高速泥浆脉冲遥传系统研制及应用

针对正脉冲式泥浆脉冲发生器传输速率低(1 bit/s),不能满足实时地质导向和实时地层评价的问题,介绍了一种高速泥浆脉冲遥传系统。通过理论分析、仿真模拟计算及试验,确定在系统中采用旋转阀式脉冲发生器的井下信号发生系统,以进一步提高传输速率和泥浆适应性;针对地面系统高速泥浆脉冲信号被噪声淹没等问题,采用通过高速信号采集处理系统,基于自适应滤波、位同步解码等算法,对采集到的原始信号进行了滤波解码处理;另外,通过现场应用对系统存在的其他问题进行了升级改进。现场应用表明,该系统具有泥浆适应性好、传输速率高(3～5 bit/s)等优点。     

互联互通蓝图下人工智能与中国经济转型升级研究

基于互联互通蓝图下我国人工智能的发展现状以及我国经济转型升级的现状,研究了人工智能技术与经济之间的正作用——促进生产、提供新经济增长动力、增加高水平就业岗位并改善工作环境、解决社会治理问题、促进国际友好往来,也分析了二者的负作用关系——减少了传统岗位、增大投资风险、冲击传统管理方式、增大中等收入陷阱的可能、带来法律规章制度的漏洞。提出区域治理保持与时俱进、建立技术基金会、注重人才培养与人员培训、企业承担其角色、重视文化与科技的关联的政策建议。     

高精度再入返回轨道控制技术

2014年11月1日,月地高速再入返回飞行器准确着陆在预定着陆区,标志着探月工程三期月地高速再入返回任务取得了圆满成功.其中飞行器服务舱的制导,导航与控制系统以高精度的再入角和准确的返回再入速度将返回器送入返回走廊,是整个飞行任务的关键环节.本文介绍了为实现以11 km/s速度再入返回地球,解决对地球再入角和返回速度的准确度要求高的难题,飞行器服务舱的制导,导航与控制系统所采用的轮控姿态管理,喷气管理和高精度加速度计闭环轨控的组合技术.在轨实施取得了轨道控制精度小于0.009 m/s,再入角控制精度小于0.024°的控制结果,达到了再入返回轨道控制的高水平.     

法国鼓励乘客拼车出行

<正>2014年12月9日,法国国营铁路公司(SNCF)旗下的拼车网站IDV Room宣布,从2015年3月起,SNCF将为使用该网站的用户提供补贴,鼓励市民拼车出行,以减少铁路大修将带来的交通压力。这则消息不仅牵出了令法国交通部门尴尬的旧事,也体现了欧洲人出行观念的转变。法国铁路被迫整修2015年,巴黎大区380个火车站中,有160个会进行施工和翻修。SNCF希望拼车服务能缓解     

月地高速再入返回飞行器信息系统设计与实现

探月三期月地高速再入返回飞行器由服务舱和返回器2个舱段组成,信息系统复杂,首先对信息系统的任务进行了分析,在此基础上提出了2层拓扑总线的互联方案、器内多子网自识别路由设计方案、链路层分层方案,脉冲调制编码(PCM)数据体制与高级在轨系统(AOS)数据体制统一设计方案,实现了多信源、多舱段信息管理与融合,提高了上行带宽利用率、器内数据路由和下行遥测灵活性和易扩展性,满足了飞行任务复杂工作模式下的需求,在轨飞行结果表明信息系统满足需求.     

术语规范是“高铁出海”的重要基础——以列车网络控制系统为例

中国高铁技术突飞猛进,"高铁出海"已成为必然趋势,需要尽快实现包括术语规范在内的相关标准国际化。文章介绍高速列车网络控制系统拓扑结构构成,阐述网络控制系统中设备名称不规范的由来,旨在推动轨道交通行业中术语的规范化进程。     

高速电主轴热特性仿真与实验研究

对高速电主轴温度场分布随转速的变化规律进行了研究。通过在外壳上布置一定数量的温度传感器,对不同转速下的外壳温度进行实时测量,并将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了采用在电主轴外壳上布置多个测点测量与仿真相结合的方法来预测电主轴内部温度场分布的可行性;另外还分析了在不同转速下,高速电主轴关键部位的温升,仿真结果表明:主轴在6000~10000 r/min时,温升呈线性增加,在大于10000 r/min后,温升以指数规律增加。     

月地高速再入返回器热控设计及实现

针对月地高速再入返回器不同阶段大功率散热、小功率保温与高速返回过程中高温隔热之间的突出矛盾,以及狭小、局促空间内设备热量的收集、传输、排散与阻断等技术难题,首次构建一种基于柔性自适应"热开关"的小型再入返回类航天器热控体系,成功研制出一套基于异构式环路热管的一体化柔性、高效热管理系统.在轨飞行数据表明:核心热控产品环路热管控温运行模式下实际传热能力超过65 W,阻断模式下漏热量小于2 W,"热导比"大于30,能够很好地实现"热开关"功能,确保了返回器所有设备的温度水平优于指标要求.     

基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法

随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.