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1.
2.
国船舶工业发展迅速,尤其在近几年迎来了跨越式的发展。船舶建设工业的发展能充分体现一个国家的经济和国防建设水平。但船舶配电网拓扑结构与陆上电网不尽相同,其运行环境非常恶劣,供电连续性和可靠性成为衡量船舶生命力的重要指标,同时也深刻影响大型船舶的平均寿命。因此,可靠性研究在船舶建设中发挥着越来越重要的作用。本研究以典型大型船舶中压配电网结构为研究对象,在全系统元件正常运行时相互独立的情况下,重点研究不可维修与可维修下的系统可靠度、MTBF、可用度、停运时间和失效数等,并进行详细的分析与讨论。首先,本文综合考察各种可靠性分析方法的适用性和准确性,选择利用可靠性框图、最小路集分析法计算并分析不可维修情况下系统的可靠度、平均故障间隔时间等可靠性指标;接着,本文简述了配电网的多种维修任务类型,并采用最小路集法与蒙特卡洛仿真法相结合的方法计算并分析可维修系统的可用度、停电时间、失效数等指标。本文研究结果对船舶配电网的设计、建造、运行和维修等具有积极的意义。 相似文献
3.
将由特定高铁列车所提供的起讫点间的旅客运输服务定义为单个高铁客运产品。随着高速铁路越来越"公交化",同一起讫点间客运产品间的可替代性越来越强,票价的调整有了更精细化的要求。用经济学中的交叉弹性理论描述客运产品间的可替代程度,用指数需求函数描述客运产品的需求与票价的关系,构建并求解高铁动态票价优化模型,对客运产品间不同可替代程度下的最优动态票价策略进行研究。结果显示:高铁客运产品间的可替代性会影响票价策略的选择,且客运产品间可替代程度的增加是否有利于客票收益的提高与可行折扣票价集合的选取有关。 相似文献
4.
目前,自动驾驶技术在乘用车领域已获得突破性发展;为提高通行效率和出行安全起到了极大的作用。自动驾驶技术在商用车领域的应用,有望较好解决高昂的人力成本和难以提高的效率等问题。然而,目前自动驾驶技术在货车的应用大多采用跟乘用车同样的标准进行规范,这在实际应用中存在着诸多的问题;例如,在FCW和AEB功能中货车在相同车速的制动距离要远大于乘用车,而其所采用标准规定的碰撞预警时间却并无多大不同,这在实际场景中存在着较大的安全隐患[1,2]。此外,货车质量和体积较大,且较多应用于长途运输,运输过程中会经历包括高温、严寒、山区等多种复杂气候场景,这些都将对货车自动驾驶技术在车辆制动效能、能耗以及多场景应用等方面提出更有针对性规范的要求。本文针对货车的应用场景特点,为其自动驾驶技术应用标准化提出了建议。 相似文献
5.
面对机遇与风险并存的局面,中国港口企业如何学习河钢塞钢管理团队的成功经验,在"走出去"的过程中,用最短时间实现最大化发展近几年,随着"一带一路"倡议转入实体层面的推动,中国港口企业纷纷走出国门,积极开拓海外市场,投资项目的数量和规模不断扩大,取得了不错的成绩。 相似文献
6.
按照中国国家铁路集团有限公司执行承运清算管理办法的要求,为统计部门在承运清算时提供铁路行车迂回调度命令及迂回详细信息。通过分析历史迂回调度命令内容,总结铁路行车迂回运输的主要原因及数据来源,提出调度命令系统与铁路调度计划编制系统之间建立数据共享服务接口及数据联动,实现在发布迂回调度命令时细化列车编组的方案,为承运清算提供迂回调度命令号码及迂回车辆的车号、迂回径路等精细化费用结算依据。目前,该方案已在全国铁路得到广泛应用,为调度生产部门减少了一半以上因为迂回延续而发布的调度命令,并对迂回车辆的动态趋势进行预警,得到了用户的认可和好评。 相似文献
7.
如何准确、均衡地扣修铁路运用车辆,既保证维修单位任务完成,又满足提高运输效率要求,是铁路运输管理的难点之一。本文以南宁局集团公司为例,总结分析针对检修车扣车不均衡、检修车超定量问题,采取集成数据,编制检修车管理指导子系统,强化检修车的监控与预测、扣车追踪、动态管控、均衡扣车等措施的落实效果,旨在为有效提升检修车管送能力,确保运输用车需求提供借鉴。 相似文献
8.
船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。 相似文献
9.
已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析,不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先,将来源于AFC(Automatic Fare
Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据,并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类;其次,建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程,计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上,充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性,使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。
实例结果表明,使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内,说明该分类方法具有可行性。 相似文献