铁路智能客站数字孪生模型研究

铁路智能客站数字孪生模型是智能客站的重要组成部分,对于客运组织方案、设备配置及布局优化、安全应急等仿真具有重要意义。研究提出智能客站数字孪生五维模型,给出客站物理实体、客站数字孪生体、客站虚实连接、客站孪生数据、客站孪生体服务的内涵;设计客站孪生体服务的具体内容,包括可视化调度指挥、可视化监控运维等车站可视化服务,以及客运组织方案仿真、设备配置及布局优化模拟、安全应急仿真、环境舒适度调控仿真等模拟仿真服务;研究客站数字孪生体虚拟静模型与动行为模型建模关键技术。构建清河站数字孪生体并开展试验,验证可视化调度指挥、设备虚拟巡检、车站安全应急仿真等功能,实现清河站通过数字孪生体全面掌控车站状况。

纳米颗粒对十四烷相变材料热物理性质的影响

以十四烷作为基液,纳米颗粒Al_(2)O_(3)、CuO、MgO和多壁碳纳米管(MWCNT)为添加剂,分别制备质量分数为1%、2%、3%、4%和5%的十四烷纳米复合相变材料,并对其进行形貌结构表征和热物理性质研究。结果表明:纳米颗粒的加入使相变温度变化不大,潜热值降低了0.66%~14.43%;热导率明显提升,并且随着纳米颗粒质量分数的增加而增加;纳米复合相变材料在50℃以上才会出现分解,高于应用范围;与纯十四烷相比,纳米复合相变材料的相变时间明显缩短。最佳纳米颗粒为MWCNT,最佳质量分数3%,热导率0.1897 W/(m·K),潜热值199.7 J/g,可作为一种潜在的相变蓄冷材料。

基于本体模型的铁路客运车站应急处置方案推荐方法研究

目前,铁路客运车站突发事件应急处置缺乏有效的处置方案。为了提高突发事件应急处置方案的有效性和可行性,结合历史案例提出一种基于本体的铁路客运车站应急方案推荐方法。基于本体模型,构建应急案例区域本体、事件本体、案例本体,为案例与本体模型建立联系。通过计算历史案例与目标案例的相似度,根据预先设定的相似度阈值,筛选并构建有效相似历史案例集,并对其中的应急方案实施效果进行综合评估。选取综合评价值最大的有效相似历史案例应急方案作为目标案例的应急方案,最后通过算例验证提出的方法可行有效,解决了从历史案例中难以选取有效案例的难题。所提出的应急方案推荐方法,对生成铁路客运车站突发事件应急处置决策方案具有较大的参考价值和现实意义。

一个本原图的scrambling指数

若存在非负整数k(k>0),D中的每一对顶点(u,v)都存在另一顶点w,使得从w到u和v都有长为k的途径,且这个k是所有满足上述条件中的最小的整数,就是D的scram-bling指数,记作k(D).文章给出了一个特殊的本原图的scrambling指数.

广义逆符号模式唯一阵的复推广

近年来,符号矩阵理论在复数范围内的推广成为国内外众多学者关注的一个热点,人们首先关注的是符号矩阵理论中的若干核心问题在复数范围内的推广.现在,许多核心问题的复推广已经有了完善的解答.在关于实数广义逆符号唯一矩阵的一些现有的结论基础上,进一步研究了广义逆矩阵在复数领域内的符号模式唯一阵.

基于深度学习的公路隧道衬砌病害识别方法

针对与日俱增的隧道养护需求,为了节约时间与人力成本,提出基于卷积神经网络的公路隧道衬砌病害检测方法.利用自主研制的隧道智能快速检测车采集24条隧道衬砌的图像,构建超过20 000张病害图像的高质量数据集.结合隧道衬砌病害的成因及特点,分别构建单阶段SSD模型和两阶段R-FCN模型在自制的数据集上训练,对检测结果进行对比分析,提出离线式隧道衬砌病害检测方案.试验结果表明,SSD模型的识别准确率为98%,总的平均精度均值(mAP)为72%,检测速度较快,适用于隧道的快速诊断. R-FCN模型的识别准确率为85%,总的m AP达到91%,检测精度较高,适用于隧道病害的后期处理.利用这2种检测模型均可以提升检测效率和精度.

