船用柴油机12PA6B超负荷性能试验研究

我国船用柴油机功率标准规定柴油机应能够在超负荷功率(即110%标定功率)下连续运转。超负荷工况各参数变化可以反映柴油机的整体性能,是船用柴油机负荷试验的重要工况点。本文通过陕柴重工生产的12PA6B柴油机的负荷试验,研究证实该机型在超负荷工况下能保持较低的燃油消耗率和烟度排放,以及较高的功率和扭矩输出。     

基于主元分析和聚类的船舶机电设备性能变化趋势的提取

利用主元分析模型和小波变换模极大值法,提出了监测船舶机电设备性能变化的趋势提取方法。基于聚类思想,定义了奇异值分散性测度,估计了主元数;类似地,通过对复相关系数的聚类分析,确定了主元显著相关变量。算例证明了文中方法的有效性。     

自动售检票系统主干网数据流量分析

介绍北京地铁5号线自动售检票(AFC)系统的构成,以及系统主干网数据流量的传输内容,以全线23座车站中终端设备数量最多的北土城东路站作为分析的参考基点,来验证主干网实时传输需要的数据带宽和主干网集中传输数据所需的时间是否满足运营需要。     

地下中庭车站的通风空调设计

以上海城市轨道交通7号线龙阳路站为例,介绍上海第一个地下大中庭车站的通风空调及防排烟设计,从防烟分区的划分、风管布置、系统运行等多方面进行分析,并指出与典型地下车站设计的区别。     

地面注汽管线表面散热损失影响因素分析

文中采用Fluent模拟与理论计算结合比较的方法,研究了不同因素对蒸汽管道散热损失的影响规律,并分析了理论计算模型的相对误差.发现增加注汽管线距地面高度,对其散热损失影响较弱;空气温度升高,注汽管道表面散热损失降低;风速和表面发射率对注汽管线表面热损失影响较大;数值模拟结果与理论计算数据相对误差较大.     

2006年武汉市城市交通状况分析

从机动车保有量持续增长、私人小汽车进入家庭的步伐不断加快的问题入手,对2006年武汉市城市交通状况进行了分析:城市公共交通虽然有了一定进步,但仍然存在不少问题;城市停车缺口将继续扩大,2007年停车难将进一步加剧;重点地区如中心区、商业区与过江交通拥堵加剧,并且问题越来越严重.在此基础上,对城市交通问题提出了思考与对策,从交通供给与需求、居住与就业、交通管理与公共交通策略等几方面进行了论述,指出优先发展城市公共交通是"实施国家可持续发展、建设资源节约型社会、环境友好型社会、构建和谐社会等重大战略的重要组成部分".     

柴油机车辆冒黑烟故障的原因分析

通过控制环境温度和中冷后进气温度,对某柴油发动机进行单变量因素台架试验,并对其结果影响进行分析;同时结合整车匹配设计与ECU数据标定,分析车辆运行过程中冒黑烟的原因及提出相应解决措施。     

一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法

三维路网是重要的基础地理信息数据,为了快速高效地获取包括路网在内的地表三维模型,可以采用无人机倾斜摄影技术,并设计相应的三维路网提取方法。在对无人机倾斜摄影三维模型、道路特性分析的基础上,提出一种基于无人机倾斜摄影的三维路网提取方法。首先,对无人机倾斜摄影和三维建模方法进行了分析,设计了针对三维路网提取的航空摄影策略和数据处理流程。分析了真实三维模型的构成,并结合道路在材质、形态等方面的特殊性提出了可用于道路提取的三维模型特征。然后,以三维模型中的三角面片为处理对象,开展了相关分割方法研究,消除存在混合地物的面片。利用支持向量机方法和面片的多种特征,进行了道路面片识别。最后,设计了道路面片三维连接方法和道路边缘三维修正方法,实现了面片间的连接以及道路边缘的有效修正。此外,还以北京某地区为例开展实际数据采集、三维建模和三维路网提取试验,介绍了倾斜摄影、控制点验证点数据采集以及三维模型的采集和生产过程;利用所提出的方法进行路网提取试验,得到了该区域的三维路网数据成果,并从定性和定量2个角度对成果进行评价。试验结果表明：所提出的方法可以有效地从倾斜摄影三维模型上提取路网信息,其平面和高程的精度均可满足一般导航等应用的要求。     

6 km长公路隧道全射流纵向排烟现场实体火灾试验研究

为研究6 km长公路隧道全射流纵向排烟的可行性与有效性,依托羊鹿山隧道开展全射流纵向排烟现场实体火灾试验。试验在不利于排烟的下坡隧道（左洞）内进行,考虑5、10 、20 MW3个不同等级的火灾规模,并对不同工况下隧道内沿程风速、排烟时间等进行研究。通过对不同火灾工况下油盘火现场试验,得出如下结论： 1）现场火灾试验期间,羊鹿山隧道左洞内自然风速为1.0~1.6 m/s,与排烟方向相反,为排烟阻力; 2）隧道内开启6组以上风机时,下坡隧道内沿程风速大于3.0 m/s; 3）根据5、10、20 MW油盘火排烟试验结果,采用全射流纵向排烟方式能将隧道内烟气全部排出洞外,且从点火开始到烟气全部排出洞外的时间约为30 min。     

一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.