DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 完善我国工程总承包立法的相关建议 5.1. 在有BIM和整体装配式项目下先行先试联合体投标 日本Q公司在中国施工项目对BIM的运用达到非常高的层次，在建项目全部进入局域网，由固定设备统一接收外部信息，每天要将工作内容上传到平台并保存，上一级可以监督下面工作人员情况，总部随时可能问询项目进展，包括吊装第几层，与原来进度进行实时跟踪，整个运行按部就班，只是增加了现代工具和理念及每天航拍BIM收集数据补充提高而已，现实情况也是不折不扣在执行时标网络进度计划图，钢结构日本总部派出专家在现场完成所有整体拼装指导。计划性非常强，一旦开始严格到小时，八万平方5层，60米高钢构，以及生产配套建筑，包括所有业主设备生产穿插安装调试，一年零两个月全部完成并生产出品，形成惊人的执行力。其在中国的某个项目也采用国际工程总承包模式，管理班子70人，包括现场常驻的项目设计人员。项目开始后，在一个统一的BIM平台上，包括在外委钢结构工厂加工，按计划加工实时上传构件，能够做到统一全球采购，现场组装吊拼。到现场构架扫码，吊车按时按位置吊装，效力极高，数以千万配件有条不紊在平装，现场堆放几乎为零。BIM技术在总承包装配式方面始终起到不可替代的关键作用，从方案设计到获得项目，从投标清单细化再到施工图纸，施工管理和构件加工及运输安装，无处不在的BIM使国内五方各自为政割裂的价值链重新打通，形成一体化；公司是以设计人员为主体，由包括设计、采购、施工、开车、报价及项目管理等各类技术、管理、人员为骨干的专家群组成构架和核心。 专家学者们也提出我国国内推行项目总承包可以考虑以BIM为纽带贯穿项目全过程，在带有装配式元素项目上先行先试，总结经验后再全面展开，而不应当一窝蜂全是工程总承包，无论基本条件是否具备。采用BIM技术能有效解决设计与施工各自为政、内部产生利益纠葛，无法形成合力的弊端，全部采用时标网络进度控制，工期优化到天，能提前交工并到达优良。装配式大型钢构项目国内运用BIM技术可使工作流程集成化，现场每个构件吊装、制造、运输时时处于监控下，每个配件均有二维码，将建筑、结构、工厂加工、机电等专业协调在一起，发现问题及时沟通、协调、实现各专业的无缝对接。这就要求原始数据建模在总承包项目负责人的统筹指挥下，设计部门建模时要同时考虑后续施工分包单位建立在一个平台接口，必须要求配合过的单位才能做到正确、精细、及时。同时运用BIM还可以对于施工监测、总平面布置的更趋于合理性和科学性。 通过了解、学习这些成功经验，有利于我国施工企业少走弯路，更快更好的调整自身的管理策略，首先在中国确保市场地位，进而走向国际市场，做大做强。作为国内房地产界领军型企业的万科房地产，已经和大成建设大成协议，外聘日方人员作为管理顾问，同时安排管理人员到日本研修；同样位于房地产业前列的SOHO公司，从2011年开始致力于招聘有日系施工企业经验的管理人员，同样近日蓝城集团也派骨干到日本研修总包管理，所以，不仅是国内施工企业，相关的房地产企业也已在调整自己的管理策略，夯实基本功，以确保企业的先进性、适时性。 5.2. 政府部门和立法机关应当不断借鉴国际立法经验完善工程总承包合同示范文本和管理办法 [ 3 ] [ 4 ] 当前住建部等部委及各地房建局制订了不少工程总承包合同的示范文本，如1) 2011年9月7日，由住建部和国家工商总局联合发布的《建设项目工程总承包合同示范文本(试行)》(2011-2016)；2) 2011年11月20日，国家发展改革委联合九部委发布的《标准设计施工总承包招标文件》，其中第四章合同条款及格式提供的合同范本；3) 2018年9月13日，浙江省招标投标办公室发布的《浙江省重点工程建设项目总承包招标文件示范文本(征求意见稿)》中的合同范本；4) 2018年9月18日，深圳市住房和建设局发布的《建设工程设计采购施工总承包合同(示范文本)》；5) 2018年10月31日，河北省住建厅发布的《房屋建筑和市政基础设施工程总承包招标文件示范文本》；6) 2019年11月25日，福建省住建厅发布的《福建省房屋建筑和市政基础设施工程标准工程总承包招标文件(征求意见稿)》；7) 2019年11月28日，《温州市建筑和市政公用项目工程总承包招标文件示范文本(2019年版)》。这些合同文本与国际成熟的合同文本相比还有不少差距，应当不断加以完善。 2017年发布国家标准《建设项目工程总承包管理规范》，对总承包相关的承发包管理、合同和结算、参建单位的责任和义务等方面作出了具体规定，随后又相继出台了针对总承包施工许可、工程造价等方面的政策法规。2019年5月，住建部公布了《房屋建筑与市政基础设施项目工程总承包管理办法》征求意见稿，该管理办法一旦生效，将成为我国工程总承包领域唯一法规性文件，但该管理办法生效时间尚未可知，即便生效，效力层级较低，且其适用范围仅限于“房屋建筑及市政基础设施项目”，立法机关应当将其提升为法律层次并不断完善适用范围。
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user: 摘 要 本文首先通过找到合适的非线性变换将一个非线性反应扩散方程化简为标准的热传导方程，然后利用变量分离法求解这个标准的热传导方程，最后通过这个非线性变换的逆变换得到非线性反应扩散方程丰富的显式精确解。 关键词 :非线性反应扩散方程，变量分离法，非线性变换，显式精确解 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 众所周知，非线性偏微分方程广泛应用于海洋工程、光纤通信、等离子体物理、化学物理等诸多科学领域，同时，非线性偏微分方程精确解的研究工作在非线性科学中具有十分重要的意义。近年来，相继涌现出一些研究偏微分方程非线性系统精确解的方法，如Hirota双线性方法 [ 1 ]，Backlund变换方法 [ 2 ]，齐次平衡法 [ 3 ] [ 4 ]，变量分离方法 [ 5 ] [ 6 ]，反演散射方法 [ 7 ]，正弦余弦方法 [ 8 ] [ 9 ] 等。非线性偏微分方程的求解是一个十分重要但极其困难的问题，至今为止都没有一种普遍适用、行之有效的方法，一般来说，首先可以通过假设目标方程解的形式或者变量变换等手段来约化目标方程，将目标方程转换到我们较为熟悉的线性偏微分方程或者常微分方程(组)的形式，通过求解这些线性偏微分方程或者常微分方程(组)从而得到目标方程的精确解。然而在很多情况下非线性偏微分方程经过一个合适的变换会被约化成一系列由多个偏微分方程组成的超定非线性偏微分方程组 [ 10 ] [ 11 ]。 接下来我们讨论如下非线性反应扩散方程： (1.1) 其中， λ ， a ， k 是任意常数，且 λ ≠ 0 ，这个非线性反应扩散方程经常出现在微分几何、化学以及动力学等领域，常用于描述粒子运动、生物菌落成长等现象 [ 12 ] [ 13 ]，近年来受到许多学者的关注。关于非线性反应扩散方程(1.1)可积性、精确解方面已有一些研究 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]，然而相对而言这方面研究较少，本文的目的在于得到非线性反应扩散方程(1.1)丰富的精确解，从而为非线性反应扩散方程(1.1)的相关理论研究做一些补充和拓展，为相关领域的数值计算的准确性提供检验。
