基于脚本技术的高速铁路列控中心系统安全性自动化测试研究

列控中心系统是实现高速铁路安全运行的关键设备。自动化的黑盒测试是验证其系统功能和确认系统满足系统需求,具有足够安全性防护能力的重要手段。脚本技术是实现软件测试自动化技术的有效方法。测试脚本语言是脚本技术的核心,但是目前没有专门针对列控中心测试的脚本语言。本文结合列控中心测试的特点,提出一种测试策略,设计了场景-事件驱动的测试脚本语言SED_TSL。在本文提出的测试策略中针对安全防护功能,以实际运营场景为核心,利用测试脚本语言SED_TSL定义正常场景与故障场景,测试序列与测试用例,仿真环境,形成分级测试脚本。通过场景变换控制测试逻辑与流程,触发仿真事件加载测试用例实现系统的功能性与安全性测试。本文对测试脚本语言SED_TSL与基于SED_TSL的自动化测试环境的实现机制进行阐述,并实现了基于SED_TSL的高速铁路列控中心系统自动化测试环境,投入到铁道部的列控中心产品制式检测中。实际应用表明:测试脚本语言的描述能力与自动化测试环境符合测试需求,有效地实现了列控中心产品的功能与安全性测试。     

基于SIMPACK软件的某型城市轨道交通车辆运行安全仿真及平稳性研究

利用多体动力学软件SIMPACK对国内某型城市轨道交通车辆进行整体建模,分析车辆以不同速度过弯道时的脱轨系数、轮重减载率和倾覆系数等3个安全性指标。仿真结果表明,随着运行速度的增大,3个安全性指标均相应增大且过弯道时变化更加明显。通过在车体安装加速度传感器获取车辆实际运行过程中垂向和横向振动响应,运用Sperling指标对车辆平稳性进行评定,得出该型城市轨道交通车辆垂向和横向平稳性等级均为优。     

面向城市轨道交通网络规划的多粒度仿真建模

研究目的:目前,仿真技术开始在城市轨道交通网络规划方案的分析与评估中发挥重要作用。在网络化运营条件下,城市轨道交通路网规模和复杂性增加,使得系统建模和仿真评估的难度加大。为了高效、灵活地构建仿真系统,实现城市轨道交通路网规划方案的综合分析与评估,有必要研究城市轨道交通网络系统的多粒度建模与仿真方法。研究结论:(1)本文结合城市轨道交通各车站的地理分布特点,采用不同粒度的路网拓扑设施仿真模型和乘客仿真模型作为基本单元,通过集成的方式来构建多粒度的城市轨道交通路网仿真系统;(2)构建分层路网拓扑模型,可解决不同粒度仿真模型的空间一致性问题;(3)采用聚合建模的方法可解决多粒度车站模型的对象状态一致性的问题;(4)运用代理技术可实现多粒度模型间信息交互的管理,能够在系统集成中满足可扩展性与运行灵活性的要求;(5)运用本文构建的仿真模型,可对城市轨道交通新线接入后的路网客流分布与能力负荷状况进行仿真,以实现新线规划方案的分析与评估。     

箱梁三维实体自动建模方法研究

三维实体模型能够直观、完整地反映立体的几何与特征信息。在对结构特征、模型变量与建模过程进行分析的基础上,总结箱梁结构的建模规律,提出适合于不同类型桥梁结构的建模方法及建模中应注意的问题。借助VC++和ObjectARX工具,通过创建图形实体及其面域,形成建模参数,运用AcDb3dSolid类建立的对象容器,建立桥梁结构三维实体的拉伸、扫掠和放样接口函数,并对立体添加颜色或材质。运用图形变换和布尔运算,对三维实体进行整体组装,实现了桥梁结构三维实体自动建模。     

