重卡内饰模块化技术

为改善目前重卡内饰系统散件装配效率低下的现状,以某重卡模块化设计开发过程中出现问题为核心研究对象,找出模块化技术的关键影响因素,推论出模块化设计的关键技术。最后探讨了模块化技术效果,并对模块化技术进行展望。模块化设计整合众多零部件,提升了装配效率。     

铁路关键信息基础设施安全防护建设思路初探

为贯彻落实我国关键信息基础设施的保护要求,践行关键信息基础设施运营者主体责任,充分发挥安全运营价值,文章依据国家关键信息基础设施安全防护法要求,参考相关技术标准,分析铁路关键信息基础设施业务特点和防护现状,提出从业务应用、信息系统、重要数据和基础设施4个层面持续加强识别认定、安全防护、监测预警、事件处置和检测评估5项安全防护能力的建设思路,为铁路关键信息基础设施安全防护工作提供理论参考。     

水性涂料在铁路货车上的应用

水性涂料具有环保、无毒、火灾危险性小的优点,在铁路货车领域有很大应用价值。文章综述了水性涂料的成膜机理和优缺点,总结了水性涂料应用的关键工艺、漆膜问题以及解决对策,展望了水性涂料的应用前景和发展方向。     

国际船舶管理业最新动态

作为航运业中管理权和所有权分离的结果,专业船舶管理业和船舶管理公司已经成为国际航运业的一个重要分支。根据国际船舶管理业的最新动态,即Intermanager提出确立船舶管理业统一的KPI,分析采取这一举措的原因,并预测可能带来的影响,为我国船舶管理业的发展提供借鉴。     

基于关键站点识别的区域轨道交通路网抗干扰性研究

区域轨道交通系统是一个开放的巨系统,易受突发事件干扰且处置难度大。为研究突发事件影响下区域轨道交通路网(RRTN)吸收和抵御干扰的能力,以粤港澳大湾区轨道交通系统为研究背景,采用复杂网络理论,基于度、中介中心度、紧密中心度和聚类系数等指标挖掘区域轨道交通路网拓扑特征,统筹考虑物理网和秩序网评价指标,分析基于度与介数、TOPSIS全要素的权重确定方法,提出基于网络融合的区域轨道交通路网关键站点识别方法,采用网络效率与网络连通度,仿真分析蓄意、随机攻击模式下区域轨道交通路网抗干扰性能。研究结果表明：区域轨道交通物理网、秩序网均不是无标度网络,但后者具备小世界网络特征,且区域轨道交通路网是介于随机网络与无标度网络之间的特殊网络。区域轨道交通路网面对蓄意攻击呈现脆弱性,在对区域轨道交通路网的关键站点加以保护后,面对随机攻击具有更强的抗干扰性能。与基于节点度、度与介数的评价方法相比,所提出的基于网络融合的关键站点识别方法执行效果更好,对区域轨道交通路网抗干扰性能研究更有效。     

基于重要性贡献矩阵的城市轨道交通关键站点识别

城市轨道交通网络少数关键站点发生故障可能导致整个网络性能下降甚至瘫痪。现有基于节点重要性贡献矩阵识别网络关键节点的方法忽略了网络功能特性的解析,无法准确识别运营过程中城市轨道交通网络关键站点。通过改进传统节点重要性贡献矩阵,在节点效率的评估中考虑客流运输,在节点重要度贡献矩阵中考虑多阶邻接节点的贡献及网络交通特性,提出站点重要性的量化指标。利用该方法识别上海市地铁网络关键站点,通过模拟对关键站点的攻击以及与传统识别方法的比较,对所提出的关键站点改进识别方法进行验证。研究结果表明：相比于传统节点重要性贡献矩阵,基于改进节点重要性贡献矩阵识别出的关键站点失效后,对城市轨道交通网络效率及网络效率可达性的影响更大;单个站点失效后对网络效率造成的损失最高可达8%,对网络效率可达性造成的损失最高可达10%。同时还发现,基于改进方法识别出的关键站点不一定是分布在网络中心区域的换乘站,客流量大且周边线路稀疏的非换乘站点也同样重要;当占网络站点总数5%的关键站点失效后,对网络效率造成的损失可达70%,对网络效率可达性造成的损失可达67%,因此关键站点的识别与保护将有助于最大程度地降低系统损失和保障交通系...     

如何防范国有企业关键岗位管理人员的廉政风险

国有企业是中国特色社会主义的重要物质基础和政治基础,要将经营管理国有资产的权力关进"笼子",在做好对国有企业领导人员监督的同时,对关键岗位管理人员的监督同样重要,本文就如何强化对国有企业关键岗位的监督谈谈笔者的思考.     

线性计划方法及其应用研究

CPM作为十分有用的计划技术在建筑业得到了广泛的使用,但也存在一些不足．而线性计划方法作为一种新的计划技术,针对诸如高速公路、铁路工程等线状工程项目的特点,是编制其进度计划十分有效的工具,但目前在理论和应用研究方面还存在许多不足．因而,文章介绍了线性计划方法并对该方法提出了一些改进．同时,通过案例介绍了线性进度计划的绘制方法和步骤．     

模式理论及其模式导向遗传算法

因为传统遗传算法以适应度为导向,所以在解决复杂优化问题、尤其是评价算法极其复杂的问题时,其执行效率不高.为了克服此缺陷,在对传统遗传算法流程做出重大改进的基础上,提出了以模式为导向的遗传算法.在该算法中,将模式相关度作为评价个体优劣的标准,避开了对整个种群的适应度评价.实验结果表明,模式导向遗传算法在解决复杂优化问题时,其执行效率明显加快,寻优效果更好.