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21.
在Al/Pb/α-PbO2-WC表面恒电流电沉积制备了β-PbO2-WC(Co3O4)复合沉积层,获得了Al/Pb/α-PbO2-WC/β-PbO2-WC(Co3O4)复合材料.考察了WC(碳化钨)、Co3O4(四氧化三钴)颗粒的掺杂对β-PbO2 复合材料物理性能及其在锌电积模拟体系中的耐蚀性、析氧电催化活性、交流阻抗特性的影响.结果表明:WC与Co3O4 颗粒在β-PbO2 中的掺杂提高了复合材料的显微硬度,降低了电阻率及锌电积模拟体系中的析氧过电位,增强了锌电积模拟体系中的耐腐蚀性能.  相似文献   
22.
通过对铁路货物运输过程及其影响因素的分析,指出了现有货物运输过程各环节时间的分配方法存在的不足。提出基于大数据的货物运输责任时间划分方法,借助云计算平台在大数据处理方面的优势,设计了货物运输大数据分析方法和步骤;提出货物运输责任时间和责任保障率的概念及计算方法,以实现对货物运输全程各环节作业的效率进行动态考核和评价。以京广线上衡阳北—大朗运输区段的实际数据为算例,与传统计算方法进行对比,验证了本文所提出的方法具有更好的可适性和应用前景。  相似文献   
23.
为应对城市轨道交通从单线运营进入到网络化运营的新形势,本文研究成网条件下城市轨道交通车底运用问题的优化方法,提出基于网络流模型的单车场与多车场车底运用模型。采用ILOG CPLEX 12.5结合算例对模型进行求解,并与启发式算法进行比较,得出了求解方法的高效性。结果表明本方法可为成网条件下的城市轨道交通车底运用问题提供好的决策参考依据。  相似文献   
24.
针对有效降低交通运输领域的能源消耗及碳排放问题,从绿色交通的角度,构建了在一定碳排放水平下的公路-铁路综合货运网络流量分配及径路优化模型. 该模型根据多商品网络流理论,设置二元型决策变量,以运输服务水平等为约束条件,以最小化运输费用和碳排放成本为目标. 通过Matlab语言调用Cplex优化器,采用模拟数据对模型进行了验证. 结果表明该模型可以获得较理想的货流分配路径方案.  相似文献   
25.
优化到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序是编组站作业计划的核心内容之一.基于车流接续与分配方案,构建综合考虑解体顺序和编组顺序的优化模型,包括单溜放驼峰、峰尾一台调机情形,多台解编调机情形的解编顺序优化模型.所构建模型还可进一步扩展至考虑列车技术检查顺序的优化.最后设计案例验证模型的正确性,通过对不同数量解体调机、编组调机情形的列车解编顺序优化的测算可知:受车流量的影响,双推双溜的作业效率不一定比双推单溜高;解编作业相互影响,两者的作业能力也应相互协调,只增加解体作业能力或者只增加编组作业能力对整个系统作业效率的影响较小.  相似文献   
26.
为促进科学仪器设备开放共享,政府补贴是一项基本思路。就补贴方向而言,可以分为在需求侧和在供给侧两种补贴方式,但最终各方补贴分割比例取决于供给和需求的弹性之比,弹性越大,补贴分割得越小。科学仪器设备供求弹性有诸多影响因素,政府应根据科学仪器设备开放共享的发展阶段及供求具体情况,组合并精准使用供给侧和需求侧这两种补贴方式。  相似文献   
27.
为了分析公共交通整合运营模式给乘客带来的效益,对此条件下的轨道交通的最优发车间隔和票价进行了研究.采用分析优化方法,探讨了公共交通的实际乘客需求及票价成本收益,并以此为基础建立了以社会福利最大化为目标的发车间隔和票价综合优化模型,确定该模型为非线性约束最优值规划,应用可行方向法对模型进行了求解.结合算例讨论了模型的可行性和稳定性,并分析了轨道交通发车间隔和票价变化对目标函数值影响的灵敏度.  相似文献   
28.
考虑在实际运营中乘客需求具有随机性,固定需求下优化的公交时刻表不适应运营的要求.随机需求下的期望值模型忽略了不利可能事件对运营的负面影响,针对此情况研究随机需求下公交时刻表设计的鲁棒性优化.模型综合考虑乘客成本与运营成本,采用鲁棒性优化权衡目标期望值与偏差期望值.结合随机模拟技术,选用遗传算法求解模型.给出了算例,验证了模型和算法的有效性.通过比较固定需求模型、随机需求期望值模型、随机需求鲁棒性模型,说明在鲁棒性优化下需要提供更多的交通供给以降低偏差期望值.最后,对鲁棒性模型中的偏差权重系数进行了灵敏度分析.  相似文献   
29.
研究了铜的添加对Ni-Cr-B-Si系非晶态箔状合金钎料真空钎焊1Cr18Ni9Ti母材的钎缝的组织特征和临界钎焊间隙(CBC)值的影响规律,并与相同成分的晶态粉状钎料进行了对比.结果表明:在钎焊工艺规范确定的情况下,随着钎料中铜的质量分数的增大,钎缝中固溶体含量增加,脆性相厚度减小,钎焊接头的CBC值增大;非晶态钎料钎焊接头中的元素和组织分布比较均匀,其CBC值较晶态的大.  相似文献   
30.
准确地对技术站整体列车到达晚点时间进行预测不仅可以为技术站调度预警,也可以为车站合理安排列车进路预留时间,从而尽可能保证货物运到期限,对技术站能力的提高和铁路货运市场的保证具有重要意义.本文分析技术站列车到达晚点情况和技术站列车晚点的主要影响因素.建立GM(1,2)模型对列车晚点时间进行预测,再利用马尔可夫矩阵进行误差修正,确定目标所处区间范围,往复预测并修正,使未来一段时间内的模糊预测结果准确地落在预测区间内;同时利用径向基神经网络(RBF)对数据进行插值扩充,从而对晚点时间进行精确预测,平均相对误差保持在3%以下.最后分析比较了两种预测方法的优劣并分别指出了预测方法的适用范围.  相似文献   
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