SCR技术原理探讨

文章介绍车辆排放后处理系统-SCR(发动机排气催化净化技术)技术发展必要性及SCR技术原理。本篇文章是对SCR的一个基本介绍,SCR系统会随着车辆及发动机在硬、软件上配置的变化而发生改变。     

山岭隧道涌水量预测方法分类及相关因素分析

准确预测隧道涌水量能有效减少隧道病害,保护生态环境,科学指导隧道的设计与施工,而如何正确选择和应用预测方法,是准确预测的前提条件。通过广泛调研,在总结分析各类涌水量预测方法的原理和适用范围基础上,以六盘山隧道某断面为例,深入探讨了围岩渗透系数、洞室尺寸、地下水位净高变化、注浆圈厚度、注浆水平和衬砌抗渗等级等因素对隧道涌水量的影响,重点指出各类解析方法的局限性和适用条件,突出了注浆水平在实际工程中的作用,并建议山岭公路隧道衬砌抗渗等级不宜小于S8。     

基于Peck公式的藏区公路隧道施工地面沉降预测

在隧道施工中结合现场地表下沉量测实测数据,利用Peck公式进行地表沉降计算,反分析法确定沉降槽曲线最大沉降量和沉降槽宽度及关键参数,并对拟合参数进行了检验。比较修正了沉降槽宽度计算经验公式,给出青藏高原东南部地区Peck公式中沉降槽宽度系数的初步建议值,验证了适合我国藏区具体地质条件与施工手段的公路隧道地表沉降预测模型。研究表明:Peck公式适用于青藏高原地区公路山岭隧道施工地面沉降预测,隧道进口浅埋段施工引起的地表沉降曲线基本符合高斯分布规律,进口段埋深较浅地表沉降槽宽度越大,埋深越大沉降槽宽度越小。     

公交浮动车辆到站时间实时预测模型

根据公交浮动车辆实时GPS数据, 考虑不同时段的路段平均速度、公交车站、信号灯等多因素的影响, 建立了一种新的公交车辆到站时间预测模型。通过估计到达下游最临近站点的时间和判断道路上GPS数据的有效性等方法, 改善了预测模型的精度, 并应用重庆公交车辆数据对模型进行验证。计算结果表明: 该模型能够实时预测公交浮动车辆到达下游站点的时间, 预测精度优于现有方法, 在高峰时段预测误差小于9%, 在非高峰时段预测误差约为6%, 并对各种道路交通条件具有较好的适应性。     

列车引起环境振动预测方法与不确定性研究进展

系统总结了列车运行引起环境振动的各类预测方法及其不确定性问题, 梳理了初步预测、确认预测和精准预测3个预测等级内各种方法和模型近10年来的发展状况; 讨论了模型输入参数的随机不确定性, 包括车辆之间差异、轮轨磨耗以及预测模型中输入地层参数等带来的不确定性; 根据新的测试结果分析了车轮和钢轨磨耗状态对地铁振动源强不确定性的影响。研究结果表明: 机器学习方法和地层传递函数解析法可用于初步预测阶段; 用于确认预测的各类数值和解析模型日益完善, 预测效率日益提高, 但考虑车轮和钢轨磨耗发展的轮轨激励输入方法仍有待进一步完善, 仍需进一步发展振动传递路径清晰且可用于工程预测的建筑结构动力学模型; 精准预测需要发展混合预测方法并研究其在地下线振动预测中的应用; 目前对预测结果精准性和预测方法可靠性的研究十分欠缺, 绝大多数预测只能给出定值结果, 无法考虑轮轨磨耗、养护管理水平和振动在地层中传播的不确定性; 建议进一步开发具有远程智能离线采样功能, 并可在建筑结构上长期便捷安装的小型振动采集装置, 以便与机器学习预测方法相结合, 从而适应未来智能化预测的发展要求; 建议发展能够描述钢轨短波磨耗状态等级和车轮不圆顺等级的粗糙度谱, 构建完整养护维修周期内环境振动动态预测模型; 应发展具有可靠性及精准度要求的智能化预测方法, 并在未来实现由定值预测向概率预测发展的根本性转变。     

地铁轨道几何不平顺指标预测方法研究

充分考虑轨道平顺状态劣化的不确定性和异质性,基于灰色区间预测建模理论建立了轨道几何不平顺指标灰色区间预测模型。为验证模型的可靠性,根据北京地铁2号线10个典型单元区段在2017年2月至2019年2月之间的12次轨检车检测数据,以三角坑不平顺指标为例,利用所建模型进行模拟并将模型预测值与实际检测值进行对比。结果表明,该模型模拟结果精度检验合格且具有较高的预测精度,可以用于预测轨道几何不平顺指标。     

城市交叉口交通流特征与短时预测模型

时间尺度大于15 min的城市交通流预测模型已无法满足交通信号实时控制和交通信息实时发布的需求, 通过对广州市中心区交叉路口交通流长期观察和数据采集, 分析了各种时间尺度的交通流特性, 提出以路口信号周期作为时间尺度, 绿灯流率作为变量的ARIMA (p, d, q) 短时交通预测模型。以1个和3个信号周期的时间尺度为例, 对城市交叉路口不同时间段交通流进行建模和预测。结果表明ARIMA (p, d, q) 预测模型结构稳定, 算法简单, 时间尺度为3个信号周期的预测模型可以很好地保持交通流特征, 均方根误差为0.015 9, 预测精度较高。     

黄土沟壑区湿软路基沉降预测模型

为合理考虑路基沉降预测时诸多影响因素的不确定性与随机性, 提出基于神经网络范例推理的路基沉降预测模型。以同类工程的成功经验为基础, 建立了基于神经网络的沉降范例检索模型, 在范例相似度计算中, 引入归一化效用函数, 通过神经网络的学习, 建立当前沉降范例与沉降源范例之间的相似关系, 最终实现当前沉降范例的沉降预测。对黄土沟壑区湿软路基沉降预测结果表明, 该模型具有较高的预测准确性, 预测值与实测值绝对误差小于10%。     

机场复合道面剩余寿命预估方法

分别运用美国联邦航空局(FAA)基于弹性层状体系理论的道面设计方法(LEDFAA)、中国民用机场水泥混凝土道面设计方法(APDMC)与PCI衰变模型, 建立了复合道面剩余寿命的预估方法, 比较了3种方法的预估结果及其适用性。计算结果表明: 3种预估方法确定的剩余寿命较为接近, 最大偏差为3.2 a, 最小偏差仅为0.1 a, 引起偏差的原因在于不同预估模型采用的控制指标不同。基于LEDFAA设计方法的预估结果对土基模量很敏感, 基于APDMC设计方法的预估结果对混凝土的弯拉强度非常敏感, 而PCI能够全面地反映道面的使用性能, 因此, 在有足够历史数据的条件下, 采用PCI衰变模型预估道面的剩余寿命。     

非线性季节型航空公司客运收入的组合预测方法

针对航空公司的客运收入同时具有增长性趋势和季节波动性特征, 使得客运收入的变化呈现出复杂的非线性组合特点, 依据灰色预测GM (1, 1) 模型原理, 建立客运收入预测模型, 以反映其增长性趋势的特点, 建立客运收入季节变动预测模型, 以反映其季节波动性特点, 最终形成非线性季节型客运收入组合预测模型。航空公司客运收入的预测结果表明, 预测值与实际值误差小于1%, 该模型有效、可行。