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user: 2. 相应的非线性变换 为了化简目标方程(1.1)，需要找到合适的非线性变换，首先考虑如下方程： u t = λ u x x + k u ， (2.1) 称方程(2.1)为方程(1.1)的母方程，而方程(1.1)称为方程(2.1)的生成方程；接下来希望找到一个能够将非线反应扩散方程(1.1)转化成母方程(2.1)的变换，由方程(2.1)出发，首先作变换： u = g ( v ) ， (2.2) 其中 g ( v ) 是待定光滑函数，由此计算可得： u t = g ′ ( v ) v t ， (2.3) u x x = g ″ ( v ) v x x + g ′ ( v ) v x x ， (2.4) 将等式(2.3)、(2.4)代入方程(2.1)，可得： g ′ ( v ) v t = λ ( g ″ ( v ) v x 2 + g ′ ( v ) v x x ) + g ( v ) ， (2.5) 不失一般性，这里我们令 g ′ ( v ) ≠ 0 ，可以得到一个与反应扩散方程(1.1)形式对应的方程： (2.6) 对照方程(1.1)和(2.6)，要找到这个非线性变换，只需满足下列条件： { g ″ ( v ) / g ′ ( v ) = 2 a − v g ′ ( v ) / g ( v ) = 1 v − 1 v − a (2.7) 通过求解常微分方程组(2.7)我们找到如下变换： u = g ( v ) = v v − a ， (2.8) 换言之，方程(1.1)可以通过变换(2.8)的逆变换 v = a u u − 1 化简至方程(2.1)，为了进一步化简方程(2.1)，首先对方程(2.1)两边同时乘以 e − k t ，可得如下方程： e − k t u t = λ e − k t u x x + k e − k t u ， (2.9) 再通过变换： w = e − k t u ， (2.10) 即可将方程(2.9)化简为一般的热传导方程： w t = λ w x x . (2.11) 综合考虑(2.8)、(2.10)我们可以发现：通过非线性变换： v = a e k t w e k t w − 1 ， (2.12) 便可以将方程(1.1)转化为热传导方程(2.11)。
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user: 3. 显式精确解 本节首先利用变量分离法求出热传导方程(2.11)的一些显式精确解，再根据非线性变换(2.12)便可以得到非线性反应扩散(1.1)丰富的显式精确解。 运用变量分离的思想，假设热传导方程(2.11)有乘积形式的变量分离解： w ( x ， t ) = X ( x ) T ( t ) ， (3.1) 其中 X ( x ) ， T ( t ) 是待定光滑函数。 将(3.1)代入到方程(2.11)，可得： T ′ ( t ) X ( x ) = λ T ( t ) X ″ ( x ) ， (3.2) 整理等式(3.2)得： T ′ ( t ) λ T ( t ) = X ″ ( x ) X ( x ) ， (3.3) 对于等式(3.3)，等式右边是关于空间变量x的函数，与时间变量t无关，因此当且仅当等式两端都等于一个常数时，方程(3.3)成立，不妨设这个常数为 λ 1 ，可得： T ′ ( t ) = λ λ 1 T ( t ) ， (3.4) X ″ ( x ) = λ 1 X ( x ) . (3.5) 当 λ 1 = 0 时，通过求解方程(3.4)、(3.5)可得： T ( t ) = b ， (3.6) X ( x ) = c x + d ， (3.7) 其中 b ， c ， d 是常数，综合(3.1)和(2.12)可得非线性反应扩散方程(1.1)的一族显式精确解： v 1 ( x ， t ) = a e k t ( C 1 x + C 2 ) e k t ( C 1 x + C 2 ) − 1 ， (3.8) 其中 为任意常数。 当 λ 1 < 0 时，求解常微分方程(3.4)、(3.5)可得通解： T ( t ) = a 1 e λ λ 1 t ， (3.9) X ( x ) = b 1 sin ( − λ 1 x ) + c 1 cos ( − λ 1 x ) ， (3.10) 其中 a 1 ， b 1 ， c 1 都是任意常数，根据(3.1)和(2.12)可得非线性反应扩散方程(1.1)另一族显式精确解： v 2 ( x ， t ) = a e ( k + λ λ 1 ) t ( C 1 sin ( − λ 1 x ) + C 2 cos ( − λ 1 x ) ) e ( k + λ λ 1 ) t ( C 1 sin ( − λ 1 x ) + C 2 cos ( − λ 1 x ) ) − 1 ， (3.11) 其中 为任意常数。 当 λ 1 > 0 时，运用与上面相同的步骤可以求得如下显式精确解： v 3 ( x ， t ) = a ( C 1 e ( k + λ λ 1 ) t + λ 1 x + C 2 e ( k + λ λ 1 ) t − λ 1 x ) ( C 1 e ( k + λ λ 1 ) t + λ 1 x + C 2 e ( k + λ λ 1 ) t − λ 1 x ) − 1 ， (3.12) 根据文献 [ 13 ] 的方法，我们可以找到热传导方程(3.1)如下显式精确解： w ( x ， t ) = C 1 e k 1 x + λ k 1 2 t + ζ 0 + C 2 ， (3.13) w ( x ， t ) = e − λ k 1 2 t ( C 1 cos ( k 1 x + ζ 0 ) + i C 2 sin ( k 1 x + ζ 0 ) ) + C 3 ， (3.14) w ( x ， t ) = C 1 x 2 + C 2 x + 2 λ C 1 t + C 3 ， (3.15) 其中 C 1 ， C 2 ， C 3 ， k 1 ， ζ 0 可取任意常数，i为虚数单位。根据非线性变换(2.12)即可找到关于方程(1.1)的一些显式精确解： v 4 ( x ， t ) = a ( C 1 e k 1 x + ( λ k 1 2 + k ) t + ζ 0 + C 2 e k t ) C 1 e k 1 x + ( λ k 1 2 + k ) t + ζ 0 + C 2 e k t − 1 ， (3.16) v 5 ( x ， t ) = a e ( − λ k 1 2 + k ) t ( C 1 cos ( k 1 x + ζ 0 ) + i C 2 sin ( k 1 x + ζ 0 ) ) + a C 3 e k t e ( − λ k 1 2 + k ) t ( C 1 cos ( k 1 x + ζ 0 ) + i C 2 sin ( k 1 x + ζ 0 ) ) + C 3 e k t − 1 ， (3.17) v 6 ( x ， t ) = a e k t ( C 1 x 2 + C 2 x + 2 λ C 1 t + C 3 ) e k t ( C 1 x 2 + C 2 x + 2 λ C 1 t + C 3 ) − 1 . (3.18)
