重载组合列车多机牵引智能化控制技术刍议

在现有单元列车多机牵引同步控制技术基础上研究多机牵引异步控制技术,开发重载组合列车多机牵引智能化控制技术,实现全国范围内单元列车实现自由组合.从而提高运输效率、降低能耗、改善列车纵向动力学性能、提高应用检修性能.     

基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测

高速铁路路基的施工环境复杂,沉降监测数据往往是不等时距的.鉴于最小二乘支持向量机拥有强大的非线性拟合能力,使用最小二乘支持向量机建立沉降与时间的关系函数,以等时间步长插值得到路基的等时距沉降时间序列,建立基于最小二乘支持向量机的高速铁路路基沉降预测模型.分别运用给出的预测模型和BP神经网络与灰色理论联合方法对杭甬铁路客运专线上虞北站5个路基沉降监测断面进行路基沉降预测,并与现场实测数据对比.结果表明,短时距的最小二乘支持向量机预测模型比BP神经网络与灰色理论联合方法的预测精度高,预测结果更稳定,外推预测沉降更可靠.     

整列地坑式架车机在我国高速列车检修中的运用

对CRH型动车组地坑式架车机结构组成、技术参数、技术特点、工作原理等进行了简要介绍,指出动车检修基地通过整列弯臂地坑式架车机的创新运用,极大地提高了动车组的检修作业效率.     

异步机的变频调速控制和节能改造

介绍了PWM、GTR最新技术的变频调速器的应用；分析了异步机在变频调速时的三种控制方式和应用场合；探讨了应用变频调速器在异步机节能改造中的广阔前景。     

捣固机作业对岔枕受力影响的研究

通过对道岔捣固车在养护作业中及作业后地岔枕受力影响的现场测试数据进行了分析，为预应力钢筋混凝土岔枕在列车提速、大型捣固机作业等条件下提供实测数据，从而对钢筋混凝土岔枕的强度作出评价。     

非机动车计算机管理系统

上海拥有1000多万辆非机动车,非机动车的种类已经扩展到自行车、人力三轮车、电动自行车、燃气助动车和残疾人专用车5种,非机动车已经成为影响上海交通的主要因素.通过计算机系统对非机动车进行管理,无疑是较为有效的办法,事实上也确实提高了对非机动车的管理效率.     

重力对板材滚弯成形半径的影响

板材在滚弯成形时，已成形部分的曲率半径由于重力的作用会发生变化，使得测量变得困难。文中对板材在辊弯机上滚弯成形时的重力对成形半径的影响进行了探讨，针对具体的辊弯机和不同厚度的板材用有限元进行了理论计算，得出了重力引起的位移随板厚的变化关系。     

新冠疫情对城市核心区交通安全的干预效应分析

新冠疫情政策使城市核心区交通安全特征发生变化.本文利用交通事故接处警数据构建一维时间序列，分析疫情下交通事故的时间分布特征；针对交通事故量序列的非平稳特征，运用小波分解技术提取疫情防控政策干预下的序列结构突变点，该突变点排除春节假日因素的影响；结合支持向量机方法构建疫情防控政策对交通事故量影响的干预模型，评估疫情对交通事故量的影响程度.研究结果表明：疫情初期的管控政策使交通事故量平均每日下降12.23起，先以68.7%的速度衰减，又以30.9%的速度回升，该趋势一直持续到复工复产政策实施，相对宽松的交通管控政策使平均每日事故量下降值稳定在11.71起.     

Multiple mental tasks classification based on nonlinear parameter of mean period using support vector machines

Mental tusk classification is one of the most important problems in Brain-computer interface. This paper studies the classification of five-class mental tusks. The nonlinear parameter of mean period obtained from frequency domain information was used as features for classification implemented by using the method of SVM （support vector machines）. The averaged classification accuracy of 85. 6% over 7 subjects was achieved for 2-second EEG segments. And the results for EEG segments of 0.5s and 5.0s compared favorably to those of Garrett＇s. The results indicate that the parameter of mean period represents mental tusks well for classification, Furthermore, the method of mean period is less computationally demanding, which indicates its potential use for online BCI systems.