基于建筑信息模型(BIM)的城市轨道交通设施设备分类与编码研究

城市轨道交通涉及多专业的设施设备,建设项目从设计、施工到运营维护,各阶段的设施设备信息采用不同的分类编码体系,难以开展设施设备的统一化管理。调研上海轨道交通既有的设施设备分类编码体系,基于建筑信息模型(BIM)技术研究,建立城市轨道交通全生命周期的设施设备分类编码体系。该分类编码体系是以城市轨道交通资产管理的分类编码为基础进行编制的,划分了21类,具有唯一性、稳定性、可扩展性等特点,可兼容既有的设施设备分类编码体系,并能够满足城市轨道交通运营维护管理的需求。     

嵌岩桩桩端极限承载力研究

应用广义非线性统一强度理论和滑移线场方法,基于Meyerhof求解深基础极限承载力方法得出的地基破坏滑移面模式,推导出嵌岩桩桩端极限承载力公式,并对承载力随滑移面倾角及嵌岩比的变化规律进行研究,分析嵌岩比、中主应力系数、过载系数等因素对桩端极限承载力的影响。结果表明:桩端极限承载力系数随着嵌岩比的增加而呈非线性递减趋势,且递减幅度越明显。随着中主应力系数的增大,极限承载力也随之提高。承载力系数在嵌岩比n较小时,随着过载系数hm的增大而增大;当嵌岩比n较大时,则随hm的增大而减小。现行规范所定义的桩端承载系数偏于安全。     

LARGE SIGNAL DISCRETE-TIME MODEL FOR PARALLELED BUCK CONVERTERS

Introduction　　 In recent years,due to the rapid advances ofcomputer and communication,the power suppliesmust provide high current up to hundreds of am-peres and still have high efficiency and reliability.Under such requirements,multimodule- parallelingstructure is usually used and the load current isequally shared. The practical implementation ofthese distributed converters system is not alwaysstraightforward and various control problems arisebecause of undesirable interaction among subsys-t…     

New Retrieval Method Based on Relative Entropy for Language Modeling with Different Smoothing Methods

A language model for information retrieval is built by using a query language model to generate queries and a document language model to generate documents. The documents are ranked according to the relative entropies of estimated document language models with respect to the estimated query language model. Two popular and relatively efficient smoothing methods, the Jelinek- Mercer method and the absolute discounting method, are used to smooth the document language model in estimation of the document language, A combined model composed of the feedback document language model and the collection language model is used to estimate the query model. A performacne comparison between the new retrieval method and the existing method with feedback is made, and the retrieval performances of the proposed method with the two different smoothing techniques are evaluated on three Text Retrieval Conference （TREC） data sets. Experimental results show that the method is effective and performs better than the basic language modeling approach; moreover, the method using the Jelinek-Mercer technique performs better than that using the absolute discounting technique, and the perfomance is sensitive to the smoothing peramters.     

Nonlinear inverse modeling of sensor based on back-propagation fuzzy logical system

Objective To correct the nonlinear error of sensor output, a new approach to sensor inverse inodeling based on Back-Propagation Fuzzy Logical System （BP FS） is presented. Methods The BP FS is a computationaiiy efficient nonlinear universal approximator, which is capable of implementing complex nonlinear mapping from its input pattern space to the output with fast convergence speed. Results The neuro-fuzzy hybrid system, i.e. BP FS, is then applied to construct nonlinear inverse model of pressure sensor. The experimental results show that the proposed inverse modeling method automatically compensates the associated nonlinear error in pressure estimation, and thus the performance of pressure sensor is significantly improved. Conclusion The proposed method can be widely used in r nonlinearity correction of various kinds of sensors to compensate the effects of nonlinearity and temperature on sensor output.     

激发大学生英语学习兴趣的思考

外语教师是外语课堂教学的灵魂,他的一举一动,一言一行,以及如何组织教学,采用何种教学方法,都会影响到学生的学习态度和兴趣。因此作为教师应想方设法提高学生学习外语的兴趣,使学生成为积极主动的学习者。