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1.
为了向“雪龙号”提供一条可行的卸货用航行水道,中国第一艘自主建造的破冰船“雪龙2号”急需在南极大陆的中山站前沿复杂的固定冰中制订一条破冰路线。在“雪龙号”过去多年积累数据和经验基础之上,通过详细分析破冰水域的航行环境、固定冰区当年冰情、最新气象辅助资料以及可用的先进设备,制订一条破冰计划路线。采用首尾破冰、进退速度控制、预留距离控制以及操纵船舶辅助破冰等方法,顺利完成破冰开路任务。实际破冰结果证明,计划路线既绕开了危险的冰裂缝和冰山,也为“雪龙号”节省大量的卸货时间。总结“雪龙2号“在固定冰中的破冰能力,指出相应的困难和急需解决的问题;为我国破冰船在极区常态化航行、冰区航行的船舶驾驶员、按极地规则要求进行的冰区航行培训以及相应的业务模拟提供参考。 相似文献
2.
为降低直流输电线路遭受雷击后在换流站设备上产生的过电压,对高频谐波进行抑制,提出在±500 kV换流站出口处加装一组L-C型辅助防雷滤波装置.首先,分析了L-C型辅助防雷滤波装置的结构原理和防雷保护特性,并对其进行参数选取.其次,研究了直流侧进线段和换流站各设备的建模方法,在PSCAD/EMTDC中搭建±500 kV换流站直流侧雷电过电压模型进行仿真分析,仿真结果验证了所提方法的有效性和可行性.最后,针对算例分析了雷击故障和换流站直流母线短路这两种情况,提出应该对L-C型辅助防雷滤波装置采用一定的保护措施,以确保其安全. 相似文献
3.
为了解地铁环境空气的污染和热舒适状况及乘客对热环境的感知,选取了6条人员相对密集的北京地铁线路,并对其污染状况和热环境进行了调查研究,测量了地铁高峰时段列车车厢和站台空气中颗粒物(particulate matter,PM)(PM1.0,PM2.5及PM10)和CO2质量分数以及温度、湿度和空气流速,运用单因子分析法和预测平均投票指数-不满意率(predicted mean vote-predicted percentage dissatisfied,PMV-PPD)热舒适评价法对客观和主观结果以及二者间的相关性进行了分析.结果表明:①车厢内PM2.5在PM10中占比范围为63% ~83%,相比于燃烧源场所和住宅环境占比较小,对人体健康影响较小.在地铁高峰时段,地铁1号线、5号线车厢内PM2.5平均质量浓度超标,地铁10号线车厢内PM10平均质量浓度超标;②高峰时段各地铁线路车厢和站台的CO2质量分数高于低峰时段;高峰期4号线、5号线、6号线CO2质量分数平均值超出标准值(0.15%),影响因素主要为人员密集度;③车厢内空气平均温度范围为25.7~28.52℃,平均湿度范围为相对湿度41.32% ~58.13%,车厢热环境PMV在-0.71~0.53,PPD在5% ~16%,说明热感觉和不满意率较小程度偏离热舒适范围-0.5≤PMV≤0.5及PPD<10%,其中高峰时段4号线和6号线不满足热舒适要求,低峰时段1、2和10号线不满足热舒适要求,影响因素主要为人员密集度和空调调节温度;④主观问卷得到的热感觉投票占比与客观分析结果一致,主客观相关联,PMV-PPD指标适用于对地铁空调列车热舒适的研究.研究成果可为改善地铁环境空气质量和热舒适提供基础数据. 相似文献
4.
针对传统地铁火灾监测信息管理模式存在的存储方式相对分散、可视化水平低等问题,融合建筑信息模型(building information modeling,BIM)技术与数据库技术,探讨了地铁火灾监测信息的集成与管理方法.以数据库作为存储后台,为结构混杂的监测数据提供标准化、规范化的安全存储坏境;同时借助Revit二次开发技术将数据库管理功能嵌入Revit平台界面,将BIM模型与监测数据关联,实现从Revit平台开展监测信息的存储、查看、分析等管理工作,进一步提高了监测信息的集成与可视化管理水平.以广西南宁创业路地铁车站的火灾监测信息管理试验为例,验证该方法的应用性.结果表明:本文方法可有效提高火灾监测信息的集成与可视化管理水平. 相似文献
5.
基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型,并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式,以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维;为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性,基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应;基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差,以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后,以上海典型2层三跨地铁车站为算例,计算得到其易损性曲线。结果表明,基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征;建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。 相似文献
6.
随着城市化进程的不断推进,迅猛增加的轨道交通客流对客运组织管理提出了更高的要求。目前,虽然多样化的视频采集设备已广泛应用于地铁客流监测中,但是对视频监测范围缺乏统一的标准规范导致监控设备布设随意性大、客流采集无法满足监测需求,鉴于此,课题开展对轨道交通车站客流状态数据采集范围的研究。首先,阐述了客流状态采集范围的概念和影响因素;其次,分析轨道交通车站不同功能区域的数据采集参数类型,以全面性及精度最优为目标,构建了不同功能区域的采集范围模型,并给出模型中参数权重的计算方法和模型求解方法;最后,以北京西直门地铁站为研究对象进行实例分析,给出其不同功能区客流状态数据的最优采集范围。本研究可为交通流数据的获取提供有效的技术支持和保障。 相似文献
7.
基于改进锚候选框的甚高速区域卷积神经网络的端到端地铁行人检测 总被引:1,自引:1,他引:0
在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。 相似文献
8.
窄巷非校准相位延迟(UPD)产品的质量和可用性是影响精密单点定位模糊度固定(PPPAR)效率的重要因素.采用全球108个国际GPS服务(International GPS Service,IGS)测站观测数据,计算了基于全球参考站网的窄巷UPD产品,分析了窄巷UPD产品的变化特性,其单日变化量最大可达0.6周.通过分析UPD改正后的模糊度残差,论证了UPD产品和用户端模糊度均受到因未被恰当模型化而造成的残余误差的影响,且UPD的时变特性与各参考站残余系统误差有关.最后,采用4个用户站进行PPPAR实验分析UPD产品的可用性,以模糊度固定失败率、固定错误率和首次固定时间为评估指标,结果表明,全球参考站网窄巷UPD产品的最佳使用时限不大于30 min. 相似文献
9.
10.
室外非视距(non line of sight, NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型,该算法基于该模型收集多径信号的测量参数,将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理,再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组,将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明,在室外NLOS环境中,且仅提供单个基站的条件下,该算法可以有效提高定位结果的精度。 相似文献