表面散热损失降低;风速和表面发射率对注汽管线表面热损失影响较大;数值模拟结果与理论计算数据相对误差较大.     

基于模型检测的区块链智能合约公平性形式化验证

随着第二代区块链平台及应用的爆发式增长,作为部署在区块链上可执行代码的智能合约面临越来越多的安全性问题.但是目前针对智能合约安全性问题的研究大多集中在对安全漏洞的挖掘,很少关注智能合约本身公平性对安全性的影响,对此提出一种基于模型检测的智能合约公平性验证方法.采用该方法对Puzzle合约的公平性进行验证,找到了一个已知...     

发动机系统可靠性分析与评估

针对发动机试验昂贵以及试验条件无法真实再现发动机使用环境的情况,提出利用“三包”信息作为评估发动机使用可靠性的数据源。以发动机完整数据服从的NHPP模型为基础,结合“三包”信息普遍存在的删失现象,提出新模型;该模型既适用于完整数据,也适用于删失数据。实例证明,利用该模型计算的参数与实际统计结果的误差小于2%,最后评估得到发动机的可靠性水平。