地铁车辆计算黏着系数的取值探讨

介绍了地铁车辆计算黏着系数取值的影响因素及计算方法,并根据广州地铁二号线车辆的情况举实例进行说明。     

地基稳定和承载力验算中分项系数的确定

主要论述了《港口工程地基规范》（JTJ250-98）在地基稳定和承载力验算中采用综合分项系数（在规范中称为抗力分项系数）的原因和确定方法，在地基稳定和承载力验算中，采用此方法确定分项系数并结合工程经验，可以方便设计人员进行地基稳定和承载力设计。     

计重收费条件下高速公路用重型车特征分析

以山西为例分析了计重收费对重型车的影响,通过适当经济手段消除车辆超限超载运输,既保护了公路桥梁,又保障了交通安全,进而促进交通事业的健康发展。     

基于灰理论的港口吞吐量预测研究

港口吞吐量是港口建设的重要依据,有效预测港口吞吐量,才能使港口在海洋运输业中发挥重要作用。灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示港口吞吐量的发展变化特征,是研究港口吞吐量的有效工具。本文对上海港货物吞吐量进行研究的结果表明,应用灰理论对港口吞吐量建立灰色模型GM(1,1)进行短期预测,其结果有较高的实用价值。     

客运专线综合接地系统的仿真与研究

客运专线列车运行速度高、牵引电流大、短路电流大、行车密度高,导致钢轨电位急剧升高。为防止引起人身设备安全问题,客运专线设计引进了系统综合接地的概念和技术要求。本文结合理论计算模型研究和综合接地系统的仿真结果,对涉及人身安全的接地典型方案进行系统集成和评估,并提出了适宜于我国客运专线电气化铁道的综合接地系统。     

基于光纤通信的半自动闭塞系统

分析了半自动闭塞系统的功能需求，指出了继电半自动闭塞系统的不足。给出了基于光纤通信网的计算机半自动闭塞系统设计方案。研制光纤半自动闭塞系统的工程样机并成功应用于舞钢线铁山等车站，应用效果表明，该系统满足半自动闭塞系统的功能和安全需求。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

关于编组站四显示自动闭塞改造工程中咽喉区段信号机布置方案的讨论

本文通过分析实例，对在编组站四显示自动闭塞改造工程中的信号机布置方案提出改进建议，即通过缩短闭塞分区的长度并制定车场内正侧线股道上的信号机显示方案来提高车站的咽喉通过能力。     

控制网元素的全精度估计

在布设工程控制网时 ,常遇到依据点与所布点部分或全部同级的情况 ,笔者应用广义平差原理 ,有效地解决了起始数据平差的问题 ,从而保证了控制网精度