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41.
目前我国高速铁路票价制定还比较缺乏灵活的市场化机制,严重影响铁路运输企业收益和服务水平的提高。基于高速铁路旅客出行规律和收益管理策略,研究高速铁路动态定价与票额分配协同优化方法。在分析旅客出行价格需求弹性的基础上,构建基于Logit模型的客流弹性函数,考虑临近发车客票不涨价和运输能力等约束,建立以期望客票总收入最大化为目标的优化模型,设计一种基于超分方程的分步算法,求解不同时段下不同列车的最优票价与票额分配方案。以京沪高速铁路为例进行计算和分析,与固定费率票价相比,动态票价策略能保证服务水平,系统总客流需求下降0.73%,企业客票总收益提高4.95%。 相似文献
42.
建筑工程施工安全氛围是建筑安全事故有效的事前预测因素,而施工安全氛围因子结构的不一致一直是建筑安全管理专家争论的焦点.以长沙为采样地区,结合专家访谈设计了建筑工程施工安全氛围的测量问卷,综合运用探索性因子分析和验证性因子分析识别并验证了建筑工程施工安全氛围的因子结构模型,基于该因子结构模型评价了长沙地区的建筑工程施工安全氛围,并结合以往研究成果对该因子结构模型进行讨论.研究结果表明:建筑工程施工安全氛围可用三因子结构模型测度,三因子为项目安全管理承诺、工人安全响应和领班安全承诺;测评发现工人安全响应分值最高,且项目安全管理承诺分值高于领班安全承诺. 相似文献
43.
随着电力技术的不断发展,舰船电力设备的数量和质量不断提高,不仅提高了舰船航行的安全性,还促进了舰船作业的效率,提高了船舶工业的生产水平。船舶综合电力系统包括发电机、变电站、输电线路、终端负载等,具有拓扑结构复杂、工作条件恶劣等特点。因此,提高舰船电力系统的安全性、可靠性,改善电力系统的使用质量具有重要的意义。本文充分结合基于梯度法的微粒群优化算法,对舰船电力系统的稳定性理论、故障恢复等问题进行优化和改善。 相似文献
44.
为提高无砟轨道板精调车结构的设计水平,考虑精调车荷载、几何尺寸和材料弹性模量等设计变量的随机性,对精调车结构进行可靠性分析、可靠性灵敏度分析和可靠性优化。首先,分析并得到精调车结构在串联失效模式下的结构功能函数;然后,运用响应面法和重要抽样方法,分析得到基于确定性优化的精调车结构的失效概率和可靠性灵敏度结果。最后,根据可靠性灵敏度分析结果,对该结构进行可靠性优化。分析精调车结构在可靠性优化前后的差异,结果表明,与确定性优化结果相比,可靠性优化使精调车结构自重增加了3.55%,但可靠度提高为0.999 999 987 7,说明设计变量的随机性对结构性能的干扰大幅减小。 相似文献
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46.
47.
建立了包含线性与非线性项的车辆传动系统非线性Drive-shaft模型, 应用具有耗散项的拉格朗日方程将非线性Drive-shaft模型转换为当量化的两质量模型, 通过将两端扭转角等效到同一端获得了传动系统的冲击响应方程, 应用Routh-Hurwitz准则分析了冲击响应方程的稳定性, 获得了稳定性参数区间。仿真结果表明: 将非线性阻尼分别设置为0和线性阻尼的1/10、-1/10时, 冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.101 4、0.371 6, 当非线性阻尼为线性阻尼的1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明正的非线性阻尼有利于冲击响应的衰减; 将非线性刚度分别设置为0和线性刚度的1/10、-1/10时, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.153 9、0.178 8、0.115 9, 当非线性刚度为线性刚度的-1/10时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这说明负的三次方非线性刚度有利于冲击响应的衰减; 在固定非线性刚度为线性刚度的-1/10的基础上, 将代表非线性阻尼的系数分别设置为0.1、0、-0.1, 获得的冲击响应首个峰值的绝对值分别为0.078 4、0.114 2、0.231 6。可见, 当代表非线性阻尼的系数设置为0.1时, 冲击响应的首个峰值的绝对值最小, 这表明在传动系统线性刚度及线性阻尼的基础上, 设计负的非线性刚度及正的非线性阻尼可以提升传动系统抵抗冲击的性能。 相似文献
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编组站内机车车号的识别问题一直制约着本务机车综合管控技术的发展。为了解决这一问题,针对机车车次,机车类型自动识别问题进行研究。改进了基于卷积神经网络LeNet-5的识别算法,并收集了大量机车车次图像素材,通过图像预处理后,使用训练集进行模型训练,形成适用于机车车次识别的网络模型,通过使用python语言与.NET平台实现了机车车次识别系统的设计。实验表明,该方法对机车车号的识别达到了较高的识别水平。目前,车号识别系统已在中国铁路武汉局集团有限公司襄阳北站试验,高清图像素材从车站高清货检系统处获取,识别效果良好,为实现智慧型编组站提供了有力的技术支撑。 相似文献
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50.
研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。 相似文献