灵感来源自然 专访雪铁龙C5车身设计师Avec Domagoj Dukec

采访Dukec(以下称杜克)是个偶然,只是在日内瓦车展上正好碰到他有空,当然设计师的工作总是充满神秘的,如何将线条变成平面,如何平衡不同人的审美……好多问题,不过还好我和他并非初次见面。上次是在雪铁龙设计中心采访时,我提了一个问题,杜克就作为C5的车身设计师表达过他的观点。我还记得当时……     

以塑代钢:汽车轻量节能化成为必然趋势——展望2008国际橡塑展

由雅式展览服务有限公司主办的第22届中国国际塑料橡胶工业展览会将于2008年4月17-20日在上海新国际博览中心举行.该展会一直被业内公认为全亚洲最具规模和影响力的国际橡塑业展览会.据悉,本届展会的规模进一步扩大为13万m,占用11个展馆及加建多个临时展馆.     

抗震救灾 公交车连起生命之线

5月12日14时28分,山河变色、举世震惊,一场突如其来、极其罕见的重大灾难——汶川8.0级大地震,袭击四川,成都也感受到了强烈的震感。在这危难时刻,公交集团在保持中心城区公交线路正常开行的情况下,全力投身于抗震救灾中,截至25日凌晨,累计出动公交车1708台次,出租车532台次,2747人次参加抗震救灾工作,运送各类人员712801人次,实现了无一例安全事故、无一人伤亡,完成了每一次救援任务。抗震救灾的十三天来,公交集团发挥国有企业的优势,迅速反应、全力以赴,确保了市区正常的营运生产,完成了成都市抗震救灾指挥部下达的各项救援任务,经受了严峻的考验,起到了国企主力军、排头兵的作用,充分体现了公交人临危不惧、勇于奉献的职业风范和精神风貌,用实际行动谱写了一曲曲可歌可泣的时代赞歌。     

小净距隧道在不同净距及偏压条件的数值模拟

以Ⅳ、Ⅴ级围岩为例,对小净距隧道在不同净距及存在偏压情况下围岩的受力、变形,进行了数值模拟分析.     

基于HALCON的视频交通参数检测方法

基于图像处理软件HALCON对视频交通参数检测方法进行讨论,研究双线性插值的图像距离标定方法和基于灰度统计的交通参数检测算法及流程,选取具有代表性的北京五道口交叉路口及成府路路段监控视频进行试验,证明方法的有效性,对试验结果中车速误差及混合交通启动车头时距规律进行深入分析,提出误差改进措施,并将混合交通排队车流启动车头时距规律与美国交通工程手册中车头时距规律进行对比分析。     

混合交通状态下交叉口排队机动车流启动车头时距研究和应用

研究的主要内容包括:信号灯控制道路交叉口红灯周期形成的排队车辆,在放行后不同车型的启动时间和不同车型组成的混合机动车流车头时距的分布研究;混合交通状态下机动车启动通过交叉口时受到干扰后的延误时间研究;利用上述研究成果对混合交通状态下交叉口排队车辆的放行绿灯时间进行估算。课题以现实交通数据为基础,通过统计分析结果最终建立放行绿灯时间估算表,对混合交通状态下道路交叉口信号灯的配时起到指导意义。     

快速路交织区车头时距分布特征

针对快速路交织区中车流的频繁交织行为引发车头时距重分布现象,系统研究了快速路交织区车头时距分布的内在规律,得出了城市快速路交织区内车头时距分布随断面流率动态变化的结论。选择北京、上海、广州等7个典型城市的城市快速路系统为研究对象,利用数理统计方法对采集的代表性快速路中A类交织区中车头时距数据进行分车道分断面统计分析,拟合分析及x~2检验的结果表明断面流率小于250 veh/h时,车头时距服从负指数分布;当断面流率位于250～750 veh/h时,车头时距服从移位负指数分布,而当断面流率位于750～1500 veh/h时,车头时距则服从Cowan M3分布,为城市快速路交织区的通行能力分析、规划管理等方面的深入研究提供了理论依据。     

不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.     

小净距空间交叉隧道段施工技术研究

针对目前小净距空间交叉隧道开挖扰动大而容易导致既有隧道受到影响的问题,相关实例分析发现,在隧道施工中应对底板较薄弱的地段采用人工辅以机械开挖,同时在爆破作业中应遵循短进尺、弱爆破的原则,参考爆破震动监控量测反馈信息,及时调整爆破方案,以达到控制其对既有建构筑物的影响的目的。     

基于时变期望车距与最大车速的跟驰模型

为了精确模拟城市交通网络中行驶车辆之间的跟驰行为,在研究跟驰状态下车辆行驶特性的基础之上,考虑车辆行驶的最大限制速度和前车速度,对基于最大车速的广义力模型进行改进.改进的跟驰模型将处于跟驰状态的车辆与前车之间的期望车间距看作是与前车、目标车车速相关的时变量.将该模型与基于最大速度的广义力(GF)模型分别用于模拟车辆跟驰过程,与实测数据进行图表对比分析,表明该模型的仿真结果更接近实际的交通流特性.