现代有轨电车建筑设计与城市融合——以天水有轨电车二期工程为例

为了使现代有轨电车能够更加广泛的应用,在满足交通运输功能的前提下,充分利用有轨电车的灵活性及多样性,在设计中结合具体城市线路或段落,充分了解该城市、该段落的需求,在设计中同时满足该需求。现代有轨电车的设计,不同于地铁及新型轨道交通,线路大部分敷设方式为地面敷设。结合天水有轨电车二期工程项目研究,首先在设计中可以兼顾城市景观的需求;其次,在特殊区段,还可以结合当地城市的历史文化底蕴去进行设计;最后,在不同站点的不同区域,还可以结合该地空间特性,基础设施的完善度,结合有轨电车进行同步考虑。基于以上认知,结合天水有轨电车二期项目,对设计与城市融合这一概念与思路进行探讨与实践。研究结论可为现代有轨电车的建筑设计提供一定的参考。     

大数据时代背景下的公共交通规划研究

为了提高公共交通规划的水平,分析公共交通大数据的特点,大数据时代背景下的公共交通规划重点,提出大数据时代背景下的公共交通规划策略,以期为同类型工作提供参考。     

高铁隧道监控量测技术应用分析

为了保障高铁隧道施工中的安全性,实现施工质量与安全目标,通过阐述高铁隧道施工应用监控量测技术的重要性,对具体隧道施工案例进行分析,探索隧道施工监控测量技术的要求,并对监控量测数据和安全性评价作出整体性分析。从而得出在高铁隧道施工中应用监控量测技术能在保障监测结果准确性的同时,对施工作用安全性进行指导,进而提高施工效率,保障施工质量。     

新基建体系支撑下的城市轨道交通运维模式刍议

当前以大数据等新兴信息技术为主导的城市轨道交通运维创新方案探索不断呈现.从当前政策形势、需求痛点、总体原则、应用场景等多个方面,对新兴信息技术在城市轨道交通行业的合理适配进行了分析.提出了以降本增效为宗旨、以组织管理为核心、以顶层设计为先导的城市轨道交通企业新型运维模式建设思路.     

甘肃交旅融合项目新业态培育的思路研究

甘肃交旅融合项目的实施是通过以高速公路服务区为载体,串联关联产业、资源、要素和区域经济一体化高质量发展的新途径。当前,路衍经济作为新型经济发展平台,新业态培育和发展是重中之重。结合典型交旅融合项目调研情况,分析交旅融合项目的核心发展要素,阐述交旅融合项目新业态培育的要点,依托G75兰海高速太石交旅融合项目建设与运营准备,研究甘肃交旅融合新业态培育的思路和看法。     

分布式环境下高速数据服务器的研究与设计

指出了VOCAL系统数据服务器的缺陷,研究了在分布式环境下一个数据服务器的具体设计.     

ZPW-2000R轨道电路通信数据分析方法设计与工具实现

通信编码ZPW-2000R轨道电路实时记录并存储全部通信原始数据用于设备维护及故障分析。然而通信数据抽象繁杂,直接分析数据难度较大。针对此问题,设计了一种通信数据的有效分析方法,并利用该方法开发了分析工具软件,能够自动实现数据的解析、分析,以及可视化显示,显著提高了现场维护效率。     

大数据背景下高校图书馆智慧服务研究

现阶段,数据及信息增长的速度极快,智能化技术在各行各业中普遍应用,人们的日常生活已发生重大改变.作为师生获取资源以及信息的重要渠道,高校图书馆应当紧跟时代发展的步伐,进一步更新完善自身智慧服务体系,更好地服务于高校的教师以及学生.本文通过对现阶段高校图书馆的智慧服务现状进行分析,提出相应的革新策略以及新的服务方式.     

基于线扫激光传感器的地铁轨交轨面表观病害巡检系统

针对地铁轨道交通领域巡检的需要,设计一种地铁轨交轨面表观病害巡检系统。系统基于四台线扫激光传感器同步扫描采集轨交轨面数据,将切面高度数据与图像处理相结合,给出实现轨交轨面中轨道的轨距、错牙、螺栓和道床表观病害检测方法。系统通过6次实际地铁轨道试验检测,能够检测出对应轨交轨面表观病害。     

基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC预测方法研究

为提高电动公交车电池SOC预测的精度,基于某电池监控云平台电池数据库中存储的以30 s为采样周期的稀疏采样的电池运行数据,对电动公交车电池SOC预测方法进行了研究。首先,介绍了稀疏采样数据源,分析了电动公交车动力电池的运行过程及其SOC变化的影响因素。选取了当前电池组的总电压、电流、电池模组温度均值及前一时刻SOC值作为预测变量,而选择当前电池组SOC作为输出变量,构建了训练数据集与测试数据集。然后,采用支持向量机(SVM)算法进行训练,并使用贝叶斯优化算法寻找SVM的最优超参数组合,提出了基于稀疏采样数据的电动公交车电池SOC单步预测方法。接着通过对训练数据集的再划分,进一步提出了基于稀疏采样数据的电动公交车SOC自主预测方法,摆脱了在SOC长期预测过程中对于BMS估计的真实SOC值的依赖。试验结果表明,SOC单步预测方法的最大绝对误差仅为1.82%,SOC自主预测方法的最大绝对误差也只有5.89%,都具有较高的预测精度。根据在不同运行路线和不同环境温度下的试验结果,SOC预测模型具有较高的鲁棒性。