南京大胜关长江大桥CPⅢ点位随温度变化的模型研究

以京沪高铁南京大胜关长江大桥CPⅢ高精密测量为工程背景,经过坐标变换后计算得出各个点位的膨胀值,利用概率与统计理论分析处理,得到可用于建模的点对数据(ΔS,ΔT)。根据一定的假设条件,建立了测量点位的位移随环境温度变化的线性回归模型,从而得出大桥CPⅢ位置POS与温度T之间的关系。利用该模型修正并评价测量数据,结果表明其较差完全符合要求,区间预测模型可用。并编程实现了CPⅢ点位位置随环境温度变化的自动化预测,能够方便地为大桥的变形观测、定期复测和实际胀缩效果分析提供一定的参考。     

论柴油车自由加速烟度排放

简述了世界上一些柴油车自由加速烟度排放法规：通过大量的试验研究，明确了柴油车自由加速烟度的排放机理，指出自由加速烟度排放的大小并不能真实反映柴油车实际行驶烟度的排放状况，因而自由加速烟度排放法规对改善柴油车实际行驶烟度排放的作用是非常有限的。     

隧道路面表面抗滑性能的调查与分析

采用手工铺砂法和摆式仪对贵州、云南等省的隧道路面抗滑性能进行了现场实测，调查的结果表明，隧道水泥混凝土路面的抗滑耐久性较差，使隧道交通存在着一定的安全隐患。分析了隧道内部特有环境对隧道路面抗滑性能的影响，并针对隧道路面类型的选择，提出了恢复隧道路面抗滑力的措施。     

客车主要噪声源识别的试验研究

基于偏奇异值分析法识别噪声源的基本原理，采用了近场声压测量法，同步采集15个传感器的振动与声压信号，识别出客车车外噪声的主要噪声源，分析出各噪声源对车外噪声的贡献并做出降低车外噪声的预测分析。所采用的试验与分析方法具有计算量小、声源定位准确的特点，并且可以准确预测零部件的改进对车外噪声的影响。试验研究和实车应用表明，这种方法可以适用于复杂的工程实际。     

现代交通运输与现代物流的有效融合

站在现代物流的视野下探讨现代交通运输与现代物流的有效融合,主要涉及现代交通运输与现代物流的基本概念及其相互关系和相互融合、客运与货运的互动与融合,这有助于提高交通运输与物流的社会、经济、环保效益。     

基于人均产值比的成都市物流需求分析

在阐述物流需求与人均国民生产总值关系的基础上,运用"人均产值比"法,对影响成都市农产品、工业品和居民消费品物流需求的主要因素进行分析,从而得出成都市物流需求基本特征,可为物流发展及规划提供参考。     

定值递减法在折旧计算中的应用研究

定值递减法具有折旧额连续按比例递减及折后余值和实际残值吻合的优点,并具有合适的初次折旧额,但其计算过程相对复杂。对其数学规律进行了探讨、分析,证明其折旧额是按比例递减的,并改进了其计算方法,提出新的计算方法．直接计算出折旧额的递减比例,从而计算出各个阶段的折旧额,使折旧额的计算相对简单明了,最后进行了实例验证．有利于定值递减法的推广应用。     

计算水平桩的修正双参数法

指出了双参数法微分方程在公式推导与参数取值方面存在的不足,对微分方程中深度的幂数进行了修正并推导出计算公式。修正参数后的推导公式克服了原公式取值只能为正整数1和有限个小数的缺陷,使取值可取任意整数和小数,从而拓宽了参数的取值范围。当桩在弯矩和水平力共同作用时,利用桩的边值问题可求得桩身各截面的弯矩、剪力、位移、转角。实例计算证明,用修正后的幂数作为参数,推导正确,取值灵活且与实测值很接近。     

基于顾客忠诚度的品牌价值研究

以问卷调查法和因子分析法为基础,探讨了品牌价值和顾客忠诚度的关系,认为顾客忠诚度的提高能够有效提升企业的品牌价值;并提出了基于顾客忠诚度的品牌价值提升策略。     

基于图像色相值突变特征的钢轨区域快速识别方法

应用彩色图像中不同区域HSL色彩空间中色相值突变特征提取轨检图像中钢轨边界点, 对多条不同等分线处钢轨边界点进行直线拟合以确定钢轨边缘, 识别目标钢轨区域。分析了机器视觉轨检系统序列图像中轨枕、砟石、扣件与钢轨的分布特征及不同特征区域图像色相值的突变特征, 研究了轨检图像不同等分数值下等分线处色相值突变点与钢轨边界点的对应关系, 讨论了不同等分值对识别时间与识别失败率的影响。在不同光照条件下对识别方法与传统方法进行了对比分析。分析结果表明: 当等分值为8时识别效果最优, 识别失败率为5.0%, 识别时间为4.65 ms; 在500~1 000、1 000~10 000、10 000~100 000 lx三个特征光照强度区间, 识别方法在木枕与混凝土枕轨道中钢轨区域的平均最大识别时间分别为4.57、4.48 ms, 比传统方法分别减少了44.4%、47.1%, 识别时间标准差分别为0.15、0.12 ms, 比传统方法分别降低了91.8%、93.6%, 平均最大识别失败率分别为3.5%、3.3%, 比传统方法分别降低了66.0%、76.9%, 识别失败率标准差均为1.6%, 比传统方法分别降低了68.9%、71.1%。可见, 本文方法是一种机器视觉轨检系统中目标钢轨区域识别的有效方法。