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城轨列车维修模式的优化研究

城轨列车维修模式的优化研究

作者：陈越锋杭州电子科技大学

学位级别：硕士

城轨列车维修模式采用计划修、状态修及故障修相结合的模式,存在维护成本高、扣车时间长、维修质量差等问题。计划修、状态修未充分合理的利用维修周期及施工时间;故障修未充分优化故障判断,通过对年度车辆故障的分析,发现车门故障中的... 详细信息

城轨列车维修模式采用计划修、状态修及故障修相结合的模式,存在维护成本高、扣车时间长、维修质量差等问题。计划修、状态修未充分合理的利用维修周期及施工时间;故障修未充分优化故障判断,通过对年度车辆故障的分析,发现车门故障中的异物干涉故障占比最高。针对此现状,本文通过研究一种维修模式来改善计划修、状态修的维修成本和扣车时间,一项产品设计来优化故障修的故障排查时间,从而达到优化城轨列车维修模式的目的。一种维修模式:均衡修、特修模式,通过建立城轨列车设备稳定性分析函数,结合城轨列车设备故障历史数据,测算设备的稳定性周期,得出各设备单元最小维修周期。制定均衡修、特修替代计划修、状态修、故障修的方案,结合实践数据对比,验证该维修模式的可行性。一项产品设计:激光雷达异物探测装置,通过对激光雷达探测技术的理论分析,提出激光探测技术在城轨列车车门异物检测功能上的可行性,并进行基于激光雷达技术的车门异物探测装置设计及安装,优化故障修的排故时间。研究结果可以有效改善城轨列车预防修维修的成本和故障修的判断效率。

关键词：城轨列车维修均衡修激光雷达异物探测

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相机几何标定方法研究

科技信息 2013年第8期 482-482,483页

作者：陈越锋新疆煤田灭火工程局

相机标定是视觉测量中重建三维空间信息必不可少的关键一步。本文介绍了相机成像几何关系及数学模型,详细阐述了国内外主要的相机几何标定方法原理及其优缺点,为应用不同方法特点进行有效的相机标定提供了指导。

关键词：相机标定相机成像视觉测量重建三维

基于Surpac Vision软件的煤田火区三维建模

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工程建设与设计 2017年第24期 209-210页

作者：陈越锋新疆煤田灭火工程局乌鲁木齐830063

煤田火区三维建模是研究煤火形成原因、定量估算燃烧体体积、煤炭烧失量等工程量的一种方法。利用Surpac Vision软件建立了某煤田火区的三维模型,通过模型定量计算相关工程量,为煤田灭火施工设计提供定量数据,论文阐述了Surpac Vision... 详细信息

煤田火区三维建模是研究煤火形成原因、定量估算燃烧体体积、煤炭烧失量等工程量的一种方法。利用Surpac Vision软件建立了某煤田火区的三维模型,通过模型定量计算相关工程量,为煤田灭火施工设计提供定量数据,论文阐述了Surpac Vision软件三维建模在煤田灭火中广泛的应用前景。

关键词：煤田火区三维建模燃烧体体积煤炭烧失量实体模型

Surpac Vision软件在煤田灭火中的应用研究

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工程建设与设计 2018年第8期 265-266页

作者：陈越锋新疆煤田灭火工程局乌鲁木齐830063

利用Surpac Vision大型矿山工程软件建立了某煤田火区的三维模型,研究利用模型进行灭火钻孔、简易公路、水管线路、输电线路的设计,探索采用瞬变电磁块体模型圈定煤田火区边界,阐述了Surpac Vision软件在煤田灭火中具有广泛的应用前景。

关键词：煤田火区三维建模灭火钻孔火区边界

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自动泊车环境感知用超声波传感器建模研究

中国集成电路 2016年第12期25卷 75-83页

作者：陈越锋陈慧同济大学汽车学院上海201804

本文提出了一种基于BP神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)的方法,以此建立超声波传感器仿真模型用于仿真开发自动泊车环境感知算法。为使所建模型能够模拟超声波传感器系统在检测平板障碍物时得到的输出距离,且使该输出能... 详细信息

本文提出了一种基于BP神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)的方法,以此建立超声波传感器仿真模型用于仿真开发自动泊车环境感知算法。为使所建模型能够模拟超声波传感器系统在检测平板障碍物时得到的输出距离,且使该输出能反映障碍物相对于传感器模型的真实位置,对所采集数据样本进行超声测距误差的来源分析和补偿。BPNN模型基于处理后的数据样本进行了训练测试。最终模型在高级驾驶员辅助系统仿真开发环境(Pre Scan)下进行仿真应用验证,结果表明在传感器发射面与障碍物表面相对夹角±40°范围内BPNN方法可行,所建模型具有仿真应用价值。

关键词： BP神经网络超声波传感器仿真模型数据样本采集误差补偿仿真应用验证

单层GeTe在锂/钠/钾离子电池中潜在应用的第一性原理研究

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高等学校化学学报 2024年第7期45卷 121-132页

作者：陈俊杰张瑞丹陈越集美大学诚毅学院厦门361021 福建师范大学物理与能源学院福州350117

开发具有快速充放电速率和有利于金属离子存储的负极材料对可充电金属离子电池来说意义重大.本文利用基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理方法,探讨了具有独特锯齿状皱褶层结构的单层碲化锗(GeTe)作为锂/钠/钾离子(Li^(+)/Na^(+)/K^(+))... 详细信息