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user: 4. 结论与讨论 通过利用非线性变换将非线性反应扩散方程(1.1)转化为一个标准的热传导方程，然后运用变量分离法得到非线性反应扩散方程(1.1)丰富的精确解。这些结果可以为非线性反应扩散方程(1.1)相关领域的定性理论研究提供一些启示和数据帮助，为相关领域的数值计算方面提供检验数值解精确程度、数值格式类型的具体算例。
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user: 摘 要 为了研究手机信令数据在识别用户出行方式领域的应用，进一步提高出行方式识别的准确度。首先，介绍了手机信令数据产生的原理、聚类算法选取的原则。然后，根据地上地下基站的不同将出行方式的识别分为两个方向：地面出行方式、地铁出行的识别。接着，针对地面交通、地铁出行将信令数据分别与导航轨迹数据、地铁基站库数据进行结合建立了模型，以此判定用户的出行方式。最后，基于某运行商提供的志愿者的信令数据对模型进行验证。研究结果表明，该识别算法正确率达86.12%，有效的提升了出行方式识别算法的精度。 关键词 :手机信令数据，导航数据，出行方式识别 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 基于手机信令数据的居民出行信息采集技术作为一种新兴的调查技术已广泛应用于交通调查中。相较于传统的调查方法，其具有成本低、周期短、覆盖面广等优点，能更加全面高效、持续的获取居民的出行方式，可以为城市规划、交通组织管理提供决策依据 [ 1 ] [ 2 ]。 目前国内外关于手机信令的研究主要集中在出行轨迹、交通流等方面 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，而针对出行方式识别的研究成果尚不多见。国际上，相关学者最先通过对平均速度、最大速度、出行时长等设定不同的阈值实现出行方式的识别 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ；Anderson等 [ 10 ] 利用速度、信号强度波动与服务小区数量之间的关系，采用隐马尔可夫模型HMM (Hidden Markov Model)对交通方式进行识别；Wang等 [ 11 ] 使用K-means聚类方法对信令数据的轨迹进行分组，然后通过时间匹配从而判定出行方式；Yu Ning [ 12 ] 等利用手机信令数据与GPS数据、基站数据、加速度数据等构建了交通方式的识别系统；Hong等 [ 13 ]，Reddy等 [ 14 ] 将地理信息系统与数据结合，利用平均速度、最大速度等特征将数据分为许多不同速度区间，依据速度大小，结合地理信息，利用决策树识别交通方式。 国内对于手机信令数据的研究起步较晚，研究主要集中在2008年之后。张博 [ 15 ] 考虑出行距离、时间、平均速度三个指标结合出行轨迹提出了出行方式模糊识别模型；但模型选取的指标受天气、实际路况等因素的影响较大。部分学者利用GPS定位数据采用神经网络、支持向量机、多层感知器神经网络模型进行出行方式的识别，达到了良好的精度 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。赖见辉 [ 19 ] 使用手机信令数据和轨道交通线路信息识别地铁出行轨迹。 纵观国内外文献，以往研究主要通过GPS定位数据进行出行方式的识别，而手机信令数据的研究则主要集中在OD的获取等方面。为进一步提高居民出行方式判定的准确率，本文主要利用手机信令数据同时结合地图导航数据、地铁基站数据库，采用DBSCAN算法，构建出行方式的识别模型，最后通过实际案例对模型的有效性进行了验证。
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user: 2. 基本原理 手机信令数据产生原理 手机处于待机状态时通过基站与无线通信网络进行信息交互，与此同时无线通信网络记录手机所处的位置区信息。 由于基站分布在道路附近，因此信令数据记录的坐标散落在真实出行轨迹附近，将信令数据与道路的轨迹点进行聚类分析，大量的信令数据将与实际出行路径的轨迹点聚类可以获得很多簇。基于此原理，同时考虑到出行方式与出行路径相互联系又相互制约，将出行方式与路径通过导航地图进行关联。使用百度地图应用程序接口请求同一个OD下不同交通方式的各种导航轨迹数据，然后将信令数据中的位置数据与导航轨迹数据进行聚类分析，通过聚类簇中的信令数据的个数计算各交通方式下导航地图规划路径的匹配度。结合出行时间相似度判定地面出行过程中最有可能的出行方式。
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user: 3. 识别算法 3.1. 识别算法分类 基站包括位于地面的普通基站和位于地铁内的微蜂窝基站。为满足各自通信质量的需求，地面移动通信网络与地铁移动通信网络存在以下不同点：首先是基站布设形式方面，地铁基站按照地铁线路走线呈点式分布，地面基站的布设则较为复杂；然后是基站覆盖范围方面，地铁站点间重复覆盖度较小，相邻站点间的基站不会出现信号交叉干扰，而地面基站信号干扰的现象则较为普遍。地铁移动通信网络与地面移动通信网络在基站布设、信号覆盖、服务需求等方面的差异性使得用户进入和离开地铁站点时都会发生一次地面基站与地铁基站的切换，并记录在信令数据中。这一特征可以为判定用户是否采用地铁出行方式，提供了技术条件。结合地面基站与地铁基站的特点，本文将出行方式的识别方法分为地面与地铁两个方面进行研究。如图1所示。 图1. 方式划分 3.1.1. 地面出行方式识别 地面交通出行方式识别算法流程如图2所示。具体步骤如下： 1) 获取用户一次有效出行段的信令数据集合A，包含此次出行轨迹点的经纬度坐标、时间戳等信息。 2) 由于出发时间对出行方式以及出行路径的选择影响较大。