新能源汽车技术专业“1+X”课证融合思考

在《国家职业教育改革实施方案》当中,明确提出了开启"1+X"的证书制度,其主要目的是要利用把学历教育和技能培训进行有效融合,培养出符合时代需求的高素质技术技能人才。以新能源车技术专业作为实例,对"1+X"制度进行积极地探索,找到培养高品质应用型技术人才的新方式,从新能源汽车技术专业的课程内容、考核方式、师资力量等各方面进行探索,为"1+X"课证融合的有效开展寻找高效途径,从而提高人才的质量。     

高速公路多心卵形曲线路段行车风险分析

为分析高速公路多心卵形曲线路段的行车风险，依托西部地区5条高速公路的交通事故数据资料，选取平面设计指标和车速作为行车风险分析的主要影响因素，利用UC-win/Road软件进行驾驶仿真试验；以车辆横向轨迹偏移值期望作为评价指标，基于数理统计理论分析各因素的显著性；最后运用MATLAB软件，建立多心卵形曲线路段行车风险评价模型。研究结果表明：圆曲线半径组合方式、车速、中间圆曲线半径、回旋线参数与半径比值和相邻圆曲线半径比值的影响显著性逐渐降低；当车辆横向偏移值期望大于205 mm时，可认为该多心卵形曲线路段处于危险状态。     

新《海安法》下集装箱检验和监管对策研究

介绍了新修订的《海上交通安全法》以及国际公约和其他国内法律法规对集装箱检验和监管的要求,分析了外贸和内贸集装箱检验现状以及监管方面存在的问题,提出了相关对策和建议。     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

单折线体外索对简支钢梁自振频率的影响

结构的自振特性关系到结构的健康安全,预应力系统作用到结构上会影响结构的自振频率.为考察体外预应力索系统对简支钢梁自振频率的影响,基于预应力系统作用机理并采用能量法建立了单折线布索型预应力钢梁的动力方程,求解此方程得到自振频率的计算公式,用此公式对一典型单折线索钢梁的一阶频率进行了计算,并与有限元模拟结果进行对比.结果表明:公式计算结果与有限元模拟结果基本一致,可用于工程设计.在此基础上,还得到了索预拉力、偏心距和截面积对梁自振频率的影响规律,为调节单折线布索型预应力钢梁的自振频率提供了理论依据.     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.     

水运工程抗震设防标准探讨

按受力特点，将水运工程水工建筑物分为高桩结构、板桩结构、重力式结构和岸坡。根据对各种结构地震反应特性的分析，参考国内外有关结构抗震设计规范，考虑我国水运工程特点和规范继承性，结合标准走出去需要，给出水运工程不同结构的抗震设防标准建议，可为我国《水运工程抗震设计规范》的修订提供参考。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。