基于光流法的舰船运动要素测定原理研究

对基于光流法的舰船运动要素测定原理进行了研究，主要包括光流法测定舰船运动要素的思想、光流场解算、三维运动参数解算和舰船运动要素解算。该方法的提出，提高了运动要素测定的自主性，而且满足新型全封闭舰船的测定要求。     

深圳地铁龙岗线运营组织模式研究

通过对深圳地铁龙岗线的客流趋势和特征进行分析研究,总结客流规律,提出符合朝夕客流特征的长短交路运营组织新模式,以提升运能,满足乘客出行需求,成功解决受供给运用车限制下的运能不足问题.结合成本控制,通过不断优化内部资源配置,深挖内部潜能,在满足生产组织运作需要的基础上,确保运营生产安全有序.     

城市轨道交通安防系统探讨及建议

中国城市轨道交通建设正大规模实施,按照轨道交通运营承载实体及轨道交通的客流特点,结合国内安全形势及维稳、反恐需要,轨道交通安全防范系统承担巨大的安防压力.简述国内轨道交通安全防范系统的现状,如系统建设各行其是、系统繁简不一、系统目标各有不同,就轨道交通安防系统建设发展变化及发展趋势进行探讨,建议形成较为完备的轨道交通安防系统建设规范及行业标准,成立统一的行业风险评估机构,扩大安防系统信息数据采集范围,强化安防系统功能.通过对国内轨道交通安防系统的探讨分析及建议,以期达成行业共识,并推动轨道交通安全防范系统的建设.     

肩回交路条件下多机牵引机车周转图的优化

针对采用机车肩回交路的重载铁路线路,将其列车运行图中的列车运行线转化为节点,机车周转线转化为边,运用机车转化为流,从而将机车周转图的优化问题转化为网络流问题.在此基础上,以运用机车数最少、单机走行数最少、附挂机车数最少、机车在站停留时间最短和机车工作均衡性最好为优化目标,以网络流问题中的节点流量守恒和节点流量要满足节点需求为约束条件,建立肩回交路条件下的多机牵引机车周转图多目标优化模型.按照优化目标函数的优先级,采用分层序列法对模型求解,并利用C#语言编写程序,通过调用ILOG CPLEX优化软件实现了该算法.算例表明,采用所给模型和据此编制的机车周转图优化程序,可以快速优化肩回交路条件下的多机牵引机车周转图.     

活塞风作用下地铁车站站厅火灾烟气流动特性的数值模拟研究

以开敞式地铁车站为例,将列车、隧道、站厅层和站台层均简化为长方体并建立车站三维模型;利用流体动力学软件Fluent,采用压力基求解器和SIMPLIC算法,研究活塞风作用下站厅火灾的烟气流动特性,并分析增设迂回风道和竖井对于削弱活塞风影响的效果.结果表明:站厅层空气流场结构在活塞风的作用下将会发生复杂的变化;站厅火灾发生后,在机械排烟、热浮力以及活塞风的共同作用下,站厅烟气分层现象遭到破坏;各楼梯口处气流速率变化剧烈,气流方向多次改变,并导致站厅层烟气被吸入站台层;增设迂回风道和竖井能够有效地削弱活塞风对起火站厅层烟气分层现象的破坏,延缓烟气侵入站台层的时间,减少侵入站台层的烟气量.     

北京地铁4号线客流特征分析

对北京轨道AFC数据库(交通卡刷卡原始数据)进行提炼分析,并进行模型分配。以轨道交通4号线为例进行客流特征分析,论述客流在时间、空间、断面以及站点上的不均衡特征,以及换乘站的换乘客流特征,为轨道运营管理及客流疏导提供支持。     

对地铁应急预案管理的初探

随着大城市轨道交通网络的形成,应对突发事件的快速、准确反应已经关系到全路网运行的安全性和可靠性.正是在这种大背景下,对地铁应急预案编制的出发点、管理流程进行初步的研究.     

强风区铁路风沙防治工程最大输沙量与携沙风荷载计算方法

针对强风区铁路风沙流灾害防治工程,开展最大输沙量和强风携沙风荷载2个最关键工程计算问题的研究。结合现场踏勘资料与测试数据,分析风向、风力和持续时间3个影响因素对最大输沙量矢量合成与计算的控制影响,基于优势强风流理论,归纳给出信风型、季风型和对流型3种典型工程风型的输沙量计算方法,并且为准确采集沙样数据,专门设计出能随主风向自动转动的野外自动风导向积沙仪。基于现场测试数据,根据相似准则与量纲和谐原理,推导强风区携沙风单位体积沙砾颗粒流体平均飞跃速度计算公式,用于强风区携沙风冲击荷载计算,计算结果符合工程实际,满足工程计算要求。     

基于PumpLinx的鱼雷齿轮泵内部流场及流量特性的仿真分析

为研究转速与流体介质对齿轮泵性能的影响,运用PumpLinx软件对齿轮泵内部流场及其流量进行瞬态仿真分析,并与试验数据进行对比,分析转速与流体介质对齿轮泵内部压力场及输出特性的影响。数值结果表明:齿轮泵平均流量与试验数据吻合较好,入口流量随时间呈锯齿状波动,出口流量则呈波浪状的较小波动,而且流量脉动率随转速的增大而减小;齿轮泵内压力从低压腔呈阶梯状向高压腔过渡,且入口易因超低压而出现空化现象,导致其压力脉动率高于出口。此外,流体介质为水时的流量脉动率略低于油。研究结果为降低鱼雷齿轮泵的振动和噪声等危害提供了理论指导。     

基于交通因子状态网络的城市交叉口交通流预测

信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型（Traffic Factor State Network,TFSN）,考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明：根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。