基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模研究

针对列车自动防护（ATP, Automatic Train Protection）系统开发中所存在的问题，提出一种基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模方法。分析铁道信号领域内不同列车运行控制系统对车载ATP子系统的共性特征要求，并基于元模型理论构建其领域元模型。提出了基于领域元模型的车载ATP子系统软件开发方法，该方法支持软件模型重用，可以提高车载ATP子系统软件的开发质量和开发效率。     

高速铁路动态定价与票额分配协同优化研究

目前我国高速铁路票价制定还比较缺乏灵活的市场化机制,严重影响铁路运输企业收益和服务水平的提高。基于高速铁路旅客出行规律和收益管理策略,研究高速铁路动态定价与票额分配协同优化方法。在分析旅客出行价格需求弹性的基础上,构建基于Logit模型的客流弹性函数,考虑临近发车客票不涨价和运输能力等约束,建立以期望客票总收入最大化为目标的优化模型,设计一种基于超分方程的分步算法,求解不同时段下不同列车的最优票价与票额分配方案。以京沪高速铁路为例进行计算和分析,与固定费率票价相比,动态票价策略能保证服务水平,系统总客流需求下降0.73%,企业客票总收益提高4.95%。     

建筑工程施工安全氛围的因子结构模型——基于长沙建筑市场的调查

建筑工程施工安全氛围是建筑安全事故有效的事前预测因素,而施工安全氛围因子结构的不一致一直是建筑安全管理专家争论的焦点.以长沙为采样地区,结合专家访谈设计了建筑工程施工安全氛围的测量问卷,综合运用探索性因子分析和验证性因子分析识别并验证了建筑工程施工安全氛围的因子结构模型,基于该因子结构模型评价了长沙地区的建筑工程施工安全氛围,并结合以往研究成果对该因子结构模型进行讨论.研究结果表明:建筑工程施工安全氛围可用三因子结构模型测度,三因子为项目安全管理承诺、工人安全响应和领班安全承诺;测评发现工人安全响应分值最高,且项目安全管理承诺分值高于领班安全承诺.     

基于梯度法的微粒群优化算法在船舶电力系统的应用

随着电力技术的不断发展,舰船电力设备的数量和质量不断提高,不仅提高了舰船航行的安全性,还促进了舰船作业的效率,提高了船舶工业的生产水平。船舶综合电力系统包括发电机、变电站、输电线路、终端负载等,具有拓扑结构复杂、工作条件恶劣等特点。因此,提高舰船电力系统的安全性、可靠性,改善电力系统的使用质量具有重要的意义。本文充分结合基于梯度法的微粒群优化算法,对舰船电力系统的稳定性理论、故障恢复等问题进行优化和改善。     

无砟轨道板精调车结构可靠性分析及优化

为提高无砟轨道板精调车结构的设计水平,考虑精调车荷载、几何尺寸和材料弹性模量等设计变量的随机性,对精调车结构进行可靠性分析、可靠性灵敏度分析和可靠性优化。首先,分析并得到精调车结构在串联失效模式下的结构功能函数;然后,运用响应面法和重要抽样方法,分析得到基于确定性优化的精调车结构的失效概率和可靠性灵敏度结果。最后,根据可靠性灵敏度分析结果,对该结构进行可靠性优化。分析精调车结构在可靠性优化前后的差异,结果表明,与确定性优化结果相比,可靠性优化使精调车结构自重增加了3.55%,但可靠度提高为0.999 999 987 7,说明设计变量的随机性对结构性能的干扰大幅减小。     

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。     

基于TAM的通勤者出行方式选择影响因素研究——以天津市为例

本文在TAM中引入感知亲社会变量,通过实证研究,量化分析了态度和低碳相关的五个因素对于通勤者出行行为意向的影响及其内在关系。实证分析结果显示,功能因素、低碳意识、低碳习惯均通过感知有用性、感知易用性和感知亲社会性显著影响通勤者出行行为意向,其中的两个方面占据主导作用,分别是功能因素通过感知有用性和感知易用性对出行行为意向的影响以及低碳意识通过感知亲社会性对出行行为意向的影响;情感因素仅通过感知有用性显著影响行为意向;象征因素仅通过感知亲社会性显著影响行为意向。结论可为交通管理部门有针对性地制定政策措施,引导居民低碳出行,缓解城市交通问题提供参考和启示。