小型汽轮机调节汽阀振动分析与改进研究

针对某小型发电用汽轮机调节汽阀在低负荷工况下出现的汽流噪声和振动问题,研究分析了问题产生的原因,采取了加装调节汽阀保护套的现场解决措施,并进行了试验验证,同时从改进调节汽阀结构和装配工艺方面提出了进一步的优化解决方案。     

汽车电气故障诊断的流程与分析方法（I）

对汽车故障、汽车故障诊断和汽车故障诊断标准进行了重新定义,详细介绍汽车电气故障诊断的一般流程与分析方法,结合汽车故障诊断仪、汽车示波器、汽车万用表等仪器设备的使用操作、测试数据分析与电路分析,一一举例加以说明。     

一种区域公路交通线圈检测器优化布设的简捷方法

利用数学方法优化布设交通检测器难在求解困难。提出根据检测器布设的目的从总体上把握区域公路网的交通状况,可以简单快速的实现区域公路交通线圈检测器的优化布设。     

基于最大熵模型的客运枢纽换乘量分布预测研究

针对城市客运交通枢纽换乘量分布预测的问题,引入"四阶段法"中的出行分布预测原理,将枢纽处各种交通方式的客流影响范围近似看作出行分布预测中的交通小区,各交通方式之间的换乘量相应地看作交通小区之间的交通分布量。将重力先验概率式的最大熵模型应用于枢纽换乘量分布预测之中,构建换乘量分布预测的最大熵模型,并以枢纽内部各种交通方式的现状OD换乘量分布为基础,进行模型参数的标定和最大熵模型的求解,隐含考虑随机因素的影响,从宏观上描述换乘者的交通行为。该方法应用于北京市东直门客运交通枢纽的换乘量分布预测之中,效果良好,为进一步进行枢纽的功能布局及换乘组织等研究工作提供依据。     

混合交通状态下交叉口排队机动车流启动车头时距研究和应用

研究的主要内容包括:信号灯控制道路交叉口红灯周期形成的排队车辆,在放行后不同车型的启动时间和不同车型组成的混合机动车流车头时距的分布研究;混合交通状态下机动车启动通过交叉口时受到干扰后的延误时间研究;利用上述研究成果对混合交通状态下交叉口排队车辆的放行绿灯时间进行估算。课题以现实交通数据为基础,通过统计分析结果最终建立放行绿灯时间估算表,对混合交通状态下道路交叉口信号灯的配时起到指导意义。     

交通控制与诱导集成的关键问题评述

分析了交通控制和交通诱导的相互影响与相互作用。综述了交通控制系统和交通诱导系统集成的研究现状,重点对交通控制和交通诱导集成的6个关键问题进行了讨论分析。提出应用演化博弈论、有限理性和人工情感等研究探讨驾驶员对交通诱导信息的反应机理和先由交通诱导系统将交通流诱导到合适的路网上然后由交通控制系统来适应这些交通流的思想建立集成模型。提出应用人工交通系统与平行系统的思想来研究交通控制和交通诱导的集成实施问题,通过人工交通系统的"计算试验"对交通控制方案和诱导方案进行试验和评估,期望为交通控制和交通诱导二者的集成提供新的思路和方法。     

车辆运动方程定位原理的研究及其应用

利用车辆运动方程获取车辆行驶距离,车辆当前位置点处的道路方向作为方向角,根据航位推算原理实时推算车辆位置。通过实地跑车试验分别分析了该定位技术在车载导航系统和监控中心的应用。试验结果显示,在车辆导航系统中该技术能实现GPS盲区内的车辆连续定位功能;在监控中心中,该技术从理论上可以大大减少单个车辆和监控中心之间的信息流量,其实际应用还有待智能交通系统的进一步完善。     

多用户多准则城市交通网络非稳定均衡分析

为了反映现实中交通出行者实施出行与否的决策过程,通过对实际城市交通网络状态的分析,引入了非稳定均衡网络状态的概念。同时通过对出行者出行选择行为的深入分析,引入了多用户多准则非稳定均衡网络状态的非线性互补问题模型和变分不等式模型,并利用超级网络的概念证明了两者的等价性。新模型能够将出行者的路径选择决策、目的地选择决策、出行方式选择决策以及出行与否决策合理的整合在一起,从而可完整的反映城市交通流的形成模式。给出了求解多用户非稳定均衡态的变分不等式模型的修正投影算法,并通过一个数值例子验证了算法的有效性。结论部分给出了多个可进一步深入研究的方向。     

快速路交织区车头时距分布特征

针对快速路交织区中车流的频繁交织行为引发车头时距重分布现象,系统研究了快速路交织区车头时距分布的内在规律,得出了城市快速路交织区内车头时距分布随断面流率动态变化的结论。选择北京、上海、广州等7个典型城市的城市快速路系统为研究对象,利用数理统计方法对采集的代表性快速路中A类交织区中车头时距数据进行分车道分断面统计分析,拟合分析及x~2检验的结果表明断面流率小于250 veh/h时,车头时距服从负指数分布;当断面流率位于250～750 veh/h时,车头时距服从移位负指数分布,而当断面流率位于750～1500 veh/h时,车头时距则服从Cowan M3分布,为城市快速路交织区的通行能力分析、规划管理等方面的深入研究提供了理论依据。     

基于SARIMA模型的城市道路短期交通流预测研究

以城市道路短期交通特征为基础,提出在使用季节自回归求和移动平均（SARIMA）模型进行预测时还应该考虑交通流日周期性特征,以提高模型的预测能力。预测研究不仅考虑了模型的样本内预测而且考虑了样本外预测,并通过两个预测误差统计量,即预测误差绝对值均值和预测误差百分比绝对值均值,来对模型预测表现进行衡量与比较。研究结果显示,虽然只考虑城市道路短期交通流数据中周周期性的SARIMA模型预测能力比只考虑日周期性特征的SARIMA模型好,但是却比既考虑交通流数据中周周期性又考虑数据中的日周期性的SARIMA模型表现差。