开发具有快速充放电速率和有利于金属离子存储的负极材料对可充电金属离子电池来说意义重大.本文利用基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理方法,探讨了具有独特锯齿状皱褶层结构的单层碲化锗(GeTe)作为锂/钠/钾离子(Li^(+)/Na^(+)/K^(+))电池负极材料的应用前景.计算结果表明,单层GeTe有利于Li^(+)/Na^(+)/K^(+)的稳定吸附(-0.636,-0.794和-1.260 eV),并通过差分电荷密度及分波态密度图证明了两者之间的强相互作用.Li^(+)/Na^(+)/K^(+)在单层GeTe上的低扩散势垒(1.103,0.344和0.483 eV)以及通过分子动力学模拟计算出的扩散系数(3.65×10^(-12),2.385×10^(-10)和9.43×10^(-12)cm^(2)/s)表明,其在充放电过程中具有优异的扩散能力和快速的充放电速率.合理的开路电压(0.39,0.64和0.25 V)和高于商业石墨负极材料的理论比容量(535.4,669.2和1070.72 mA·h/g)预示单层GeTe可作为一种有前景的锂/钠/钾离子电池负极材料,同时可为其它类似皱褶层六方结构在能量转换和存储器件中的合理设计提供参考.

关键词：金属离子电池负极材料碲化锗密度泛函理论第一性原理

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港珠澳大桥岛隧工程技术挑战

现代隧道技术 2024年第2期61卷 214-222页

作者：陈越苏宗贤深中通道管理中心中山528400 香港科技大学(广州) 广州511455

港珠澳大桥岛隧工程是全桥项目的控制性工程,面临地质条件差、海上作业风险高、建设标准要求高和工期紧等多方面困难,建成后为目前世界最长的公路沉管隧道。2018年港珠澳大桥正式通车,2023年主体工程通过竣工验收,藉此再次梳理港珠澳大... 详细信息

港珠澳大桥岛隧工程是全桥项目的控制性工程,面临地质条件差、海上作业风险高、建设标准要求高和工期紧等多方面困难,建成后为目前世界最长的公路沉管隧道。2018年港珠澳大桥正式通车,2023年主体工程通过竣工验收,藉此再次梳理港珠澳大桥建设期面对的困难和技术挑战,大桥建设者秉承建设理念,以科研技术管理为抓手,通过科研与实践形成了海中人工岛快速成岛、深厚软弱土沉管隧道地基基础处理与沉降控制、工厂化管节预制等多项关键技术。其成果有力支撑了岛隧工程建设,为后续大型越江跨海岛隧工程建设奠定了基础,为世界跨海岛隧工程建设贡献了中国智慧。

关键词：港珠澳大桥沉管隧道人工岛技术挑战工厂化生产

“阵地战”的话语:葛兰西领导权理论的再展开

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外国文学评论 2024年第3期 5-23页

作者：陈越陕西师范大学中文系陕西师范大学文学院

葛兰西提出的“阵地战”植根于马克思主义在政治话语中使用军事隐喻的传统及其隐含的深刻的历史-逻辑,并提供了一种新的、反军事主义的军事化政治话语。其理论创新在于,通过“市民社会”与“领导权”的联结,当代发达资本主义社会权力结... 详细信息

葛兰西提出的“阵地战”植根于马克思主义在政治话语中使用军事隐喻的传统及其隐含的深刻的历史-逻辑,并提供了一种新的、反军事主义的军事化政治话语。其理论创新在于,通过“市民社会”与“领导权”的联结,当代发达资本主义社会权力结构的新颖性——建立在意识形态权力与政权相对分离基础上的资产阶级领导权,以及领导权斗争所要求的全新方式,第一次成为马克思主义理论中的统帅性主题。这一话语的核心理论功能,是在历史的不平衡发展的体系中,拒绝“统治阶级的斗争方法”,把市民社会开辟为“阵地战”的战场,即把“阵地战”作为市民社会的前提,而非相反;其中包含的方法论有助于我们认识当代批判理论中普遍存在的“阵地战”与“运动战”相脱离并向“游击战”蜕变的倾向。

关键词：葛兰西阵地战领导权国家与市民社会话语

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基于深度残差网络和YOLO的人物识别系统

现代计算机 2018年第19期24卷 40-43,52页

作者：邹阿金李承骏陈越锋广东海洋大学电子与信息工程学院电子信息工程系湛江524088 广东海洋大学电子与信息工程学院通信工程系湛江524088 广东海洋大学电子与信息工程学院自动化系湛江524088

通过残差网络和多尺度的图像训练来提高人头识别的精度,人头特征的检测有两种方法,以往是基于事先描绘好的人头特征,还有基于统计训练模型的方法,后者具有很好的鲁棒性,用神经网络去训练,可以得到比较好的效果;基于密集的多人图像存在... 详细信息

通过残差网络和多尺度的图像训练来提高人头识别的精度,人头特征的检测有两种方法,以往是基于事先描绘好的人头特征,还有基于统计训练模型的方法,后者具有很好的鲁棒性,用神经网络去训练,可以得到比较好的效果;基于密集的多人图像存在重叠的人头和远近尺度不一的人头特征,这就需要对人物头像的训练样本做更多特殊的处理;对于不能实时检测的问题,采用另外一种YOLO检测的方法,进行缺陷的弥补,获得相关的应用模型。

关键词：残差网络多尺度密集人群 YOLO