土压平衡盾构推进系统的故障诊断与修复实例

介绍小松土压平衡盾构在施工中推进系统出现的故障,结合施工情况,全面地分析故障原因,提出修复方案并运用到实际中,使得故障完全排除。     

调度集中车站对直流电动转辙机保护电路的探讨

根据直流转辙机控制电路的工作原理和在CTC集中控制下联锁道岔的动作状态分析,通过信息采集、电源切断控制、报警输出等环节,对直流道岔限时保护器的工作过程进行了阐述,提出技术方案,实现对不能正常转换到位的转辙机以实时保护,确保行车安全和运输效率。     

电力机车模型及其再生制动的仿真研究

利用Matlab/Simulink平台建立SS7型电力机车的数字仿真模型,采用机车牵引特性函数和整流回路的关系计算得出晶闸管导通角α.在建模过程中,将Simulink原有直流电机模块改进为具有双绕组的复励直流电机模型.进而,通过计算和设置相关参数,仿真电力机车在再生制动状态下的动态过程,得到其电机回路的电压电流波形.仿真结果与有关资料一致,表明该研究的模型和方法正确有效.     

基于车站子系统一体化配置的分散自律调度集中系统研究

分散自律调度集中系统和计算机联锁系统已经被越来越多地安装使用。但目前这两系统是相互独立的，这就使得车站设备多，故障点多；行车人员需要面对多台终端，不同的控制模式下在不同的终端上进行操作。为此，从统筹、整体、优化、集成的角度出发进行了车站子系统设备的一体化配置，在车站通过通信接口，利用约定的协议实现二者的联系。研究了车站自律及操作表示机的功能实现。     

空气控制技术在HERRENK盾构中的应用

在盾构工程施工当中,利用空气控制技术,控制掘进作业面压力平衡,稳定作业面,防止沉降和隆起。以HERRENK盾构为例,介绍在压缩空气作用下掘进作业面的平衡模式和适用范围,分析空气控制系统的特点、要求、组成及原理,分析气压设定值、控制器的模式及算法方式,详细讨论控制系统参数的调整方式,并提出建议。     

基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

南侨路机的拌合设备

对南侨路机搅拌设备的性能特点进行了介绍     

机制砂高性能混凝土在高速公路工程中的应用研究

针对机制砂混凝土应用中出现的级配不良,结合重庆沿江高速工程实际,通过分析不同配合比下机制砂混凝土的工作性能、力学性能、耐久性能,提出改善措施。结果表明：机制砂混凝土的坍落度损失较大,粉煤灰对其有明显改善作用;机制砂级配不良时,抗压强度不能满足使用要求,需掺配河砂调整级配。提出机制砂质量不稳定等是机制砂在高性能混凝土中应用受到制约的主要原因,并提出推广机制砂在高性能混凝土中应用的建议。     

基于稳定性和宏观交通流模型的车辆路径规划

为了提升车辆的安全性和能量利用率,从路径规划的层面出发,针对避免车辆遇到极端工况及低效率工况的问题,提出将车辆稳定性判据模型和交通流模型相结合的方法来规划车辆路径,使得车辆在路面湿滑情况下实现快速、安全的行驶。使用交通流模型预测车辆未来将要面临的交通环境变化,再使用稳定性判据模型评估未来交通的安全性,以便为混合动力车辆规划出最快且最安全的路径。具体来讲,为了预测混合动力车辆未来将要面临的车速及车流密度的变化,使用通量矢量分裂格式求解广义Aw-Rascle-Zhang（GARZ）宏观交通流模型。此外,使用驾驶人在环仿真平台PreScan,收集了同一驾驶人在不同车速及不同相对前车距离时给出的前轮转向角响应。基于前轮驱动（FWD）前轮转向（FWS）车辆和全轮转向（AWS）分布式驱动车辆（DDV）的Simulink模型,给出了不同前轮转向角对应的轮胎力饱和因子（δ_TFSC）响应。使用人工神经网络训练不同车速和车流密度对应的δ_TFSC,建立了车辆的稳定性判据模型。使用新建立的稳定性判据模型对交通流模型预测的参数（车流速及车流密度）进行稳定性评估。然后,基于以上的方法优化了车辆行驶路径,以确保车辆在湿滑路面上的行驶安全。最后,使用US-101真实交通流数据来验证交通流模型的预测结果。经实例验证得出：交通流模型与车辆横向稳定性判据模型相结合可以从路径规划的层面保证车辆安全行驶并提升交通系统的通行效率。     

基于支持向量机的交通事故组合预测方法研究

对灰色理论、神经网络和支持向量机的预测模型进行了研究,对灰色理论、神经网络和支持向量机3种预测方法进行了线性组合、神经网络组合和支持向量机的组合预测.以1995～2004年某公路路段的交通事故次数为例,与单一预测方法结果、线性组合预测和神经网络组合预测进行对比,认为支持向量机组合预测方法比较精确.