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式(LBP)纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。

WSNs中基于剩余能量的机会路由协议

针对无线传感器网络的节点能耗问题,提出一种基于剩余能量的机会路由协议以提高网络的生存周期。给出一个度量指标,即剩余传输次数指标,选择节点的候选节点集,节点的剩余能量被用来确定候选节点集中节点的优先级。仿真结果表明,相比传统的机会路由协议,如ExOR、OAPF、EEOR等,基于剩余能量的机会路由协议可以大大增加网络的生存周期。

基于NMR和声发射的砂岩疲劳损伤试验研究

为科学地评价工程岩体的长期稳定性和安全性,在实验室条件下对饱水砂岩开展循环加卸载试验,结合声发射技术与核磁共振分析技术两种手段探究其宏细观变形及疲劳损伤演化规律.研究结果表明:在循环荷载作用下,砂岩的声发射能量分布规律与轴向累积残余变形发展规律、应力-应变曲线滞回环变化规律一致,均能反映岩石在重复应力的作用下逐渐劣化至发生破坏;岩石疲劳损伤过程中的声发射能量幂律特征具有时间序列上的尺度不变性,循环中期幂指数可有效表征全过程能量分布;根据T2谱结果,定义系数K2为细碎裂隙与较大裂隙体积之比,循环过程中K2一直处于增加的状态,当K2值急剧下降时,砂岩有破坏的前兆;试件的AE特征与NMR特征均能体现岩石内部孔裂隙变化,其结果具有一致性,反映出岩石破坏是局部变形累积引起的整体疲劳损伤.

基于声发射与NMR的超临界CO_2对砂岩力学特性影响研究

超临界CO_2由于诸多的优良特性,在非常规天然气资源的开采上具有经济技术优势。为了定量研究CO_2与超临界CO_2对致密砂岩气储层裂隙结构与力学性质的影响,采用声发射与低场核磁共振技术研究了在CO_2与超临界CO_2作用下15 d砂岩的损伤行为。结果表明:CO_2组和超临界CO_2组单轴强度均降低,且超临界CO_2组降低明显。超临界CO_2组在弹性阶段就产生大量声发射信号;CO_2组与超临界CO_2组的累计声发射计数曲线上升点(裂隙闭合与裂隙发育分界点)均出现在更小的应变阶段;所有试件的声发射能量概率密度P(E)都较好地满足幂定律,CO_2与超临界CO_2浸泡并不改变砂岩声发射能量的尺度不变性。超临界CO_2组拥有更为倾斜的概率密度曲线,反映其小能量声发射信号所占比例增加;超临界CO_2组核磁T2波谱波形改变,其孔隙率与氢质子核磁信号均有明显增加。

烟气脱硫脱硝的研究进展

工业废气的脱硫脱硝是工厂废气排放的必要流程,而现阶段一般工厂对于烟气的处理是采用钙基化合物与SO2反应生成石膏,此法耗水量大,不能实现产物充分利用,而且不能实现同时脱硫脱硝。本文主要综述了有关脱硫脱硝的实验进展,特别是针对炭基材料在脱硫脱硝中的应用,以及金属氧化物和稀土元素作为催化剂助剂在脱硫脱硝中的作用。

旋挖钻机设备油液智能分析与健康监测

为了提高油液中与设备运行状态相关信息的提取效率,获取更为完整的信息来评估设备的当前状态,提出一种设备油液监测技术——全谱技术。基于全谱法制备油液污染颗粒全谱片,首先,利用图像分割技术、自动计数算法、模糊支持向量机模型实现谱片分析流程的自动化,完成谱片信息的智能提取,以此获取反映设备运行状态的关键信息;其次,将该技术应用到旋挖钻机设备的状态监测诊断中,通过对设备液压油、齿轮油中悬浮颗粒的定性、定量分析,实现了设备当前润滑、磨损状态的定性评估,为旋挖钻机的维修维护提供了指导。结果表明,油液全谱技术能够完整、快速、准确地提取油液中包含的信息来反映设备的运行状态,具有检测效率高、分析内容丰富的特点,可进一步推广应用到其他设备的油液监测诊断工作中。

炭基材料催化剂在烟气脱硫脱硝中的应用

炭基材料催化剂由于其化学稳定性良好、比表面积大、热导性能优良和吸附量大而被用于广泛的用于烟气脱硫脱硝催化剂的研制中。首先本文从炭基材料本身的结构特性出发,概述炭基材料本身作为催化剂进行烟气脱硫脱硝的原理,其次总结了在炭基材料表面负载各种金属氧化物后对烟气脱硫脱硝中的影响,最后对炭基材料催化剂的发展前景进行了展望。

基于分层模糊支持向量机的油液磨粒自动识别

提出基于模糊支持向量机的机械设备在用油液磨粒自动识别方法。首先利用K-均值聚类算法对磨粒图像进行分割,提取磨粒的形状尺寸特征参数、边缘细节特征参数、表面纹理特征参数作为其量化表征,分别选择最能反映待识别磨粒特征的参数作为各个二分类器的输入向量;然后结合二叉树法和一对多法间接构造磨粒的分层多类别分类器模型,在训练过程中同时利用粒子群算法优化分类器的参数,建立一种参数自适应的模糊支持向量机分层多类别分类模型。将该模型应用到旋挖钻机在用油液的磨损颗粒识别中,识别率最高达90%。该模型结构简单、分类精度好,在磨粒识别领域较大的工程应用价值。

