道路运输车辆达标车型整车主动安全项目测试简析

道路运输车辆达标车型的实施,有效提升了道路运输车辆的安全性能。文章主要从电子稳定性控制系统、车道偏离预警系统、前向碰撞预警系统、自动紧急制动系统四个整车主动安全测试项目对道路运输车辆达标车型相应标准进行介绍,为道路运输车辆达标车型相关从业人员提供了主动安全整车项目试验参考。     

城市轨道交通综合枢纽安全应急水平评价研究

以城市轨道交通综合枢纽安全应急水平评价为主线,从资源配置差异等角度出发,采用系统工程方法,提出评价常态高峰客流疏散和突发事件应急救援水平的思路,并建立了相应的评价指标体系。     

天津地铁联网运营应急预案的完善工作

文章分析了天津地铁联网运营后,完善应急预案工作的必要性,指出现行应急预案体系存在的问题并给出修订建议。为其他城市轨道交通单线、联网运营过程中应急预案体系的建设、实践提供参考。     

新建崇礼铁路隧道紧急救援站设置研究

《铁路隧道防灾疏散救援工程设计规范》(TB10020-2017)完善修改了紧急救援站的设计标准及设置要求,即长度大于20 km的隧道或者隧道群应设置紧急救援站。根据条文解释,该处"20km"的长度限定是基于隧道纵坡不大于20‰。但实际工程中,往往存在隧道坡度或者综合坡度大于20‰且隧道长度小于20 km的工况,这种情况下隧道是否设置紧急救援站是亟需解决的问题。结合新建崇礼铁路隧道工程实例,研究隧道纵坡大于20‰且长度小于20 km时是否设置紧急救援站。研究表明,当隧道纵坡大于20‰且隧道长度小于20 km时,是否设置紧急救援站取决于列车上坡折减后的末速度。崇礼铁路陡坡段隧道和隧道群均不需要设置紧急救援站。     

应急设施鲁棒优化选址模型及算法

为解决不确定情况下应急设施选址问题,采用鲁棒优化方法处理应急节点权重的区间估计,基于最优的设施选址到各个应急节点的赋权距离之和最小,建立有限期要求的不确定性应急设施选址模型,并给出了模型的求解算法,比较分析了鲁棒解与确定情况下的最优解。分析结果表明:当情况发生变化后,在确定情况下得到的最优解将发生较大的偏差,而在所有可能发生的情况下,鲁棒解与最优解目标函数值的最大偏差最小,因此,不确定性应急设施选址模型的解可以有效规避风险。     

混凝气浮工艺在高标准、短工期背景下的应用

苏州某污水处理厂现状规模4万m3/d,出水执行《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级A标准.随着苏州地区"三年行动计划"的实施,要求辖区内污水处理厂自2021年1月1日起出水标准按照"苏州特别排放限制"执行.工程难点在于TP的稳定达标(＜0.3 mg/L),且施工工期短、用地紧张.通过比选,采用混凝气浮工艺作为TP深度处理工艺,并介绍了该工艺的原理和核心设计参数,以及投运以来的进出水数据及成本分析.结果表明,TP出水值可以稳定达到0.3 mg/L以下,总水头损失可控制在0.7 m以内,直接运行成本0.076元/m3.采用一体化装置,可实现快速启动、运行.相关经验可供施工周期短、水质要求高的工程参考.     

考虑入射角和局部地形影响的地面地震动效应分析

本文通过建立考虑局部地形条件的场地模型,采用粘弹性理论设置人工边界,考虑入射角进行等效地震荷载输入,对五种不同地形和坡度的场地进行地面地震动效应分析。结果表明,凹状河谷地形和凸状山脊地形相比于平地地形来说对地震动具有放大效应,坡顶的地震响应要高于坡底的地震响应,地面地震动响应大致呈现与地形类似的形状,迎波面地震响应要高于背波面地震响应。     

大口径高钢级薄壁油气管道封堵系统的改造与应用

随着高钢级管道应用日益广泛,同等压力的壁厚也变得越来越薄,管道内径增大,原有的管道封堵系统无法实现封堵密封。为了解决该问题,采用结构优化分析和现场应用验证等方法,对原有封堵头和三通等进行适应性改造、试验和工程应用。结果表明:封堵系统的改造能够重复利用原有封堵三通和封堵头,满足薄壁油气管道的开孔封堵作业和工程应用并且降低了工程成本。     

基于大数据的智能监测电务故障应急管理研究

大数据在突发事件应急管理中的应用,不仅能够改善政府管理者的管理思维,提高决策理性,还能提高应急管理的处置效率,提高预测预警能力。为加强信号设备故障处理流程管理,充分发挥设备故障应急抢修的积极作用,做好信号设备故障后的应急处理工作,将故障延时压缩到最短,显得尤为重要。重点介绍基于大数据的智能监测标准化电务故障应急指挥管理办法的实现及应用。     

Forecasting journey time distribution with consideration to abnormal traffic conditions

Travel time is an important index for managers to evaluate the performance of transportation systems and an intuitive measure for travelers to choose routes and departure times. An important part of the literature focuses on predicting instantaneous travel time under recurrent traffic conditions to disseminate traffic information. However, accurate travel time prediction is important for assessing the effects of abnormal traffic conditions and helping travelers make reliable travel decisions under such conditions. This study proposes an online travel time prediction model with emphasis on capturing the effects of anomalies. The model divides a path into short links. A Functional Principal Component Analysis (FPCA) framework is adopted to forecast link travel times based on historical data and real-time measurements. Furthermore, a probabilistic nested delay operator is used to calculate path travel time distributions. To ensure that the algorithm is fast enough for online applications, parallel computation architecture is introduced to overcome the computational burden of the FPCA. Finally, a rolling horizon structure is applied to online travel time prediction. Empirical results for Guangzhou Airport Expressway indicate that the proposed method can capture an abrupt change in traffic state and provide a promising and reliable travel time prediction at both the link and path levels. In the case where the original FPCA is modified for parallelization, accuracy and computational effort are evaluated and compared with those of the sequential algorithm. The proposed algorithm is found to require only a piece rather than a large set of traffic incident records.