电动机软启动器的使用分析

本文通过分析软启动器的工作原理及常用的几种启动方式,阐述了软启动器的使用及选型时应注意事项。     

模糊Petri网在飞机进近排序中的应用

介绍了发达国家正在研究的最后进近间隔工具(FAST)的排序思想,利用该排序思想,讨论了模糊控制和模糊Petri网排序理论在飞机进近中的具体应用,并进行了仿真。仿真结果表明,该方法能达到合理可行的排序结果,明显减少航班队列的延误。基于模糊Petri网的排序方法为解决空中交通管制系统的科学优化排序问题提供了较好的研究思路。     

指定瞬时几何和运动参量的机构综合

本文提出一种新的解决指定瞬时几何和运动参量机构综合问题的方法,可用于指定动点轨迹的曲率、曲率变化率以及动平面和动点直至三阶运动参量的综合问题。     

住宅小区地下停车库的合理规划与设计

随着我国经济日新月异的发展,私家车也膨胀发展."停车难"逐步成为一个社会问题."住宅小区"作为城市的最基本和关键组成,若能解决自身的停车问题,可以说是一种社会责任.如何合理确定住宅小区的停车位数量和停车方式?怎样有序规划设计住宅小区的停车库?从事设计多年的笔者,给出了自己的思考.     

优化小波神经网络停车泊位多步预测

【目的】通过改进停车泊位预测方法为交通出行提供有益帮助。【方法】利用李雅普指数对停车泊位序列进行分析,指出序列具有混沌特性,可进行多步预测。利用db32小波函数具有双正交性、紧支撑性以及消失矩阶数较大的特征,对归一化的停车泊位序列进行多尺度分解与重构,并作为小波神经网络(Wawelet neural network,WNN)的隐含层函数。为提高预测精度和降低预测时间,分别使用粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和极限学习机(Extreme learning machine,ELM)来优化WNN。其中,使用PSO对WNN的权值进行调整,逐步迭代得到最优值;使用ELM将全局最优值作为单隐层前馈神经网络的输入,使得算法尽快收敛。优化后的WNN结合迭代多输出法对停车泊位进行预测。将上述预测方案称为极限学习机和粒子群算法双重优化的小波补缀网络多步预测(Multi-step prediction based on wavelet neural networkimproved by extreme learning machine and particale swarm optimization,MP-EPWNN)。【结果】仿真实验表明,相对于BP神经网络、遗传算法优化小波神经网络、极限学习机优化小波神经网络、粒子群优化小波神经网络4种算法,MP-EPWNN算法的预测均方误差平均降低了96.6%,预测所需的时间平均降低了65.97%。【结论】MP-EPWNN算法预测停车泊位是有效的。
     

海外交通趣闻

交通标语主要起提醒和警示的作用，只有依靠唤醒知觉和意识，才能达到感化人的目的。有一句话说得好：“情在婉处求，意在曲中达”，形象地说明了其中的缘由。如果标语用情太急太切，用词过于率直，结果就只能适得其反。     

对城市公交吸引对策的几点思考

解决城市交通拥堵问题已经刻不容缓,而利用公共交通是解决交通拥堵最根本、最有效的措施,然而目前的公交乘车环境还不够吸引人们放弃自驾车,而主动和乐于选择乘坐公共交通出行。该文对公交现在存在的主要问题进行分析,利用博弈思想提出公交吸引对策和措施,包括公交绝对优先车道和信号、给予小汽车停车优惠吸引公交出行、实时按需调度公交、建立服务完善的智能公交车站、加强公交车司机管理、加强乘客文明乘车教育,来引导人们改变出行习惯,从优选择出行方式。     

工程施工工期延误原因及对策浅析

从甲方责任、设计问题、乙方原因、监理影响、外界客观条件限制5个方面分析了工程施工工期延误的主要原因,提出了解决问题的对策.     

非正弦功率探讨和非线性阻抗下瞬时正弦分解法

对传统电工理论中关于非正弦功率的定义及计算方法进行了探讨和分析，指出其不足，介绍了非正弦电流、功率的瞬时分析法，对正弦电压在非线性阻抗情况下的非正弦电流提出了瞬时正弦分解法，并借助于ａｂｃ－αβ坐标变换对三相对称系统中的瞬时有功、无功 电流和肯时有功、无功功率进行分析计算，同时将该分析方法在非正弦电压下的分解作了推广。     

含时磁场下具有单轴各向异性交换作用双自旋系统的Berry相位

讨论了含时磁场下具有单轴各向异性交换作用双自旋系统的瞬时本征态及其绝热周期演化下的Berry相位,并由此分析了单轴各向异性交换作用对自旋系统Berry相位的影响.