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301.
党的十一届三中全会作出改革开放的历史性决策,新中国从此推开了一扇眺望世界、变革求新的大门。中国公交行业的巨变大幕随之拉开,而湛江公交在改革开放四十年的历史长河中也不断矢志开拓,奋力谱写新时代、新篇章。  相似文献   
302.
位于厦门市的明发商业广场嘉禾路地下行车通道,所处围岩条件差、地下管线密集、工期紧张.该工程为平顶框架式通道,开挖跨度大、结构埋深浅、车流量大,为了保证施工的安全、地下管线的正常使用以及地面交通的正常运行,施工时必须严格控制结构变形、管线变形以及地表沉降.为此,通过有限元数值模拟,确定了全断面的施工方法,并综合应用了包括长管棚预注浆加固、尽快施做二次衬砌封闭成环和现场监控量测等在内的各项技术,使得工期缩短了1个月.通过该项工程全断面法修建技术的成功应用,获得了良好的社会、经济和环境效益,并总结出了该类工程施工时围岩变形及地表沉降的基本规律,这也为今后的相关工程积累了经验.  相似文献   
303.
为解决常规船舶网络信息传输方法传输稳定性较低的不足,提出了大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,基于多进程的船舶网络信息传输整合,优化船舶网络通信PCI地址映射机制,改善船舶数据传输信息的打包方式,完善船舶无线网络信息传输协议,实现大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,实验数据表明,提出的船舶网络信息传输方法较常规传输方法,传输稳定性提高25.71%,适合于大数据资源调度下的船舶网络信息传输。  相似文献   
304.
基于最新河道断面资料,建立向家坝—泸州的一维非恒定流模型,定量分析白鹤滩水库蓄水期间,在保证正常通航情况下向家坝水电站的最小通航流量和对应日调节出库流量方案.按横江70 m3/s、岷江700 m3/s恒定侧向入流,向家坝水电站按不同量级出库情况模拟,计算沿程各断面水位,求出向家坝下游最低通航水位265.8 m对应流量约...  相似文献   
305.
港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。  相似文献   
306.
以公交公司经济收益和乘客总时间收益最大化为目标函数,提出一种应用遗传算法进行求解的可变票价智能公交调度系统,用于决策车辆的最优行驶路径。  相似文献   
307.
随着城市化进程的加速,城市排水系统的运行面临着越来越大的挑战。传统的排水系统管理模式存在调度决策支撑不足、效率较低等问题,无法满足现代排水系统精细化管理的需求。探索排水系统厂站网一体化调度模式,对于提高排水系统实际运行效率和管理水平具有重要意义。对上海市某片区市政排水系统厂站网一体化调度应用进行研究,搭建厂站网一体化调度平台,集成排水设施基础数据、物联感知监测数据以及水雨情气象数据数据库,以污水管网干线模型为计算引擎,实现排水运行日常监管、一体化调度支持实际应用等功能,为排水系统高效平稳运行提供支撑。  相似文献   
308.
随着汽车逐步向智能化、网联化发展,智能网联车辆逐步进入实际应用阶段。进行智能网联车辆的通行行为优化,对提升驾驶安全性和行车效率,避免事故发生和交通拥堵至关重要。车辆在通过交叉口时将受到很多环境及运动因素的影响,而现有的通行优化模型难以准确表达各类因素共同作用下的行驶环境。为此,基于风险场理论建立由环境场和运动场组成的信号交叉口行车风险场,表征信号交叉口中每点的实时行车风险程度,从而引导车辆驶向风险值低点,并提供下一步长的位移及速度指引,实现车辆的动态轨迹优化及速度控制。典型场景下的仿真结果表明:在优化模型的控制下单车的信号交叉口通行效率明显提升,其中直行方向车辆单车平均通行效率提升最高,平均提升6.35%,通过对交叉口面积内所有车辆进行通行行为优化,交叉口通行效率提升了9.3%,这表明所建模型可以准确表达交叉口行车环境并优化车辆通行行为。研究结论可应用于自动驾驶车辆的交叉口通行控制,并为网联环境下的行车环境表达和安全驾驶控制提供模型基础。  相似文献   
309.
介绍了平潭海峡公铁两用大桥采用的拉索加强型抑风风屏障结构特点,推导了风屏障风速折减系数与行车防风控制目标的关系,并进行全尺1∶1模型风洞试验。结果表明:风屏障风速折减系数为0.31;安装风屏障后,6~9级大风天气铁路列车仍可以正常运行,桥面等效风速可以降低2~3个风速等级,不仅保证了强风环境下列车行车安全,而且保障了交通运营需求,是非常有效的防风措施。  相似文献   
310.
探地雷达单机处理软件性能较低,难以满足较长里程或周期性检测的海量数据处理场景需求。针对这一问题,本文在集群模式下基于Hadoop平台的MapReduce并行计算框架,采用HDFS和MySQL的混合存储方法,对数据流进行细粒度切片,建立主从节点架构的动态调度模式,实现海量检测数据的负载均衡并行处理。在Linux系统搭建了1主+8从的Hadoop集群环境并对其进行了测试试验。结果表明:动态调度可使迭代算法达到负载均衡,高复杂度算法适用于并行处理,性能可提升100倍左右,加速比接近物理核数。  相似文献   
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