海底管道腐蚀数据处理研究

在油田设计、施工和运行过程中,产生了大量的数据,随着数据储存量的增多,出现大量缺失和错误数据,且无法直接从系统中获得腐蚀风险管控措施.文中结合数据库平台的生产数据、检测数据、路由数据和腐蚀相关数据等,运用6σ方法,对异常数据进行筛选,运用窗函数法,对缺失数据进行补齐,通过数据对照,发现补齐后的数据误差较小,为海底管道腐...     

船舶机舱机械通风的计算与气流组织分析

  目的  为深入探索CATIA V6船舶风管设计和相关数据组成,  方法  结合实际工程背景,建立CATIAV6通风系统三维设计方法,分析管附件资源库结构组成和风管放样流程;围绕系统设计各模块组成,指出各模块处理对象和数据储存位置,以明确研究对象。在此基础上,系统阐述基础技术表定义和具体内容,重点介绍其内容扩展性,并针对通风管路三维模型,深入研究底层数据结构。  结果  经分析研究,得到了主要技术表之间的关联性。  结论  研究结果有利于设计者深入掌握通风系统设计,对定制开发可提供理论指导和技术支撑。     

中国公路自然区划空间数据库的设计

为了实现中国公路自然区划的定量化与自动化, 从概念、逻辑和物理层面进行了中国公路自然区划空间数据库结构设计, 利用空间数据引擎技术, 借助大型关系型数据库管理系统对数据存储与管理功能建立了空间数据库, 基于此数据库, 利用多因子权重法计算了公路工程困难程度指数。分析结果表明: 海拔高程、地形坡度、地表切割深度、地表切割密度、硬岩覆盖度以及植被覆盖度是影响公路工程困难程度指数分布的主要因素, 根据困难度指数分布图, 从地貌角度直观地反映了中国不同地区公路建设的困难程度。可见此数据库系统的建立实现了公路自然区划的量化分析模式, 解决了海量空间数据的存储与管理问题。     

大型公共建筑的交通组织探讨

随着城市规模的扩大,涌现出越来越多的大型公共建筑。大型公共建筑对周边交通组织有较大影响,如组织不当,易引发多种交通问题。该文提出大型公共建筑的交通组织原则,对大型公共建筑进出口及平面布置等进行了探讨。     

机车远程监视与诊断系统研究与设计

基于车载信息采集技术、通信技术和计算机技术,提出了一套适合我国机车运用检修管理的机车远程监视与诊断系统,详细阐述了系统结构、网络结构、通信方式、信息处理和综合应用情况,并结合系统的实际装车运用考核情况分析了该系统的应用现状及广阔的应用前景.     

钢轨电位异常升高的原因及解决措施

地铁钢轨电位的异常是影响列车安全稳定运行的重要因素。对轨道的回流系统、钢轨电位的产生进行了简单的介绍,并且定性地分析了钢轨电位分布,分析了可能导致钢轨电位异常升高的原因,最后针对这些原因提出了相应的解决方案。     

遥感影像在电子地图生产中的应用

以SPOT、TM遥感影像为主要数据源 ,介绍了多源遥感影像融合技术以及电子地图的生产技术流程     

基于BP神经网络的某型发动机万有特性实验数据拟合

介绍了BP神经网络的基本原理,借助Matlab软件的BP神经网络工具箱函数,通过建立相应的BP网络模型,对某型发动机的万有特性实验数据进行拟合,并将拟合结果与实测值进行比较。研究表明,采用BP神经网络拟合发动机万有特性数据,能取得较高的精度。     

基于手机定位的实时交通数据采集技术

交通数据采集是建设智能交通系统的首要环节,如何通过较为经济的方式及时获得质量可靠的交通数据是当前国内外交通数据采集面临的重大问题。首先介绍了手机定位技术应用于交通数据采集的发展背景和需求,同时介绍了TDOA,A．GPS,CELL ID with TA,Handover等常用定位技术,并对其定位精度进行对比。分析了基于手机定位技术的交通数据采集技术的关键问题,总结了近年国外高校、交通研究机构的主要研究成果和项目经验,最后提出进一步需要解决的问题。     

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.