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71.
首先介绍南京地铁AFC系统的总体架构及软件体系,明确对AFC系统实施过程管理的必要性;进而论述AFC应用软件的技术要求,和对其进行过程管理的基本措施,并深入阐述AFC应用软件测试的方法、步骤和引入第三方测试的必要性;最后给出实施AFC软件过程管理的主要工作措施,为AFC系统软件项目的管理提供参考.  相似文献   
72.
轨道交通综合监控系统通过统一的平台将各子系统有机地结合,实现数据的共享和统一管理.通过对不同集成方式的分析,结合某城市轨道交通实例,简谈综合监控系统调度管理应用.  相似文献   
73.
随着大城市轨道交通网络的形成,应对突发事件的快速、准确反应已经关系到全路网运行的安全性和可靠性.正是在这种大背景下,对地铁应急预案编制的出发点、管理流程进行初步的研究.  相似文献   
74.
随着分散自律调度集中(CTC)系统运用于京沪高速铁路,京沪CTC中心网络安全成为保障京沪高铁行车安全的一个重要环节。对CTC中心网络安全进行风险识别与分析。从安全管理和安全技术2个方面论证,总结了解决京沪CTC中心网络安全风险的途径。实践证明,采用安全管理和安全技术相结合的策略,有效规避了京沪高铁北京局CTC中心潜在的内、外网络风险,保证了系统网络高安全性。  相似文献   
75.
针对强风区铁路风沙流灾害防治工程,开展最大输沙量和强风携沙风荷载2个最关键工程计算问题的研究。结合现场踏勘资料与测试数据,分析风向、风力和持续时间3个影响因素对最大输沙量矢量合成与计算的控制影响,基于优势强风流理论,归纳给出信风型、季风型和对流型3种典型工程风型的输沙量计算方法,并且为准确采集沙样数据,专门设计出能随主风向自动转动的野外自动风导向积沙仪。基于现场测试数据,根据相似准则与量纲和谐原理,推导强风区携沙风单位体积沙砾颗粒流体平均飞跃速度计算公式,用于强风区携沙风冲击荷载计算,计算结果符合工程实际,满足工程计算要求。  相似文献   
76.
智能布线系统也称电子配线架,在传统综合布线系统中增加硬件设备和软件,实时探测配线架之间跳线的链接关系,并将探测到的链接关系即刻生成链接数据库,还可根据探测到的跳接变化实时地自动更新链接数据库,是一套综合布线管理系统。主要技术有:端口技术、链路技术、Transall技术等,对这3种技术进行分析、比较。  相似文献   
77.
论述模拟法人的概念和体制优势,提出了城市轨道交通企业运营部门建立模拟法人管理体制“合理授权”与“战略管控”相结合的总体思路,详细阐述了“授权与明职”、“推行战略预算管控”、“开展关键绩效考评”的实施方法和操作流程,最后指出了保障实施的相关建议。  相似文献   
78.
为研究转速与流体介质对齿轮泵性能的影响,运用PumpLinx软件对齿轮泵内部流场及其流量进行瞬态仿真分析,并与试验数据进行对比,分析转速与流体介质对齿轮泵内部压力场及输出特性的影响。数值结果表明:齿轮泵平均流量与试验数据吻合较好,入口流量随时间呈锯齿状波动,出口流量则呈波浪状的较小波动,而且流量脉动率随转速的增大而减小;齿轮泵内压力从低压腔呈阶梯状向高压腔过渡,且入口易因超低压而出现空化现象,导致其压力脉动率高于出口。此外,流体介质为水时的流量脉动率略低于油。研究结果为降低鱼雷齿轮泵的振动和噪声等危害提供了理论指导。  相似文献   
79.
信息技术的快速发展,为交通研究和城市交通管理提供了大规模、多样化的数据资源,并为城市交通状态估计和交通流预测方法的研究提供了有力支持。将城市交叉口视为一个微观交通系统,采用数据驱动与领域知识结合的方式,建立微观层次的交通因子状态网络模型(Traffic Factor State Network,TFSN),考察交通因素之间的相互关联,并考虑环境因素的影响。该模型结合交通因子和环境影响因子的影响,通过对交通流数据进行聚类分析,估算出对应于环境影响因子的交通状态,并通过实际案例验证其物理意义以及与交通流实际状态的对应关系。进一步地,基于不同交通状态下的交通流数据建立高阶多元马尔可夫链,进行交通流预测,并根据交通流时间序列的聚类性能指标提高模型的预测准确性。对数据序列马氏性强弱、马尔可夫模型阶数与模型预测准确性之间关系进行分析。研究结果表明:根据马氏性合理选择马尔可夫模型的阶数可以提升模型预测准确性;直接对原始交通流数据进行预测的平均绝对百分比误差为24.61%,而不同交通状态下交通流预测的平均绝对百分比误差为16.99%,相比直接预测误差下降了7.62%,验证了所提出的微观交通因子状态网络的有效性和可用性。  相似文献   
80.
提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。  相似文献   
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