三维数值水池的水波衰减特性分析

为了研究数值水池的波浪衰减特性，本文以N-S方程为控制方程，基于有限体积（Volume of Finite，VOF）法和湍流模型RNG k-ε，通过在流场入口处添加速度的方式，模拟了波浪的生成与传播过程；并且在水池末端添加动量源项实现了波浪的消除。在建立数值水池的基础上，对数值波浪水池的模拟精度和波浪衰减的相关问题进行了分析，得出了波浪沿程衰减的规律曲线及最优的数值仿真设置方案。     

长大货物列车空气管系3维充气模型的数值仿真

应用计算流体动力学中的有限体积法,建立长大货物列车空气管系的3维充气特性模型。该模型能同时求解主管、支管的压力和速度,不用类似1维模型引进经验公式或辅助边界条件帮助求解,避免了1维模型中人为解藕不当而出现的各种问题。利用交错网格算法和长大列车空气管系直径与长度的尺度效应,灵活设置压力和速度的自由度,选取压力和速度的控制容积来离散3维模型的控制方程。离散后的代数方程表明,3维模型的计算量与1维模型的计算量几乎相同。提出了一种改进的算子分裂算法求解压力速度耦合方程,数值试验表明,当时间步长很大时算法依然稳定和健壮。用研究开发的程序,将计算结果与国内外长大列车充气特性的有关试验结果进行了对比分析,验证所提出的理论和算法的正确性。     

城市轨道交通诱增客流量预测分析

介绍了城市轨道交通诱增客流量的定义及现有的预测模型,并指出其在应用中存在的问题。分析了城市轨道交通诱增客流量预测的难点,指出城市发展、常规公交、票价、线网规模、出行成本及交通政策是预测诱增交通客流量中需要考虑的主要因素。给出了城市轨道交通诱增交通量预测框架。     

基于广义回归神经网络的货运量预测

根据货运量形成的原因 ,分析了货运量和相关影响因素之间的关系以及货运量预测的特点。在此基础上 ,建立货运量预测的广义回归神经网络 (GeneralRegressionNeuralNetwork ,GRNN)模型 ,并以我国 1981～ 2 0 0 1年的货运量和相关经济指标的历史统计数据作为学习样本 ,通过拟合训练和外推预测分析 ,验证了GRNN用于货运量预测的有效性     

基于Rough Set理论的铁路货运量预测

利用Rough Set理论通过对数据进行分析和推理发现隐含知识的优点，在结合该理论与铁路货运量预测要求的基础上，提出一个基于Rough Set理论的铁路货运量预测流程；合理选择统计指标并将相关原始数据代人预测流程涉及的各步骤后，得出预测我国铁路货运量发展水平的规则集；利用该规则集预测了“十五”期间我国铁路货运量的发展水平；该规则集有望在我国“十一五”规划的制定中发挥一定的参考作用。     

灰色预测的拓扑选择在运量预测中的运用

运用灰色系统理论及GM模型拓朴选择,建立了相应的GM(1,1)模型,运用于运量预测,并以港口吞吐量与货物周转量的预测为例进行校验。结果表明,新息GM(1,1)模型,新陈代谢GM(1,1)模型与原始模型(全数据GM(1,1)模型)三者比较,新陈代谢GM(1,1)模型的精度最高,值得推荐在运量预测中采用。     

碳含量对车轮钢滚动摩擦磨损性能影响

利用MMS-2A型微机控制摩擦磨损试验机研究碳含量对车轮钢滚动摩擦磨损性能影响。结果表明:碳含量对车轮材料滚动摩擦系数基本无影响;随碳含量增加车轮钢硬度增加,耐磨性增强导致磨损量降低;车轮硬度增加导致对摩擦副钢轨试样磨损量增加,且轮轨试样总磨损量呈现增加趋势;车轮与钢轨试样两者损伤形态存在一定差异;碳含量为0.64%时车轮钢容易发生小块剥落损伤,而0.5%含碳量时容易发生大块状的剥落;钢轨试样主要表现为表面剥层损伤。     

京津城际高速铁路运营初期运量结构分析

研究目的:高速铁路运营初期运量由转移运量和诱增运量构成。本文以京津城际高速铁路为例进行分析,以便对高速铁路运营初期运量结构有初步认识和理解。研究结论:高速铁路作为一种新的运输方式投入运营,必然打破原有运输系统平衡,使高速铁路产生转移和诱增运量。随着高速铁路运营趋于成熟和时间的推移,运输系统中各种运输方式将在新的基础上建立新的平衡,高速铁路的转移和诱增运量将会逐渐消失,随之而来只有在新的系统平衡基础上与其它运输方式共存发展的趋势运量。     

“四阶段法”预测沈哈客运专线运量参数取值探讨

采用"四阶段法"进行各种交通方式运量预测工作的关键在于对各种参数值的预测,这需要进行深入细致的定性分析和定量分析。在沈哈客运专线运量预测研究工作过程中,对所建模型参数的取值进行较为深入的研究,取得一定程度的认识,并在此基础上进行新建客运专线等交通方式客运量的预测,取得了良好的效果,可对今后新建铁路客运量预测提供理论支持。     

基于春节因素的中国铁路月度客运量季节调整模型研究

春节是我国移动假日之一,对运输、经济和旅游影响显著,特别是对铁路客运量影响巨大.使用移动假日效应和Genhol程序思想,改进前人“移动假日对客运量的影响是均匀变化”的认识,设计移动假日对客运量影响是μ型双峰变化过程,基于X-12-ARIMA模型,建立适合中国铁路客运量的三时段春节季节调整模型.结果显示:春节效应显著,节前、节中和节后影响程度不同.模型调整曲线光滑程度高,调整质量Q统计量值为0.340.运用该模型对2012年月度客运量估算分析,相对误差为4.2％.