气体燃料发动机空燃比的H∞控制

在充分考虑外部干扰和系统模型不确定性的情况下,将混合灵敏度H∞设计引入多点喷射燃气发动机空燃比控制中,将发动机空燃比控制转化为H∞标准设计。仿真结果表明,H∞控制器具有良好的跟踪性、鲁棒稳定性和抗干扰能力。     

发动机VVT叶片式相位器响应速度影响因素相关性分析

利用AMESim建立了发动机可变凸轮相位器响应速度数值仿真模型,结合试验设计和相关性分析,验证了仿真模型的可靠性并研究了相位器的各个关键参数对其响应速度的影响机理.研究发现:对相位器响应速度影响显著的一次因素为叶片力臂、叶片厚度、预加载荷;在全平面工况内,二次因素对相位器响应速度的影响呈复杂的非线性;叶片力臂较大时,叶...     

信号交叉口可靠度建模

为了评价和优化交叉口的运行状态,判断交叉口信号配时方案是否满足通行需求,定义了交叉口可靠度的概念,引入交叉口可靠度的计算公式和评价标准;参考Webster模型,计算交叉口信号配时方案,使用连续型概率分布模型拟合交叉口各进口道车辆到达率的随机性,推导出交叉口可靠度与周期时长、车辆到达期望和方差的计算公式,并通过算例仿真验...     

8K型电力机车PBL-2型机车电空制动机国产配件替代改造

针对8K型电力机车PBL-2型机车电空制动机国产配件替代改造后存在的重联机车中继阀在列车充风过程中排风的现象进行了分析,并提出了改进建议。此建议也可用于DK-1型机车电空制动机。     

基于集合经验模态分解降噪和优化LSTM的道路交通事故预测

道路交通事故精准预测是有效提升交通安全的重要手段,由于事故数据经常呈现非线性、波动性、无周期性等特征,现有的算法存在预测效果不佳的问题。为此本文提出基于集合经验模态分解降噪算法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和优化长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交通事故数量预测模型。在单一模型的基础上,引入降噪算法EEMD对噪声大的交通事故时间序列进行降噪处理,利用EEMD对事故时间序列进行分解得到多个子序列和1个残差项;基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化LSTM网络结构参数,并在LSTM的最优网络结构下提取数据中的时间特征信息进行预测,对各子序列及残差的预测结果求和得到最终预测结果。研究结果表明：相对于EMD-PSO-LSTM,PSO-LSTM,EEMD-LSTM,LSTM这4个模型,EEMD-PSO-LSTM的预测效果最好,其对应的预测误差e_rmse分别降低了8.7%、48.3%、53.1%、57.6%,误差e_m...     

面向空铁联运旅客选择行为的两阶段容量控制方法

针对空铁联运容量控制理论缺乏、旅客选择行为复杂化等问题,研究了基于旅客选择行为的空铁联运两阶段容量控制方法。第一阶段建立旅客选择行为模型,通过引入影子吸引力,改进现有选择模型中忽略竞争、选项单一的缺点,建立空铁联运产品选择模型,并基于巢式Logit模型证明其合理性;第二阶段以最大化联运期望收入为目标,建立空铁联运网络容量控制模型,并基于分支定界思想,提出嵌套产品子集下的模型求解算法;最后,针对空-铁网络上150座级机型的容量控制问题进行验证,并对比分析不同竞争强度下的网络期望收入。结果表明：150座航班中有91个舱位分配给航空市场的旅客,有59个舱位分配给联运市场的旅客,网络期望收入为160 600元;在综合考虑替代品竞争的情况下,票价低且竞争性高的产品更具有收入价值;此外,改进后的模型通过引入影子吸引力,捕获了基本吸引力模型和独立需求模型之间的需求,相较于独立需求模型能提高4%左右的期望收入;并且,在非联运产品和联运产品的舱位总数相持的策略下,航空公司可有效应对联运市场的竞争因素影响。     

140 km/h大吨位集装箱平车的制动系统

介绍了最高运行速度可达140 km/h的"快速"大吨位集装箱平车制动试验的过程和结果,提出了改进这种远景平车制动系统的建议.     

踏雪寻熊

“千里冰封、万里雪飘”的情景不仅仅在文艺作品或是遐想中才能看到,黑龙江这片神奇的土地,雪舞妖娆,良田万顷。这里也有一群特殊的人群,时尚美丽,豪情万种。[编者按]     

公交信号优先控制策略研究综述

公交信号优先是提高公交系统运行速度和可靠性的重要手段。回顾公交信号优先控制40多年的研究成果,以总结该领域的总体研究脉络。对被动优先、主动优先、实时优先以及与不同设施相结合的信号优先控制策略进行了综述分析。研究表明,公交信号优先控制策略的发展历程是：控制的实时性逐步提高,优化要素的考虑逐渐全面,控制对象日益扩大,控制策略逐步系统化、适用性逐步增强。最后指出,公交信号优先控制多目标平衡、控制策略的协调与网络优先控制,以及控制与调度策略的协调优化是后续研究的重点,而公交车辆行程时间预测以及如何应对预测偏差带来的影响仍然是信号优先控制中的关键问题。