砂岩循环冻融损伤的低场核磁共振与声发射概率密度研究

为了研究不同水化环境下的砂岩经多次冻融循环后的损伤情况,将饱和蒸馏水与3%NaCl水溶液的砂岩试样,在冻结温度为-30℃、融化温度30℃的环境下进行循环冻融试验;并同步采集冻融中的声发射信号,每3次冻融循环后进行1次低场核磁分析与光学显微观测,在冻融循环结束后再进行单轴压缩试验。试验结果表明:蒸馏水环境和3%NaCl溶液环境作用下,随着冻融循环次数的增加,砂岩试样的T_2谱向右偏移、T_2谱总面积增加、孔隙度增加、内部显微结构破坏,且3%NaCl溶液冻融组变化更为严重;循环冻融后砂岩的单轴压缩声发射绝对能量概率密度依然满足幂定律分布,但临界指数增加,而3%NaCl循环冻融组的增量更大;每次冻融循环过程中,随着循环次数的增加,声发射概率密度的临界指数表现为先增加后降低,与已有的超声波检测试验结果相一致,而融化过程的临界指数峰值超前于结冻过程,冻融损伤主要是因静压、渗透压破坏以及水化介质对岩石的溶解、侵蚀造成的。本研究将为寒区岩体工程损伤破坏机制和稳定性评价提供一定的参考价值。

砂岩单轴蠕变声发射能量统计与断面形貌分析

为了研究砂岩蠕变过程声发射信号的统计特征,在实验室条件下进行了砂岩的长期和阶梯加载蠕变试验,并采集了全过程声发射信号。利用直方统计和最大似然估计分别分析了声发射能量统计特征,并对破裂断面进行了三维激光扫描重构,结果表明:长期与阶梯加载蠕变具有相似的声发射信号形貌,但是阶梯加载蠕变声发射率明显大于长期蠕变结果;长期蠕变和阶梯加载蠕变所产生的声发射信号的能量概率密度都满足幂律分布,且利用直方统计与最大似然估计两种方法都得到相似的幂律指数,可信度较高。蠕变的幂律指数不同于已有的单轴压缩结果而更接近于地震幂律指数结果;相较单轴压缩的较光滑破裂面,蠕变破坏面光滑度欠缺并伴有阶梯状断痕,和包含弹性-损伤混合纤维的纤维束模型的假设与结果相吻合。

一类新的极小谱任意符号模式

一个n阶符号模式P是谱任意的,如果对任意的n次首1实系数多项式f(x),在P的定性矩阵类Q(P)中至少存在一个实矩阵B,使得B的特征多项式为f(x).如果谱任意符号模式矩阵P的任意非零元被零取代后所得到的符号模式矩阵不是谱任意的,那么P称为极小谱任意符号模式.文章给出了一类n≥4的极小谱任意符号模式.

基于改进LSTM模型的铁路客运站客流预测研究

准确地预测旅客到达数量有助于缓解铁路客运站运营压力。为实现铁路客运站客流量预测,以铁路客站进站闸机数据为研究对象,分析不同时间维度下铁路客运站客流的时间分布特征,采用层次聚类算法和阈值聚类算法综合对客流量进行聚类分析。针对传统LSTM模型输入数据分割尺度较大导致网络层数深度不够的问题,构建了改进型LSTM客流预测模型。以北京西站实际客流数据进行方法验证,并将预测结果与其他传统预测模型进行比对分析。结果表明:改进LSTM客流模型有较好的预测结果,比其他传统预测模型预测精度高,预测指标中平均绝对误差(MAE)低10%。说明该方法能较好地刻画客流的时间相关性,深度挖掘客流变化的内在机理,预测性能有明显提升。

基于分簇的变速率无线传感网移动数据收集

为了最大化网络数据收集同时均衡节点能量消耗,研究一类基于分簇的无线传感器网络的移动数据收集方案;其中节点的数据产生速率是变化的,将最大化网络数据收集量建模为一个非线性优化问题,通过对偶分解,分层优化以及梯度下降法获得最优的数据产生速率、链路速率以及汇聚节点停驻时间分配方案。仿真结果表明所提方法在均衡网络能耗和最大化数据收集量方面具有良好的性能。

测绘工程专业教学模式改革与实践

随着我国经济的发展,国家正在重点建设各类大型工程项目,完善基础设施。而在工程建设中,测绘技术发挥了极其重要的作用,建筑行业对测绘人才的需求量逐渐增大。中职学校为了满足社会需求,专门开设了测绘工程专业。中职学校测绘工程专业一定要重视教师在实践教学方面的研究,为学生提供良好的就业指导,并根据社会要求,对测绘工程专业的教学模式进行改革。