不同工艺类型地面用光伏组件热带季风气候地区户外发电情况对比与衰减情况分析

市面上同时流行HJT、TOPCon、PERC等类型光伏组件,目前已有试验室STC下不同工艺条件下光伏组件的发电情况数据,但在热带季风气候地区户外实际发电表现尚无实际验证,同时工信部对晶硅组件有着户外实际运行情况下的衰减率要求。本文设计了两组试验以验证不同工艺光伏组件的发电情况,进行对比和衰减率判定。结果显示,HJT组件要比N-TOPCon、P-TOPCon更优异,晶硅的衰减情况均满足工信部要求。

温带季风城市温和气候下三种智能光伏支架对发电情况的影响分析

基于温带季风城市温和气候条件,通过气候数据模拟和实地试验数据采集,对比不同类型支架的长期发电性能和不同天气下的发电性能表现,评估不同支架类型下的发电能力,对不同季节不同天气情况下的发电量增益进行分析。结果表明,对于月均单瓦发电量,双轴智能支架为135.346Wh/W,15°斜单轴为123.643Wh/W,平单轴为114.981Wh/W;发电量增益随着月份、季节和天气变化明显;模拟数据与实际发电量对比结果为,15°斜单轴/平单轴发电量增益相差最大为晴天的0.032,双轴/平单轴发电量增益相差最大为晴天的0.015,数值均不大,考虑到实际不可能全是晴天,模拟与实测数据偏差还会进一步缩小。

物流服务供应链整合研究

对物流整合的研究经历了从第三方物流整合到供应链物流整合再到物流服务供应链整合的过程,然而学术界对物流服务供应链整合的内涵、结构和思路尚模糊不清。在对第三方物流整合、供应链物流整合以及服务供应链整合等理论梳理的基础上,可对物流服务供应链整合进行规定,并从基础、运作、管理和战略四个层面构建物流服务供应链整合的综合结构模型。物流服务供应链整合是产品供应链整合的一部分,更关注物流能力整合、价值流整合与关系整合。在此基础上,依据整合前因、整合过程、整合程度和整合结果的逻辑构建物流服务供应链整合的综合分析框架。我国物流企业应转变思维方式,从传统的独占思维转变为整合思维,确定供应链战略,加强信息共享和流程协调,实现物流服务供应链上服务流、信息流、资金流、知识流和价值流的"五流"合一。

山区二级公路运营期常态交通风险评价

为客观准确地评价山区二级公路常态交通风险,将风险源分为动态风险源和静态风险源。首先,基于白化权函数的综合评价法建立事故后果模型,基于历史事故数据建立事故概率模型,以评价静态风险;其次,结合白化权函数和层次分析法(AHP)建立事故后果模型,采用有序Logit模型建立事故概率模型,以评价动态风险;最后综合动静态风险结果评价山区二级公路常态交通风险。结果表明:该模型能够融合道路线形、交通环境、自然环境等动静态数据评价山区二级公路运营期常态交通风险,识别出风险较高的路段,从而提出有针对性的风险应对措施,提高山区二级公路的交通安全水平。

城市慢行交通的系统障碍与理性破解——以上海为例

在城市交通高速发展的今天,以步行和自行车为代表的城市慢行交通备受冷落,这很不正常。其实,慢行交通是一种低碳、绿色、可持续的交通运行模式,也是化解城市交通拥堵的有效方式之一。大城市发展慢行交通,应解决好快慢交通分离、基于心理学的慢行交通保障等系列问题,以及慢行交通与其他交通方式的衔接,使慢行交通真正成为城市一体化交通的有机组成部分。

考虑病害三维特征的沥青路面车辙异常检验方法

针对复杂路况下车辙深度异常或横断面数据不完整的问题,提出了基于病害三维特征的路面车辙异常检验方法.首先,对三维图像中激光点异常值进行筛选及修正,利用横断面深度数据应用包络线算法提取最大车辙.考虑到裂缝、坑槽和拥包对车辙提取存在误判,利用三维高程数据建立病害种子检测模型以自动提取裂缝、坑槽和拥包种子点.测试结果表明,车辙深度相对误差小于7%,车辙深度测量重复性小于4%,包络线算法结果与人工测量值的相关系数高达0.9992.在车辙异常检验中,裂缝种子识别模型准确率和召回率的均值分别为92.18%和84.79%,且F值为88.33%,优于支持向量机及改进的Canny方法.坑槽及拥包种子识别模型检测正确率大于95%.所提方法不仅能高效地提取车辙深度,而且能准确地检验造成车辙检测异常的其他病害.