本文通过对出发时间进行情景划分，在相似情景下利用导航地图的应用程序接口进行各交通方式的路径规划，减少这一因素对算法识别准确率的影响。情景划分见表1。 Table 1 Division of case 工作日 周末 节假日 高峰时段 情景1 情景2 情景3 平峰时段 情景4 情景5 情景6 表1. 情景划分 3) 使用百度地图应用程序接口请求从起点到终点各种交通方式(骑行、步行、小汽车(不区分私家车和出租车)、公交车)在相似情景下的导航数据。定义获得的导航数据集合为 H = { h 1 ， h 2 ， ⋯ ， h i ， ⋯ ， h n } ，h i 表示第i个导航线路；其中导航线路数据包含从起点到终点所需要经过的道路沿线的经纬度坐标点 L = { l 1 ， l 2 ， l 3 ， ⋯ ， l i ， ⋯ ， l n } ，l i 表示第i个导航路线h i 对应的经纬度坐标 l i = ( l x ， l y ) ，距离长度 S = { s 1 ， s 2 ， s 3 ， ⋯ ， s i ， ⋯ ， s n } ，S表示距离集合，s i 表示第i个导航路线h i 对应的才能够起点到终点的距离长度、交通方式 M = { m 1 ， m 2 ， m 3 ， ⋯ ， m i ， ⋯ ， m n } ，M表示交通方式的集合，m i 表示h i 对应的交通方式，以及所用时长 T = { t 1 ， t 2 ， t 3 ， ⋯ ， t i ， ⋯ ， t n } ，T表示所用时长的集合，t i 表示h i 对应的所用时长。 4) 设一次有效出行段的信令数据的坐标集合为 A = { a 1 ， a 2 ， a 3 ， ⋯ ， a i ， ⋯ ， a n } ，A表示信令数据的坐标集合，a i 表示出行段中第i个基站的经纬度坐标。将信令数据的经纬度坐标a i 与导航路线的经纬度坐标l i 进行聚类分析。设定好参数，聚类得到k个坐标点的簇 B = { b 1 ， b 2 ， b 3 ， ⋯ ， b i ， ⋯ ， b k } ，B为簇的集合，b i 为第i个簇。 5) 分析并获取B中含有导航轨迹坐标l i 的簇的集合BL，统计集合BL各簇中含有基站坐标a i 的个数记为N li ；信令数据坐标集合A中坐标点的个数为N。将不同出行方式下的各种导航轨迹与信令数据进行聚类分析，获得各出行方式下导航轨迹数据与信令轨迹数据的轨迹匹配度 R = { r l 1 ， r l 2 ， ⋯ ， r l i ， ⋯ ， r ln } ；轨迹匹配度计算公式如下： r l i = N l i N (1) r li ：轨迹匹配度； N li ：簇中信令数据位置数据的个数； N：信令数据中位置数据的个数。 6) 对于某些路段可采用多种交通方式，所以存在交通方式不同但导航路线相同的情况。对出行实际用时和导航所用时长进行相关性分析。若两者相关性越大则该出行方式下的该路径是真实情况的概率就越大。时间相似度的计算公式如下： t l i = { 1 − | t i − T 0 | t i t i ≻ T 0 2 0 t i ≤ T 0 2 (2) t li ：时间相似度； t i ：hi对应的所用时长(s)； T 0 ：用户出行的实际用时(s)。 7) 综合考虑轨迹匹配度与时间相似度，设定相应的权重，最后计算得出所有出行方式下的出行路径的概率集合P = {P 1 ，P 2 ，···}。查询P中的最大值P max ，判定P max 对应的出行方式m i 为实际出行方式。计算公式如下： P i = K × r l i + ( 1 − K ) × t l i (3) P i ：一种交通方式m i 下一条出行路径h i 的概率； r li ：轨迹匹配度； t li ：时间相似度。 图2. 地面交通出行方式识别流程 3.1.2. 地铁出行方式识别 将信令数据中的位置数据在地铁基站数据库中进行遍历查询，若信令数据中出现与地铁基站数据相同的情况则判断该出行段的出行方式为地铁出行。 3.2. 评价指标 运用本文提出的识别算法，对出行段进行分割、相似性度量以及获取的出行轨迹点，选用查准率、召回率作为指标进行评价。 1)查准率(The precision， P)，指判定正确的样本的个数占判定结果总数的比例。 P = T P T P + F P (4) 2)召回率(The recall， R)，指判定正确的样本的个数占方式下实际样本个数的比例。 R = T P T P + F N (5) 在公式(4)~(5)中TP、FP、FN所代表的含义如下。 TP：判定正确的样本的个数； FP：误判为该出行方式的样本的个数； FN：被误判为其他出行方式的样本的个数。
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user: 4. 实例分析 为对算法识别的准确性进行检验，本文采用某运营商提供的志愿者单向加密后的数据进行研究，部分数据如表2所示。 Table 2 Signaling dat uid stime etime lon lat −9223****************** 2017/1/2 7:19:31 2017/1/2 7:19:50 116.877865 39.954074 −9223****************** 2017/1/2 7:20:07 2017/1/2 7:20:12 116.876572 39.95519 表2. 信令数据 根据信令数据提取出行段的信息，见表3。 Table 3 Signaling data information extractio 判断指标 提取信息 是否包含地铁出行 否 所属情景 情景1 出行起点时间 7:19:31 出行终点时间 7:43:16 出行时长 1425s 出行起点坐标 116.877865， 39.954074 出行终点坐标 116.803362， 39.971522 表3. 信令数据信息提取 使用百度地图应用程序接口请求从起点到终点各种交通出行方式在情景1下的路径规划，提取规划路径的坐标、时间。 根据基站小区的范围以及基站与道路之间的映射关系，令DBSCAN算法中的Eps = 300 m，MinPts = 2；轨迹匹配度K = 0.7，时间匹配度0.3。各出行方式下的概率见表4。 Table 4 Travel mode and path probabilit 公交 小汽车 骑行 步行 线路1 线路2 线路A 线路B 线路C 线路 线路 轨迹匹配度 68.13% 26.23% 93.41% 79.56% 86.39% 28.54% 84.02% 时间匹配度 32.21% 14.6% 67.25% 60.79% 51.58% 0% 0% 概率 57.35% 22.74% 85.56% 73.93% 75.95% 19.98% 58.81% 表4. 出行方式及路径概率 由此可知该用户此次从起点到终点采用小汽车的出行方式沿线路A出行。 利用出行方式识别模型，对信令数据样本进行测试。表5是样本交通出行方式识别结果。 Table 5 Comparison between recognition results and actual result 识别结果 查全率 步行 骑行 公交车 小汽车 总和 真实 轨迹 数据 步行 121 12 4 5 142 85.2% 骑行 9 109 3 9 130 83.8% 公交车 6 7 131 8 152 86.2% 小汽车 5 10 7 168 190 88.4% 总和 138 137 149 190 614 / 查准率 87.7% 80.0% 87.9% 88.4% / / 正确率 86.12% 表5. 识别结果与实际对比 614个出行段样本中，步行的样本个数为142、骑行的样本个数为130、公交车的样本个数为152、小汽车的样本个数为190。各出行方式的查准率、召回率均达到80.0%以上，整体识别的正确率也达到了86.12%。
