新型地铁列车自主定位及主动防护系统研究

介绍一种研制的新型地铁列车自主定位和主动防护系统,采用国内航天领域成熟应用的惯导平台作为主要定位手段,辅以线路电子地图,并综合运用视觉、雷达等多传感器对多源定位信息融合,修正惯导平台时间的积分误差,新型地铁列车自主定位和主动防护系统经过在城市轨道交通现场实际试用证明,该系统在为列控系统提供高可靠、高精度定位信息的同时,实现列车的主动防护。     

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.     

船、机、桨动力耦合可视化系统设计与实现

为了实现船、机、桨之间匹配关系的可视化及实现MATLAB在船舶动力系统计算中的应用,基于船、机、桨动力匹配关系,利用向量计算方法在Simulink平台设计了一套船、机、桨瞬态仿真系统,并在MATLAB GUI中设计了可视化仿真控制台.系统中,基于S函数对Simulink模块进行了二次开发,增强了数值关系的表现效果.仿真系统正确地预测了船、机、桨匹配中各个参数的变化趋势,并且可有效地帮助轮机管理人员理解船、机、桨之间的复杂耦合关系.     

基于多点线圈联合数据的高速公路匝道影响范围识别

为准确识别高速公路匝道对主线车流的影响等级和范围，本文提出基于速度波动特性的高速公路匝道影响量化方法。通过建立改进加权速度排列熵指标以量化各服务水平下匝道对高速公路主线车流的影响，对建立的指标进行谱聚类分析来确定匝道的影响阈值。应用京昆高速及二广高速的99个平行式合流匝道和直接式分流匝道多点主线线圈检测器数据的分析结果表 明，所提出方法可识别高速公路主线车流受匝道的影响程度。合流匝道对主线最外侧车道的影响比次外侧车道高4%~69%；A~C级服务水平下，分流匝道对上游主线最外侧车道影响程度比次 外侧车道高6%~29%，D~F级服务水平下，最外侧车道受影响程度比次外侧车道低10%~13%。合流匝道的影响范围是合流点上游350m至下游550m；其中上游160m至下游100m和下游180~ 270m为核心影响范围。分流匝道影响范围为分流点至主线上游850m，其中750~850m、450~ 600m、100~300m为核心影响范围。研究成果可为高速公路匝道交通设计、管控策略和提升仿真可靠性提供依据，可有效降低设置匝道带来的影响。     

杭州至海宁城际铁路智能维保研究

为解决传统维保存在的诸多问题,进一步优化运维方式、降低维保成本、提升管理效率,以杭州至海宁城际铁路(以下简为"杭海城际铁路")智能维保项目为切入点开展相关研究.将智能维保划分为数字化、自动化及智能化3个方面,强调了数据接口、数据共享的重要性,重点阐述了生产计划管理、设施设备管理、生产工具管理、人力资源管理及设施设备智能检测的建设思路,提出了对维保自动化、维保智能化的思考.研究成果已成功运用于杭海城际铁路智能维保建设中.     

建筑工程施工安全氛围的因子结构模型——基于长沙建筑市场的调查

建筑工程施工安全氛围是建筑安全事故有效的事前预测因素,而施工安全氛围因子结构的不一致一直是建筑安全管理专家争论的焦点.以长沙为采样地区,结合专家访谈设计了建筑工程施工安全氛围的测量问卷,综合运用探索性因子分析和验证性因子分析识别并验证了建筑工程施工安全氛围的因子结构模型,基于该因子结构模型评价了长沙地区的建筑工程施工安全氛围,并结合以往研究成果对该因子结构模型进行讨论.研究结果表明:建筑工程施工安全氛围可用三因子结构模型测度,三因子为项目安全管理承诺、工人安全响应和领班安全承诺;测评发现工人安全响应分值最高,且项目安全管理承诺分值高于领班安全承诺.     

基于量表型选择集的出行信息需求有序选择模型

研究了城市出行者日常活动和出行所需要的关键信息, 提出了一种针对量表数据的量化分析方法; 以出行者信息需求为研究对象, 设计了一项基于李克特5级量表的问卷调查; 总结了出行个体对各类出行信息需求程度的排名, 分别构建并标定了驾车线路、目的地位置和实时路况信息需求的有序选择模型; 与多项Logit模型在参数显著度、赤池信息量准则和对数似然函数值等指标上进行对比, 以验证有序选择模型的有效性, 并对影响信息需求的关键变量进行了局部效应分析。研究结果表明: 出行者在通勤出行前最需要公交运营变更信息, 而在通勤出行中最需要实时路况信息; 非通勤出行者最关注目的地位置信息, 在出发前和途中对目的地位置信息的需求概率较通勤出行前分别高出31.08%和29.25%;在职人员对信息的需求程度普遍高于学生和自由职业者, 说明时间价值高的人群更期望通过全面及时的信息获取来合理安排出行; 女性比男性对实时路况信息的需求概率高出10.23%, 说明女性对延误的风险规避意识更强; 20~40岁的人群出行信息需求最强烈, 随着年龄的增长该需求将逐渐下降; 各年龄段对实时路况信息都表现出了较高的需求, 说明人们对于有可能带来负面影响的信息更为敏感。可见, 采用有序选择模型能够精确分析量表型选择集。