基于深度学习的三维路面裂缝类病害检测方法

为了在路面三维图像的基础上快速、准确、完整地识别裂缝,提出一种基于深度学习的路面裂缝类病害自动检测方法.首先,以子块图像为处理单元,将三维图像划分为裂缝面元和背景面元,其中背景面元包含了路面标线、不同纹理和桥接缝等复杂场景.根据对面元图像的分析,提出一种基于卷积神经网络的PCCNet分类模型,用于路面背景面元和路面裂缝面元的自动识别.然后,为了进一步提取裂缝面元内裂缝的完整轮廓,考虑路面三维图像中裂缝像素级邻域特征,利用PCCNet模型结合裂缝高程检查方法对路面裂缝进行检测.研究结果表明:通过训练集4300张高精度三维图像的训练,模型在3850次迭代之后出现过拟合,且此时PCCNet模型在验证集上的总体F值达到最大,为92.9%;将PCCNet模型结合裂缝高程检查方法应用在测试集的200张三维图像上,方法准确率、召回率和F值分别为87.8%、90.1%和88.9%.与改进Canny方法和种子识别方法对比,所提出的方法在抑制噪声和检测细小裂纹方面具有更强的鲁棒性.

基于改进卡尔曼滤波算法的路面构造深度计算方法

为了提高路面构造深度的测量精度,提出了基于改进卡尔曼滤波算法的路面构造深度计算方法.首先,利用统计检验法对高精度激光距离传感器获取的路面高程值进行异常值筛选及插值修正.其次,基于改进卡尔曼滤波算法对修正后的数据进行滤波,并建立平均剖面深度模型来计算路面剖面深度值.随后选取AC-13沥青混凝土和SMA-13沥青混凝土2种路面作为试验样本,对改进卡尔曼滤波算法与滑动滤波算法和铺砂法进行了对比验证,并建立了2种路面类型的构造深度转换模型.研究结果表明:对于AC-13和SMA-13两种路面类型,改进卡尔曼滤波算法的均方误差分别为0.001 3和0.002 0,平均绝对百分比误差分别为2.92%和3.85%,与铺砂法的相关系数大于0.95,重复性标准偏差及变异系数均小于5%.所提方法具有更高的测量精度和良好的稳定性,能够准确地测量计算路面构造深度.

基于沉降点占比的非错台型桥头沉降检测方法

现行国家标准未对非错台型桥头沉降的检测方法作出规定,而现有方法主观低效、普适性低且易受路面病害干扰。针对上述问题,利用车载式检测系统快速采集道路纵坡数据与路面图像,对纵坡数据和行驶距离进行数据预处理后形成道路纵断面线,并将其与图像位置进行了对应。基于此建立了一种非错台型桥头沉降计算模型与算法,其中提出沉降点占比SPR这一计算指标。在3种车速下,分别对各15组距离梯度进行了试验。结果表明:车载式检测系统符合国家规程有关纵坡自动化检测的误差要求。同时对试验对象选取和计算模型取值作出了规定,在宁波境内对100座桥开展了试验。结合试验数据,利用所建模型与算法输出了200组(上、下桥)SPR,并将其与人工测量的桥接缝前后200组纵坡差绝对值进行了相关性和回归分析,两者的相关系数为0.957 4,回归模型决定系数为0.916 6,表明所提方法的输出结果与人工试验结果间有很强的相关性,且回归模型精度较高。因此,检测方法对于检测和定量描述非错台型桥头沉降状况是科学合理的,有效填补了桥头沉降检测的研究空白。

侧风对桥面车辆转弯安全性的影响分析

针对桥面弯道处车辆的受力状况,综合考虑车辆类型、道路条件、车速和风速的影响,建立安全行车的极限平衡方程。在此基础上,结合某斜拉桥相关数据,计算不同车速下安全行车的临界风速,结果表明,安全行车临界风速随车速的增加先增加后减小,这一变化与通常认为的车速越大临界风速越小相违背。为验证悖论现象是否合理,论文研究了车速和临界风速的变化关系,并结合具体案例计算悖论现象发生时的车速分布区间,以全面理解侧风对桥面安全行车的不同影响,保障桥梁的安全运营。