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user: 5. 结果和分析 为了对算法的有效性与合理性进行判断，选取了查准率、召回率、正确率对模型的精度进行评价。由表5可知，各出行方式识别的查准率、召回率均达到了80%以上，整体识别正确率达到了86.12%。目前，部分学者利用手机信令数据进行出行方式识别方面的研究，文献 [ 15 ] 构建隶属度函数模型整体准确率为68%。相比之下，本文提出的识别算法能更为精确的识别用户的出行方式。这是因为传统的隶属度函数模型考虑的影响因素过于单一。本文基于手机信令数据、结合导航数据和地铁基站数据有效的区分了地面与地铁的出行，降低了各出行方式之间的相互干扰。
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user: 6. 结语 针对目前基于手机信令数据的出行方式识别方法研究较少且正确率较低的现状，结合手机信令数据、地图导航数据、以及地铁基站数据，提出了出行方式与路径的识别算法。在基于志愿者的614个出行段信令数据样本的基础上，利用该识别模型得到的结果整体的正确率达到了86.12%，高于现有的识别方法。此外本文针对地铁出行进行了分析，能够有效降低模型对地铁出行的误判率。但是，受样本数据的限制无法对地铁出行进行验证且导航数据也仅考虑了高峰、平峰时段对于导航数据的影响忽略了道路设施的因素，需要在以后的研究中进行一定的修正。
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user: 摘 要 为探究青年驾驶人风险驾驶行为产生原因，分析个体特征对风险驾驶行为的影响，利用陈会昌气质量表、驾驶技能量表(Driver Skill Inventory， DSI)、驾驶行为问卷(Driver Behaviour Questionnaire， DBQ)对90名中国驾驶员进行了问卷调查。通过配对t检验发现风险驾驶行为在不同性别驾驶人中并没有显著差异。相关性分析表明驾驶人气质特征与驾驶行为显著相关。除了驾驶人气质类型，驾驶人的驾驶技能对驾驶行为同样存在潜在影响。研究成果为青年驾驶人驾驶行为改善有一定指导意义。 关键词 :交通安全，驾驶技能，气质类型，风险驾驶行为 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 早在1993年，Elander [ 1 ] 等人指出，驾驶中导致交通事故的人为因素主要包括驾驶技能和驾驶风格两个部分，首次提出驾驶风格的概念。驾驶风格是驾驶员平常驾驶中的态度和思维模式或驾驶员驾驶行为的习惯风格。驾驶风格对驾驶员驾驶行为的预测和解释具有整体性功能。目前编制测量驾驶风格的工具，即驾驶风格问卷多由国外专家制定，国内采用的量表多为从国外翻译并修订的量表。 驾驶风格分为适应性和非适应性两种。适应性驾驶风格指驾驶员的驾驶行为比较安全谨慎，即安全型驾驶风格。非适应性驾驶风格即不安全驾驶风格，分为焦虑型、愤怒型和冒险型。以这三种驾驶风格为主的驾驶员，驾驶行为多存在违反交通规则，容易激惹并伴有攻击倾向，容易焦虑和存在错误性的操作行为，且这三种驾驶风格为主的驾驶员的交通违规行为和发生交通事故次数较多。 气质作为一种相对稳定的人格特征因素，可以更好地反映人们在驾驶过程中的心理活动。气质可以反映个体感受性和灵活性，比如一个人反应迅速还是迟缓，在人为因素导致的交通事故中，气质一定程度上对人的情绪管理失控和操作行为失误有影响。目前国内外学者对驾驶风格的影响因素进行了大量研究，但关于气质特征对驾驶风格的影响尚未有深入研究。本文从危险驾驶行为出发，探索性别差异和个体气质类型对驾驶行为特征的影响，尤其是危险驾驶活动。通过分层回归分析模型探究个体特征对驾驶行为影响，并从驾驶技能特征分析了其作用机理。研究成果为驾驶行为改善，降低事故发生提供参考。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 本次实验研究以现场测验的方式调查90位驾驶员。共删除14份问卷，有效问卷76份(84.4%)。抽样结果包括54位男性驾驶员和22位女性驾驶员。驾驶员年龄在20~62 (29.05 ± 9.09)岁，驾龄在2~28 (5.58 ± 5.25)年。 2.2. 调查问卷设计及信度检验 2.2.1. 气质量表 陈会昌量表由60个条目组成，可将驾驶人气质类型划分为四种：胆汁质、多血质、粘液质和抑郁质，每种类型对应15个测量题。该量表随机排列题目，采用李克特5级评分，完全不符合(−2分)，比较不符合(−1分)，一般(0分)，比较符合(1分)，非常符合(2分)。 Table 1 Reliability test of gas quality tabl 变量 项数 Cronbach’s α 基于标准化项的Cronbach’s α 胆汁质 15 0.754 0.767 多血质 15 0.788 0.787 粘液质 15 0.770 781 抑郁质 15 0.796 0.799 表1. 气质量表信度检验 气质量表信度检验汇总如表1所示，气质量表分为四个维度的分量表。其中，各个子量表的Cronbach’s alpha值(括号内为标准化项Cronbach’s alpha值)分别为胆汁质分量表0.754 (0.767)、多血质分量表0.788 (0.787)、粘液质分量表0.77 (0.781)、抑郁质分量表0.796 (0.799)。α值均高于0.7，说明问卷内部具有相当的一致性。 2.2.2. 驾驶技能量表 Horswill [ 2 ] 编制了驾驶技能自我评估量表，分为两个维度：感知–运动技能和安全保持技能。本文在原问卷基础上进行翻译和修订，并在技能量表中增加了情绪控制技能的维度。