铁路罐式集装箱安全装运黄磷的思考

黄磷,是一种基础工业原料,用途十分广泛,而生产主要集中在云、贵、川三省,需要和通过铁路运输满足全国各地用户需要。随着铁路运输的发展和工业化进程的加快,铁路灌式集装箱运输的安全性愈发重要。文章就黄磷理化性质及其运输过程当中容易产生的危险性作为切入点,针对罐式集装箱在黄磷运输过程中的优势进行论述。立足于铁路罐式集装箱安全高效运输黄磷的措施,以期能为铁路运输工作的安全性提升提供一些浅薄的建议。     

铁路运输与经济发展的关系——自1952年以来的经验证据

基于计量经济学研究方法,分1952—2013年、1978—2013年时段研究了中国铁路运输与经济发展的关系。研究结果显示:2000—2007年之间的铁路提速,在一定程度上带动了铁路货物周转量的增长。1952—2013年和1978—2013年的铁路货物周转量、铁路营业里程、经济发展之间存在协整关系,后两者均能显著地促进铁路货物周转量的增长。自1978年以来,铁路营业里程、经济发展均是铁路货物周转量增长的格兰杰原因。建议适当地发展铁路营业里程、提高铁路运输业的经营效率并在竞争中合作,发展联合运输以提升中国的铁路运输业发展机遇。     

转8A型转向架侧架和钩尾框疲劳裂损分析

转8A型转向架是我国货车主型转向架,是在转8型转向架的基础上改进设计的.近几年来,转8A型转向架的摇枕、侧架及钩缓装置的疲劳裂损成倍增加,对铁路运输安全构成了威胁.本文以侧架和钩尾框为例对其疲劳裂损进行分析.     

铁路快捷货运服务网络设计研究综述

合理的铁路快捷货运服务网络设计方案,不仅能为货主提供优质便捷的铁路运输服务,还能为社会的转型发展提供强大的运力支持。在探讨铁路快捷货运服务网络设计的背景及意义的基础上,分析铁路快捷货运服务网络设计问题的研究现状,总结归纳出在频度服务网络设计、动态服务网络设计、随机机会约束规划等方面的最新研究成果及进展,并提出在现有模型的优化设计上,应兼顾考虑货主需求、市场波动、铁路运营的情况,同时指出今后可进一步研究基于可靠性的铁路快捷货运服务网络设计问题,以更好地提高客户服务质量。     

铁路运输车务站段强化事故分析的研究与探讨

车务站段是铁路运输中最基层的生产部门,它的安全管理对于维护铁路运输的安全具有非常重要的意义。安全就是效益,随着我国铁路运输事业的发展,车务站段的安全管理工作成为铁路运输企业核心内容。笔者作为郑州铁路长治北车站的一名基层员工,根据近年来从事技术管理工作的经验,对铁路运输中车务站段强化事故分析的重要性进行了具体分析,就如何加强车务站段强化事故分析提出了自己的看法。     

基于能力约束的多车种空车动态调整方法

引入空车时空服务网络来描述铁路运输动态变化特性,同时考虑到实际运输生产中的能力约束,并据此建立了基于能力约束的动态规划模型.模型的目标函数考虑了与时间因素相关的空车滞留费用和需求未满足时的惩罚费用等相关费用,同时考虑了多个车种之间的替代费用.模型的能力约束条件考虑了网络弧段的通过能力、空车提供站的发送空车能力和空车需求站的接收空车能力.考虑网络径路绕行的情况,设计了融合K短路算法的模拟退火算法,并采用了两步法的优化策略进行求解.最后对一个简单的路网进行了验证,结果表明融合K短路算法可以在能力约束条件下得到较好的收益.     

铁路运输资源优化的因子与信息熵综合分析

为提高铁路的整体运输能力,实现资源利用最大化,采用因子分析与信息熵相结合的方法对铁路运输资源利用状况进行优化分析.在分析铁路运输资源技术经济指标的基础上,采用因子分析法对原始数据进行降维处理,并通过熵权法对主因子进行客观赋值,根据计算得出的综合得分预测2013年的铁路运输资源利用状况.研究结果表明:通过因子分析能使熵计算的数据从13个减少至3个,熵计算以及预测所得的1996-2013年的资源利用率的综合值表明铁路运输资源利用率总体呈提升趋势.     

常导磁悬浮铁路磁轨关系研究

磁浮车辆与轨道梁相互作用不同于轮轨列车在于电磁悬浮取代了轮轨关系,磁轨关系是磁浮系统动力学研究的关键.通过对有源主动控制的电磁悬浮力特性研究,探讨了电磁作用的基本规律,为线性化磁轨关系提供了理论依据,并通过动力学数值模拟表明这种处理具有足够的精度,为开展磁浮车辆与结构动力相互作用研究提供了基础.     

铁路旅客列车客流量统计算法及应用模型

通过对现行售票服务数据的分析,提出了一种新的列车客流量统计分析算法,并给出了该算法的应用开发模型.应用该算法,可以准确地求得旅客列车各沿途站点的上下车人数以及列车的乘客率等重要数据.该算法具有实时性,它的应用对及时准确地进行列车的客流量分析,减少铁路短途旅客的流失,规范旅客列车运营市场的公平竞争,具有一定的现实意义和应用开发价值.     

基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法

提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善.