人工神经网络在故障诊断系统中的应用

人工神经网络以其独到的联想、记忆、储存和学习功能，在故障诊断领域受到了广泛关注。其中，BP网络是最成熟、应用最广泛的一种网络。但BP网络在实际应用中也存在诸多不足，如学习率的取值需要凭借经验或试算选取，网络学习收敛速度慢以及易陷入局部最小点等。针对BP网络的这些不足，采用了Rumelhan附加惯性冲量和动态调整学习率相结合的改进的BP网络方法，并尝试用该改进算法来对凝汽器进行故障诊断。事实证明，在平均情况下，本系统收敛速度远远快于基本的BP算法。     

MBR工艺在车站站房污水回用中的经济分析

MBR（Membrane Bioreactor）工艺是将生物处理与膜分离技术相结合而成的一种高效污水处理新工艺。此文就其在车站站房污水回用工程领域的应用进行了经济分析和比较，结果表明，MBR工艺比传统的中水处理工艺具有更强的竞争力。     

铁路货运计量安全检测系统综合防雷设计的研究

针对电气化、信息化条件下铁路货运计量安全检测系统的特点,利用现代防雷理论分析对其进行雷电防护的必要性,并对其综合防雷技术进行了相应介绍。     

RPR和MPLS技术及其在城域网中的应用

本文介绍了RPR、MPLS的基本概念及技术优势,以及目前支持这两种技术的MSTP设备现状,并分析了这两种技术在城域传送网中的应用前景。     

沪杭磁浮线的社会经济效益分析

沪杭磁浮线对长江三角洲的经济将会带来巨大影响,同时其投入资金巨大.从可量化效益(节约乘客出行时间、提高安全性、提高乘客的劳动生产率、节约城市土地、降低污染、带动沿线不动产的增值、节约能源)和不可量化效益(改善交通促进城市发展、改善居民生活质量)这两大方面对沪杭磁浮线的社会经济效益进行分析.     

受电弓刮弓事故的捕捉及事故再现试验方法的探索

阐述了自行研制的受电弓刮弓保护装置捕捉到的刮弓事故的全过程,并设计了一种受电弓滑板掉块元件及其控制系统,真实地再现了繁忙主干线上控制受电弓滑板掉块的过程,为保护装置所起作用探索了一个动态的验证方法。     

柴燃并车试验台齿轮箱动态仿真与实验

以带同步超越离合器的并车齿轮箱传动系统的研究对象，讨论系统动力学模型，用模态分析法与状态空间法，对多自由度时变非线性方程组求解，利用所建的动态分析仿真模型，分别对柴或燃运行方式的斜齿柱齿轮传动系统动态仿真得出结果与实验结果相近，对柴燃联合动力装置切换点选择和数字仿真模型的确立有参考价值。     

Managing transportation during highway reconstruction: A recommended process

Major highway reconstruction can cause significant disruptions to existing travel patterns and economic activity. Reducing these impacts on travelers, shippers, businesses and residents requires that innovative and effective transportation management actions be developed and implemented. This paper reports the major findings and recommendations of a research study on managing transportation during highway, reconstruction. The primary objectives of the study were

浅埋条件下并行立交隧道施工安全性的三维数值模拟

以长沙市营盘路湘江隧道东岸并行立交段施工为研究对象,对浅埋条件下并行立交隧道施工安全性进行三维数值模拟分析。研究结果表明：隧道施工结束后地表沉降最大值为39．66mm,并位于隧道上下立交区域,地表沉降不能满足安全要求,还需对地表采取加固措施,如采取地表锚杆、地表袖阀管注浆或旋喷桩加固;下部隧道初期支护变形及受力受上部隧道施工影响不大,安全系数均大于1,结构能满足安全要求,但施工中仍不能忽视对初期支护变形及内力的监测,视情况采取加固措施,或改变施工工艺,如可以先行贯通下部隧道二次衬砌。其研究结果可为类似地质条件和施工方法的同类工程提供借鉴。     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。