修订后的调查问卷共有20个条目，10个条目关于感知–运动技能(Perceptual-motor skills)，7个条目关于安全保持技能(Safety skills)，3个条目关于情绪控制技能(Emotional control skills)。问卷回答采用李克特5点法。分别为：非常弱(1分)、较弱(2分)、一般(3分)、较强(4分)、非常强(5分)。 Table 2 Reliability test of driving skills questionnair 变量 项数 Cronbach’s α 基于标准化项的Cronbach’s α 感知–运动技能 10 0.908 0.909 安全保持技能 7 0.830 0.829 情绪控制技能 3 0.796 0.796 表2. 驾驶技能问卷信度检验 驾驶技能问卷信度检验汇总如表2所示，驾驶技能问卷分为三个维度的分量表，各个维度的Cronbach’s alpha值(括号内为标准化项Cronbach’s alpha值)分别为感知–运动技能0.908 (0.909)、安全保持技能0.830 (0.829)、安全保持技能0.796 (0.796)。其中感知–运动技能与安全保持技能的信度值均大于0.8，说明量表内部一致性非常好。情绪控制技能信度值介于0.7~0.8之间，说明量表具有相当的信度。 2.2.3. 驾驶行为问卷 扩展版的DBQ [ 3 ] [ 4 ] 和PDBS [ 5 ] [ 6 ] 在这项研究中被用来测量驾驶员的行为。DBQ由28个项目组成，其中描述了异常驾驶行为(违规、错误)。PDBS包含14个项目，这些项目描述的行为不能归类为错误或违规，而是为了促进平稳行驶并照顾交通环境或其他道路使用者的行为，无论是否出于安全考虑，都应帮助并礼貌。要求参与者指出他们对每个项目执行驾驶行为的频率。每个驾驶员行为项均由驾驶员以6点Likert型量表(从不 = 1，几乎所有时间 = 6)进行评估。 中文版驾驶行为量表包括42个条目，问卷回答采用李克特6点法。分别为：从不(1分)、很少(2分)、有时(3分)、经常(4分)、频繁(5分)、一直(6分)。 Table 3 Reliability test of driving behavior questionnair 变量 项数 Cronbach’s α 基于标准化项的Cronbach’s α 错误 15 0.917 0.918 失误 6 0.735 0.761 违规操作 7 0.707 0.710 积极驾驶 14 0.556 0.835 总体 42 0.739 0.866 表3. 驾驶行为问卷信度检验 驾驶行为问卷信度检验汇总如表3所示。驾驶行为问卷分为五个维度的分量表，项数、Cronbach’s alpha值以及基于标准化项的Cronbach’s alpha值如上表所示。错误、失误、违规操作、积极驾驶的Cronbach’s alpha (标准化项Cronbach’s alpha值)分别为0.917 (0.918)、0.735 (0.761)、0.707 (0.710)以及0.556 (0.835)，各因素信度值均大于0.7，整体量表的α值为0.739，说明驾驶行为问卷具有相当的可靠性。
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user: 3. 结果 3.1. 性别对驾驶行为影响 使用性别(男性和女性)作为独立自变量，以错误、失误、违规操作、积极驾驶为因变量进行独立样本T检验。 Table 4 Comparison of MDSI-C dimensions of men and wome 男(n = 54) 女(n = 22) 总体(n = 76) M SD M SD t p 错误 34.67 14.22 31.59 13.29 0.90 0.38 失误 14.28 5.32 16 5.68 −1.22 0.23 违规操作 15.8 3.245 13.91 2.57 1.355 0.33 积极驾驶 62.19 12.18 63.36 8.85 −0.47 0.64 表4. 男女驾驶MDSI-C各维度均值比较 从表4数据来看，男性驾驶人出现错误、违规操作的频率高于女性驾驶人，女性驾驶人更少出现失误，更多的表现出积极驾驶行为。但并没有显著差异，即显著性p > 0.05。 3.2. 气质特征与驾驶行为相关性分析 采用Pearson积差相关对陈会昌量表各维度与驾驶行为类型进行相关分析。 Table 5 Correlation analysis between temperament characteristics and driving behavio 胆汁质 多血质 粘液质 抑郁质 错误 0.380 ** 0.903 0.490 ** 0.910 ** 失误 0.582 ** 0.904 ** 0.353 ** 0.061 违规操作 0.749 ** 0.463 ** 0.254 0.223 * 积极驾驶 −0.295 ** −0.266 0.246 * −0.044 表5. 气质特征与驾驶行为之间的相关分析 注：**表示p < 0.01，*表示p < 0.05。 如表5所示，胆汁质得分与错误(r = 0.380， p < 0.01)、失误(r = 0.582， p < 0.01)、违规操作(r = 0.749， p < 0.01)之间均呈显著正相关，与积极驾驶(r = −0.295， p < 0.01)之间呈显著负相关。胆汁质驾驶人在生活中很容易激动和兴奋，具有攻击性强、脾性暴躁的特点。在本研究胆汁质得分较高者对攻击性驾驶行为、追逐竞速驾驶行为有很高的正相关性，对谨慎行车有负相关性。现实中表现为容易因其他驾驶员对自己鸣笛而生气，变得愤怒或者兴奋，表现出应激反应；在被超车或被挡道时，表现出攻击性行为，用其它方式表达抗议或故意追逐他人。 多血质得分与失误(r = 0.59， p < 0.01)、违规操作(r = 0.345， p < 0.01)之间均呈显著正相关。多血质驾驶员可以灵活地响应外部刺激，遇到紧急问题时动作反应迅速，但是注意力容易分散，单调的道路景观会使多血质驾驶员情绪不稳定。本研究中多血质驾驶人表现出与违规操作的正相关性。 粘液质得分与错误(r = 0.490， p < 0.01)、失误(r = 0.353， p < 0.01)、积极驾驶(r = 246， p < 0.05)之间均呈显著正相关。粘液质驾驶员善于平衡操控车辆，其行为表现出遵守交通规则，开车谨慎保守的特点。粘液质得分越高的驾驶员，性格越稳重，行车时少概率发生超速或激进行为，与积极驾驶呈正相关性。 抑郁质得分与错误(r = 0.910， p < 0.01)、违规操作(r = 0.223， p < 0.05)之间均呈显著正相关。抑郁质驾驶员在行车时，很难适应多变的道路环境。例如，前方突然出现行人时容易惊慌失措，做出乱打方向盘的举动，或者紧急刹车，导致发生交通事故；当前方有障碍物时因其优柔寡断的特性，容易造成擦撞。本研究中抑郁质驾驶人与错误驾驶表现出显著正相关性。 