简介:为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。
简介:公路用地及用地范围内拆迁物的分类计量是公路勘测设计的重要工作之一,为了克服以往利用AutoCAD的简单命令辅助完成这项工作的过程繁琐、效率低下的弊端,通过二次开发编程,在基于AutoCAD的公路设计地理信息系统中增加了公路用地及用地范围内拆迁物程序化分类计量的功能。
简介:在目前矫治近视的各种方法中,硬性透气性角膜接触镜(RGP)对近视的控制效果受到人们的密切关注.硬性透气性角膜接触镜(RGP)可以控制眼球的延长,增大角膜曲率,减少波前像差,改善光学系统的像质等,从而矫正及控制近视发展,正在越来越多地为人们所接受.