线形诱导标设置条件的探讨

线形诱导标用于引导或警告驾驶员平面线形的变化,科学合理的设置线形诱导标有利于公路行车安全。在总结国内外研究成果和标准规范的基础上,针对国内外对线形诱导标设置条件的规定比较模糊,不便于实际操作的问题,对公路平曲线线形诱导标的设置条件进行了探讨,从视距和线形协调性两方面讨论了线形诱导标的设置条件。根据人机工程学并结合平曲线行车视距,讨论得出视距不良平曲线路段的界定条件;根据曲线路段运行速度的连续性和运行速度理论,讨论得出急弯曲线路段的界定条件。同时根据道路设计理论和运行速度预测模型推导出便于实际计算的应设置线形诱导标的急弯和视距不良路段的判定方程,为后续线形诱导标的相关研究和实际工作提供了借鉴。     

客运专线联锁站联信息传输的优化探讨

客运专线联锁系统在处理站联信息传输时遇到通信延时问题,给工程实施造成极大困扰.通过分析问题出现的根源,力求通过优化设计和实施的方式找到解决问题的方案.     

系泊多浮体系统流固耦合和浮体间耦合动力分析

利用多刚体力学运动学方法进行系统铁数学描述。以系统摇荡时各浮体质心位移和浮体角位移表达广义速率。进而表达出有关偏速度、偏角速度、加速度和角加速度。单个系泊浮体在规则波作用下，所受的流体动压力用势流理论计算。多浮体系统摇荡时除入射规则波外，每一浮体的摇荡辐射波对其他浮体也构成了入射波并作用以流体动压力。表达出系统的广义主动力和广义惯性力后代入Kane方程，补充以浮体间的运动约束方程，消去时间因子后得到求解各浮体质心位移和浮体角位移的复数线性代数方程组。     

远距离输送砂浆充填砂袋施工技术

以肯尼亚拉姆港项目疏浚及吹填工程为例,针对临时围堰及引堤建设中陆地砂源与充砂袋施工区域距离远的问题,对远距离输送砂浆充填砂袋施工技术进行研究。创造性地提出通过优化泵机组合、合理设计远距离砂浆输送管线及适用于该管路系统的合流器及分流器,实现安全、高效的远距离输送砂浆充填砂袋施工。可减少船机设备的投入,降低施工成本,保障施工进度,取得良好的经济和社会效益。目前国内针对远距离输送砂浆充填砂袋施工技术尚无成熟的施工工艺,该技术的成功实施对类似工程有重要的参考意义。     

高压冲水喷嘴破土性能试验研究

高压冲水喷嘴的破土性能对耙吸挖泥船的疏浚效率有着重要的影响。通过试验对高压冲水喷嘴的破土性能进行研究。结果显示:随着靶距的增加,高压冲水喷嘴的破土深度逐渐减小,破土宽度逐渐增大;随着喷嘴出口压力的增大,破土深度逐渐增加,破土宽度逐渐减小;随着航速的增加,破土深度和破土宽度均逐渐减小;对比有耐磨块和无耐磨块时高压冲水喷嘴的破土性能,两者破土特性的整体变化趋势基本一致——在喷嘴离泥面相同距离时,有耐磨块高压冲水的破土深度和破土宽度均比无耐磨块时要大,且破土宽度的对比量更为明显。     

长距离大直径泥水盾构隧道洞内无轨运输优化模型研究——以苏通GIL综合管廊工程为例

在无轨运输方式下,随着隧道掘进距离的增长,洞内车辆调度成为制约盾构高效掘进的关键因素。为优化长距离盾构隧道洞内车辆物料运输流程,提高车辆的运输效率,以苏通GIL综合管廊工程为例,对独头掘进5 468 m的长距离泥水盾构隧道进行物料运输优化,并建立长距离隧道车辆无轨运输优化模型。结果表明： 车辆极限运输长度Lmax和车辆投入数目呈正相关关系,投入6辆双头车可以满足本工程独头掘进5 468 m的运输需求; 车辆最长滞留时间相比于原方案减少131 min。该优化模型可为苏通GIL综合管廊工程洞内物料运输方案提供理论指导,并为类似工程提供参考。     

长距离大直径盾构隧道洞内单车道段车辆调度模型研究

为研究盾构隧道洞内无轨运输具体的车辆调度方案,依托苏通GIL综合管廊工程(工程采用预制中间箱涵、现浇两侧箱涵的方式建成双层结构),根据本工程物料运输的特点,以重要物料优先考虑、减少车辆等待时间为原则,提出单车道段车辆调度方案,并针对方案中各车辆行驶和卸料用时之间的关系,建立运输车辆调度数学模型,对该车辆调度方案的可行性进行论证分析。通过模型分析可得出结论： 该车辆调度方案能满足工程中物料供应的要求,单环运输周期和单车道长度呈线性关系。并得出本工程设定工况下的运输间歇为0.48 h,最小掘进周期为1.52 h,单车道极限长度为1.16 km,掘进速度最大可提升32%。     

雷达辐射源的两种识别算法比较

针对雷达辐射源识别中采用的马氏距离法和改进的格贴近度法两种相似性测量方法进行研究,分析了两种算法的相同和相异点及优劣性.指出了两种算法在雷达辐射源识别中的特点和存在的问题.     

International experience with speed limits during and prior to the energy crisis of 1973–4

This paper presents an artificial neural network (ANN) based method for estimating route travel times between individual locations in an urban traffic network. Fast and accurate estimation of route travel times is required by the vehicle routing and scheduling process involved in many fleet vehicle operation systems such as dial‐a‐ride paratransit, school bus, and private delivery services. The methodology developed in this paper assumes that route travel times are time‐dependent and stochastic and their means and standard deviations need to be estimated. Three feed‐forward neural networks are developed to model the travel time behaviour during different time periods of the day‐the AM peak, the PM peak, and the off‐peak. These models are subsequently trained and tested using data simulated on the road network for the City of Edmonton, Alberta. A comparison of the ANN model with a traditional distance‐based model and a shortest path algorithm is then presented. The practical implication of the ANN method is subsequently demonstrated within a dial‐a‐ride paratransit vehicle routing and scheduling problem. The computational results show that the ANN‐based route travel time estimation model is appropriate, with respect to accuracy and speed, for use in real applications.     

防止列车空车悬浮脱轨的研究与对策

列车蛇行运动是造成列车悬浮脱轨事故的主要原因,随着列车速度的不断提高,悬浮脱轨事故频有发生。通过对车辆车轮与轨面间的动力学原理分析,结合科研部门的大量试验数据,提出减小直线段轮轨间隙(名义公差)是防止空车悬浮脱轨的有效方法。