长江上游大水位差散货码头装卸工艺及设备研究

通过对长江上游大水位差港口散货码头自然条件的分析,提出了一种用于山区河流大水位差码头特殊条件下能适应水位变化、移动的大倾角输送设备.它的使用将使散货连续输送设备对岸坡坡度要求的适应性更强,并能大幅度降低工程造价,节省岸线资源.     

港口机械设备管理"一二三四五工作法"

以提高"设备综合效率"为中心,建立健全设备管理体制,全员参与,鼓励创新,培养骨干,落实责任,根据设备的重要性和使用频繁程度等具体情况,灵活运用主动维护、总成互换、预防维修、视情维修等方法,确保港机设备正常运行.     

美国西海岸港口作业集装箱分析

分析美国西海岸集装箱港口作业集装箱的情况.这些港口承担大部分我国与美国贸易货物的集装箱运输,对我国外贸和集装箱运输发展有很大的影响.     

西堠门大流速深水区钢箱梁运输船定位方案研究

西堠门水道水深、流急、海底无覆盖层,水上施工船投锚固定难度大。分析西堠门大桥钢箱梁的吊装工期要求和吊装规程要求,提出利用大吨位混凝土蛙锚和浮动平台构筑锚碇门桥、实施钢箱梁运输船定位的方案,并对箱梁运输船的水阻力、锚链力进行了初步计算,对工程实施具有指导意义。     

港口设备配置优化研究

构建了港口设备的非均衡模型,通过非均衡指标量化设备配置的合理度,对日照港设备配置运用港口设备合理拥有量模型进行实证分析。通过比较,两模型计算所得结论基本一致,这就证明采用港口设备的非均衡模型判断港口设备配置合理性的方法具有可行性。     

高精度GPS数据处理方法在公路测量中的应用

针对目前高等级公路测量对点位精度要求的提高,提出了对不同载波的GPS相位观测量进行线性组合后,再利用GAMIT软件数据进行处理的方法,试验结果表明,此方法可以在公路控制测量中获得较高GPS定位精度,即在几公里的距离范围,基线精度可达到2 cm,满足公路控制测量的要求.     

加强航海人员VTS意识的必要性

文中首先阐述了VTS的重要性,为进一步发挥VTS作用,提出了加强航海人员VTS意识的必要性,并结合案例进一步论证航海人员VTS意识的重要性,最后结合国际公约及国家的相关规则,对现有航海人员的培训提出细化及增添的建议,提出了通过岸基管理、航海人员的培训及港口国监督等方法来提升航海人员的VTS意识。     

进气道滚流比对发动机充气模型精度影响的试验研究

进气道结构是决定发动机缸内气体滚流强度的主要因素。针对一款直列四缸1.2 L增压直喷、DVVT汽油机,通过试验的方法,研究了发动机不同转速、负荷工况下,进气道滚流比参数对发动机进气状态和燃烧过程的影响,并对比了不同滚流比情况下的汽油机充气模型精度。研究结果表明,进气道滚流比对发动机的进气状态有显著影响。针对相同的ECU标定数据,滚流比的改变会造成充气模型精度较为明显的偏差。     

动力锂电池与电力推进船舶发展分析

文章通过对主要类型锂离子电池技术指标和特性进行梳理,研究了锂离子电池的热管理技术、安全性、火灾消防技术等应用重点环节的技术要点,分析了锂电池在船舶动力系统中的作用及全电池动力系统和混合动力系统的技术特点,为应用锂电池的新能源船舶研发提供参考。最后介绍了目前国内外应用储能电池动力船舶的多个典型案例,简要阐述了各个案例中的船舶核心参数和主要特点,总结了当前电池动力船舶的主要应用船型、锂电池类型、应用市场及政策、规范现状,认为锂电池动力船舶的发展前景光明,但在相关政策和船舶规范研究方面尚需进一步完善。     

Using GPS-data to determine optimum electric vehicle ranges: A Michigan case study

Fuel-switching personal transportation from gasoline to electricity offers many advantages, including lower noise, zero local air pollution, and petroleum-independence. But alleviations of greenhouse gas (GHG) emissions are more nuanced, due to many factors, including the car’s battery range. We use GPS-based trip data to determine use type-specific, GHG-optimized ranges. The dataset comprises 412 cars and 384,869 individual trips in Ann Arbor, Michigan, USA. We use previously developed algorithms to determine driver types, such as using the car to commute or not. Calibrating an existing life cycle GHG model to a forecast, low-carbon grid for Ann Arbor, we find that the optimum range varies not only with the drive train architecture (plugin-hybrid versus battery-only) and charging technology (fast versus slow) but also with the driver type. Across the 108 scenarios we investigated, the range that yields lowest GHG varies from 65 km (55+ year old drivers, ultrafast charging, plugin-hybrid) to 158 km (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only). The optimum GHG reduction that electric cars offer – here conservatively measured versus gasoline-only hybrid cars – is fairly stable, between 29% (16–34 year old drivers, overnight charging, battery-only) and 46% (commuters, ultrafast charging, plugin-hybrid). The electrification of total distances is between 66% and 86%. However, if cars do not have the optimum range, these metrics drop substantially. We conclude that matching the range to drivers’ typical trip distances, charging technology, and drivetrain is a crucial pre-requisite for electric vehicles to achieve their highest potential to reduce GHG emissions in personal transportation.