人口红利结束将促成中国汽车产业消费悬崖(1)

在汽车产业的分析中,可以通过建立人口分析的范式,结合人口因素、人的消费习惯及汽车报废年限来预测汽车产业的发展方向。本文从人口结构的角度分析了未来我国汽车产业面临的消费悬崖,并从人口的角度对2001~2010年我国汽车产业的发展及未来老龄化对汽车产业的冲击进行了分析,并提出了我国汽车产业管理要从重视量的扩张向强调质的提升转变。     

汽车电磁兼容的智能预测方法

目前,汽车上应用的电子产品日益增多,用来连接这些电子产品和控制器与电源的线束也越来越复杂,所有这些控制器设备、电源、线束以及总线之间产生电磁干扰的可能性增加,潜在的危害性也逐渐加大。因此,电磁兼容技术越来越受到人们的重视。文章首先介绍了国内外汽车电子兼容技术研究的发展状况,然后详细介绍2种基于人工智能技术来预测电磁兼容性的方法,最后经过分析和比较得出采用智能技术来预测电磁兼容性是有效可行的。     

泥浆泵舱顶部甲板减振研究

以某平台泥浆泵舱顶部甲板为研究对象，利用数值计算和振动测试结合的方法对其减振方案进行研究。设置两种泥浆泵运行工况，利用振动分析仪测量甲板上表面8个高振动测点的振动速度。利用有限元方法建立顶部甲板模型，通过模态分析和谐响应分析得到顶部甲板的前五阶固有频率和各测点振动速度-转速曲线。振动响应数值计算结果和测试结果吻合，验证数值模型可靠性。分析发现顶部甲板固有频率远离激励频率，结构振动属于强迫振动，主要由泥浆泵输出管系的管托固定在刚度较弱的顶部甲板纵骨引起。甲板振动速度不符合规范要求，因此提出两种增加刚度的减振措施。通过谐响应分析重新计算测点的振动速度响应，结果满足规范要求。研究结果为船体局部结构设计和减振设计提供参考。     

基于GRNN神经网络的长江干线港口集装箱吞吐量预测

在长江集装箱货源市场调查分析的基础上,根据长江干线集装箱发展形势,结合长江干线港口发展情况及历年数据调查,考虑影响港口吞吐量预测的复杂因素,运用GRNN神经网络的优点,构建预测模型。预测结果证明,该模型在应用中是有效的,且当样本数据短缺时,预测效果也较佳。     

轨道交通路基段减隔振屏障的模型试验研究

为了研究不同因素对屏障减隔振效果的影响,通过模型试验得到300 Hz内10 Hz整数倍的不同频率简谐荷载引起的振动波在地表的传播衰减规律,并对比分析无屏障及钢筋混凝土板、泡沫塑料板、非连续空井排、连续空井排、不同排距排桩、不同排数排桩等不同减隔振屏障措施的减隔振效果。试验结果表明:钢筋混凝土板屏障的减隔振效果最好;非连续空井排屏障与排桩屏障的减隔振效果无明显差异;当桩距固定为1.5倍桩径,调整排距至2.5倍桩径时,排桩屏障的减隔振效果最佳;排数越多,排桩屏障的减隔振效果越好;在各类减隔振屏障后均存在一定范围的振动隔离区,在振动隔离区范围外,屏障的减隔振效果消失。     

Real-Time Method for Detecting Harmonic and Reactive Currents of Single-Phase Circuits

According to the characteristics of single-phase circuits and demand of using active filter for real-time detecting harmonic and reactive currents, a detecting method based on Fryze＇s power definition is proposed. The results of theoretical analysis and simula- tion show that the proposed method is effective in realtime detecting of instantaneous harmonic and reactive currents in single-phase circuits. When only detecting the total reactive currents, this method does not need a phase-locked loop circuit, and it also can be used in some special applications to provide different compensations on the ground of different requirements of electric network. Compared with the other methods based on the theory of instantaneous reactive power, this method is simple and easy to realize.     

考虑车轮谐波磨耗的动车组车轴疲劳寿命

以CRH380BL型高速动车组为研究对象,基于车轮谐波磨耗的实测结果,建立刚性轮轨、刚性轮柔性轨、柔性轮刚性轨以及柔性轮轨4种不同轮轨关系下的车辆-轨道耦合动力学模型,通过对比分析4种模型的轮轨振动特性,得到最能反映真实情况的轮轨耦合动力学模型;基于车轴受力分析,采用有限元软件ANSYS进行车轴静强度计算;采用多体动力学软件计算考虑车轮谐波磨耗的车轴载荷时间历程;根据疲劳累积损伤理论,采用FE-SAFE软件分析考虑车轮谐波磨耗的车轴疲劳寿命。结果表明:柔性轮轨关系更能反映轮轨的真实接触状态;车轴轮座内侧圆弧过渡处的应力最大,为114.4 MPa;考虑车轮谐波磨耗的车轴疲劳寿命约为19.2 a;车轮谐波磨耗导致轮轨振动加剧,对车轴疲劳寿命产生明显不利的影响。     

散货船运输市场周期性分析与预测

国际散货船航运市场在国际航运市场中占有举足轻重的地位,其走势具有周期性,可以预测船舶航运市场的整体趋势,进一步对全球经济形势分析预测。通过对克拉克森报告进行分析和调研,根据调研结果并结合新冠疫情影响确定了散货船航运市场的主要影响因素,采用相关股票指数和数据对各影响因素量化,对历史数据建立时滞模型并进行多元回归分析,进而建立时滞回归模型,构造了代价函数并采用梯度下降法建立多变量线性回归模型,得出表征散货船市场情况的波罗的海指数(BDI)与影响其走势的几种主要因素之间的代数关系,从而用近几年各影响因素的值来预测未来几个月内波罗的海指数的发展趋势,为船市的进一步布局规划提供参考。     

Real-time bus route state forecasting using particle filter and mesoscopic modeling

In the absence of system control strategies, it is common to observe bus bunching in transit operations. A transit operator would benefit from an accurate forecast of bus operations in order to control the system before it becomes too disrupted to be restored to a stable condition. To accomplish this, we present a general bus prediction framework. This framework relies on a stochastic and event-based bus operation model that provides sets of possible bus trajectories based on the observation of current bus positions, available via global positioning system (GPS) data. The median of the set of possible trajectories, called a particle, is used as the prediction. In particular, this enables the anticipation of irregularities between buses. Several bus models are proposed depending on the dwell and inter-stop running time representations. These models are calibrated and applied to a real case study thanks to the high quality data provided by TriMet (the Portland, Oregon, USA transit district). Predictions are finally evaluated by an a posteriori comparison with the real trajectories. The results highlight that only bus models accounting for the bus load can provide valid forecasts of a bus route over a large prediction horizon, especially for headway variations. Accounting for traffic signal timings and actual traffic flows does not significantly improves the prediction. Such a framework paves the way for further development of refined dynamic control strategies for bus operations.     

灰色马尔可夫模型在交通事故预测中的应用

采用传统灰色GM(1,1)模型预测道路交通事故这类随机性、波动性较大的数据,存在拟合较差、精度不足等问题。运用马尔可夫模型对预测结果进行优化,并建立灰色马尔可夫预测模型。将该模型应用于1998~2007年全国道路交通事故数据来预测2008年事故次数,结果表明采用该模型预测精度达到96.9%,明显优于单独使用GM(1,1)模型的预测结果。