3.3. 驾驶技能与驾驶行为相关性分析 实际上，驾驶行为特征不仅与驾驶人气质类型紧密相关，驾驶人具备的驾驶技能对驾驶行为存在潜在影响。驾驶技能与驾驶行为特征相关系如表6所示。 Table 6 Correlation analysis between driving skills and driving behavio 感知–运动技能 安全保持技能 情绪控制技能 错误 −0.293 ** −0.042 −0.071 失误 −0.035 −0.277 * 0.134 违规操作 −0.507 −0.235 −0.340 ** 积极驾驶 0.339 ** 0.358 ** 0.405 ** 表6. 驾驶技能与驾驶行为相关性分析 注：**表示p < 0.01，*表示p < 0.05。 如表6所示，驾驶人感知–运动技能与错误驾驶(r = −0.293， p < 0.01)呈显著负相关，与积极驾驶(r = 0.339， p < 0.01)呈显著正相关。说明驾驶人感知–运动技能越优秀，驾驶人出现错误的几率越低，出现积极驾驶行为的几率越高。 安全保持技能与失误(r = −0.277， p < 0.05)呈负相关，与积极驾驶(r = 0.358， p < 0.01)之间呈显著正相关。这说明驾驶人安全保持能力越高，越能够适应环境采取积极驾驶行为，减少失误驾驶的出现。 情绪控制能力与违规操作(r = −0.340， p < 0.01)呈显著负相关，与积极驾驶(r = 0.405， p < 0.01)之间呈显著正相关。说明驾驶人情绪管理能力越强，出现违规操作的越少，积极驾驶居多。
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user: 4. 结论 通过开展问卷调查分析了性别和驾驶人气质类型对驾驶行为特征的影响。不同性别青年驾驶人驾驶行为特征并没有表现出显著差异。四种气质特征能够在一定程度上反映出驾驶人的行车敏捷性、兴奋性及忍耐性，对驾驶行为特征预测有一定作用。除了驾驶人气质类型，驾驶人的驾驶技能对驾驶行为同样存在潜在影响。驾驶技能越高的驾驶人表现出采取积极驾驶行为的频率越高。感知–运动技能越优秀的驾驶人出现错误的几率越低，安全保持能力越高的驾驶人出现失误的几率越低，善于情绪控制的驾驶人则出现违规操作的几率更小。 本研究的不足之处在于调查问卷样本偏少，且基于自答式的调查问卷可能会受社会心理预期的影响，出现问卷回答随意或者不诚实的情况，这会对后续的分析产生影响。
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user: 摘 要 本文以1:1列车制动综合试验台为研究对象，详细分析了制动工况下黏着特性相关的特征参数的测试方法，主要包括滑移率、黏着力以及正压力。最后利用试验台进行同一工况下的重复试验，通过数据整理及分析得出黏着滑移率关系曲线，证实了该1:1列车制动系统综合试验台能满足对制动过程中轮轨间黏着系数的测试。 关键词 :载运工具运用工程，列车制动，黏着系数，测试方法 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现今国内列车黏着特性研究较国外而言相对落后，由于理论研究有其局限性，所以试验研究成为其主要研究手段 [ 1 ]。线路实车试验耗费大量人力、物力，且影响线路正常运营，所以台架试验是研究黏着特性的重要途径。国内台架试验在牵引工况研究上取得一定的进展，但是制动大滑移工况下相关的测试方法和技术还没能形成系统，试验中黏着力、滑移率以及正压力的测试方法不一；此外，目前列车制动安全性以及列车防滑性能均对研究制动工况下列车黏着特性提出迫切需要，故研究制动工况下黏着系数测试方法迫在眉睫 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。
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user: 2. 制动系统综合试验台简介 制动系统综合试验台为1:1全尺寸试验台，相比于众多小比例试验台能够最大的降低尺寸效应带来的非线性影响。试验台最高设计时速为500 km/h，可以模拟0~400 km/h速度范围内的列车牵引和制动过程。为模拟车轮连续的在钢轨上滚动，制动系统综合试验台采用大直径的具有轨头形状的滚轮来模拟静止的轨道。 试验台机械系统的组成包括牵引动力系统(采用变频调速电机为系统提供牵引动力，使轨道轮达到试验速度)、飞轮模拟惯量部分(试验台利用飞轮装置的旋转惯量模拟现车的平移惯量)、轴重模拟(利用假车体和砝码模拟实车轴重)、同步齿轮传动(保证两根传动轴以及转向架轮轴的同步)。其实物三维图如图1所示。其中，最右端为牵引动力系统，最左端为飞轮模拟惯量部分，转向架处设置假车体，上面放置砝码，为轴重模拟部分，同步齿轮箱用于同步传动。 图1. 制动系统综合试验台三维图 制动系统综合试验台采用带有轨头形状的轨道轮模拟无限长的运行轨道。试验台轨道轮与车轮接触如图2所示。假车体与转向架通过牵引中心销连接，假车体的纵向自由度受到与地面固连的两个反力架所限制。 图2. 试验台布置
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user: 3. 试验原理 为探求制动工况下黏着系数–滑移率关系，必须同时得到黏着系数和滑移率两个物理量。试验过程中启用4组飞轮组以及2个牵引电机，但只对转向架的一根轴施加制动。试验过程中尽量控制试验台牵引电机保持匀速，然后控制制动缸压力逐渐增大，进而使轨道轮和轮对之间速度差(滑移率)逐渐增大，模拟轮轨之间“滚中带滑”的运动状态，实时采集该过程中的轨道轮转速、轮对转速、制动力、轮轨间正压力等数据，计算得到黏着系数–滑移率曲线。 3.1. 参数测量原理 根据黏着系数的定义，制动过程中的实际利用黏着系数可根据公式求得： μ = F N (1) 其中F为最大瞬时制动力(黏着力)，N为瞬时正压力。当F达到轮轨间黏着力的极限值时，对应的μ值即为当前状态的黏着系数。 根据滑移率的定义，滑移率可根据公式求得： ς = v − w ⋅ r v (2) 其中v是车速，ω是轮对角速度，r为车轮滚动圆半径。在本试验中，v取轨道轮实际测量线速度，ω取轮对实际测量角速度 [ 5 ] [ 6 ]。所以滑移率的测量包含轨道轮速度采集和车轮速度采集两部分。 3.2. 特征参数测算方案 3.2.1. 滑移率测算方案 滑移率是通过公式2计算而得，在本试验中，由于采用轨道轮模拟线路，因此v取轨道轮实际测量线速度， ω ⋅ r 取轮对实际测量线速度，所以滑移率的测量包含轨道轮速度采集和车轮速度采集两部分。 因此，在黏着测试分析过程中，对转向架轮对速度和轨道轮速度的准确测量是关键因素。不仅涉及到高速工况下转速的精确测量，也涉及到低速工况下速度的快速检测。对于转向架轴速，速度来源可以采用安装于轴箱侧的测速发电机。对于轨道轮的转速，速度来源采用安装于轨道轮与电机侧转速扭矩仪传感器，也可以采用电机转速控制器中输出端的光电编码器。由于电机转速控制器中光电编码器测量值为牵引电机输出量，虽然轨道轮与电机为轴连接，但是不属于轨道轮的直接测量。因此，本试验中，从测量有效性角度考虑，选用扭矩仪传感器为轨道轮轮速测量元件。 因此，滑移率相关物理量的测算框图如图3所示。对于轮对和轨道轮采用不同的传感器进行测量，并输出包含实时频率信号的正余弦波，经信号处理单元对信号进行调理后，转换为方波信号，接入数据采集单元。 图3. 滑移率测算理图 3.2.2. 黏着力测算方案 利用旋转轴所受扭矩受力分析计算黏着力。制动轴所受的外力矩为电机侧、轮对制动盘以及飞轮侧的力矩总和。因此在以上受到外力矩的截面处分析各个截面的扭矩和扭矩变化，得到扭矩变化图如图4所示。 根据图4和图5所示的受力分析可知制动扭矩与扭矩仪测量值之间满足公式，所以可得制动力的计算式如下。 T 1 + T 2 − T = 2 ⋅ I R ⋅ v ˙ R (3) F = T R = T 1 + T 2 − 2 ⋅ I R ⋅ v ˙ R R (4) 其中， T 1 ， T 2 是制动轴轨道轮两侧扭矩仪的测量值， I R 是单个轨道轮转动惯量，R是轨道轮半径，v为轨道轮线速度。通过上述分析，这种方法测算黏着力只与被测量扭矩值和瞬时速度有关。 图4. 制动轴截面扭矩图 图5. 制动力受力分析图 3.2.3. 正压力测算方案 试验过程中轮轨之间的正压力是动态变化的，若采用静态轴重作为正压力则计算出的黏着系数会与真实值产生很大的偏差，所以试验中需要对实际的滚动的车轮进行正压力测量 [ 7 ]。本文正压力的测量仪器由相应供应商提供，其应变片以及安装图如图6所示，传感器与仪器连接的示意图如图7所示。传感器组成电桥，根据采集器引脚说明，电桥任意两对边做输入端连接采集器+Eg和−Eg，另外两个对边分别连接Vi+和Vi−。+Eg为电桥供电正极，−Eg为电桥供电负极；Vi+为电桥输出正极，Vi−为电桥输出负极；G为地线，可悬空。 图6. 正压力测试仪器安装图 图7. 计算机与仪器连接方式 由于列车运行环境是高速运转，并存在多种复杂运行工况，必须采用无线采集。本试验台正压力测量将测力轮对的应变调理及采集保存功能全部集成到无线节点内，并将此无线节点安装到轮对上。通过笔记本电脑连接网络交换机，网络交换机分别连接AP和同步控制器，再与仪器进行无线通讯连接。
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user: 4. 验证性试验及其结果 对湿轨条件下轴重11 t、速度100 km/h最大滑移率25%的工况进行试验，试验基本步骤如下： a) 用两台牵引电机将轨道轮和车轮牵引至速度100 km/h，保持洒水500 ml/min； b) 开始对一根轴施加制动，设定制动缸压力为最大600 KPa，实时测算黏着系数和滑移率； c) 当滑移率达到临界值(设定的最大值)时防滑阀自动排气停止制动； d) 重复1~3试验步骤多次，完成同一工况下的多次重复试验。 同一工况下，多次试验结束后，对试验所得数据进行处理、分析 [ 8 ]，通过拟合得出黏着系数滑移率关系如图8所示。 图8. 黏着系数滑移率关系 由上述曲线可看出，试验基本达到了预期的效果，数据能反映黏着系数与滑移率之间的关系：随着滑移率的增大，黏着系数先上升至一个峰值点，再下滑一段后继续上升。多次相同工况试验均得到一致的结果，所以该试验台以及试验方法能用于研究制动过程中轮轨间黏着系数与滑移率的测试。
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user: 5. 结论 本文通过对制动系统综合试验台的介绍，着眼于试验原理、参数测量方法及其误差分析方法设计制动系统综合试验台，测试制动过程中轮轨间黏着系数及其滑移率。基于试验参数测量原理和特征参数测量方案的列车制动综合试验台，对湿轨条件下轴重11 t、速度100 km/h、最大滑移率25%的工况进行重复试验，分析其试验数据得出黏着系数滑移率关系曲线。该曲线能很好反映制动工况下轮轨黏着与滑移率之间的关系，能得到轮轨间黏着系数。所以该制动系统综合试验台能满足对制动过程中轮轨间黏着系数进行测试的条件，能得出正确、客观的黏着系数。
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user: 摘 要 混合超图 H = ( X ， C ， D ) 是一个三元组，其中X为H的顶点集。C为X的子集族，记作C-边。D为X的子集族，记作D-边。 C = ∅ 的混合超图称为D-超图， D = ∅ 的混合超图称为C-超图。 H = ( X ， C ， D ) 是一混合超图，r是不小于2的正整数，若满足对任意的C-超边和D-超边，都有 ， ，则称混合超图H为r-一致混合超图。特别地，若又有 ，则称混合超图H为r-一致D超图。在本文中，我们解决当 χ ( H ) = k 时，r-一致D-超图H的最大边数这一问题。 关键词 :混合超图，r-一致D-超图，最大超边数 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1995年，Vitaly Voloshin [ 1 ] 对于超图的染色理论提出了其对偶问题，即：使某些超边中至少有两个点染相同的颜色，此类超边称为C-边，传统超边称为D-边，同时包含C-边和D-边的超图称为混合超图，记为 H = ( X ， C ， D ) 。这两种超图的主要区别体现在染色上。 的混合超图称为D-超图， 的混合超图称为C-超图。 设 是一混合超图，H的一个正常的k-染色是一个映射 φ ： X → { 1 ， 2 ， ⋯ ， k } ，使得下述条件成立： 1) 每条C-边中至少有两个顶点染相同的颜色； 2) 每条D-边中至少有两个顶点染不同的颜色。 混合超图 H = ( X ， C ， D ) 的一个k色严格染色是一个正常的k-染色且恰使用了k种染色。使混合超图 H = ( X ， C ， D ) 有一个严格染色所需的最多(最少)的颜色数被称为H的上色数(下色数)，记作 χ ¯ ( H ) ( χ ( H ) )。 混合超图的概念一经提出，关于混合超图的新的问题也随之产生，如对C-超图的染色的研究。C-超图的染色理论是最大顶点染色理论，因为对于C-超图来说，存在1色严格染色。而在超图中所用的最多颜色数即为超图的顶点数，故超图的染色理论是最小顶点染色理论。因此，对于混合超图来说，最小最大顶点染色理论都是有意义的。对于D-超图的染色问题已有许多结果，本文中我们将研究r-一致D-超图，我们首先给出r-一致D-超图的概念： 设 H = ( X ， C ， D ) 是一混合超图，r是不小于2的正整数，若满足对任意的C-超边和D-超边，都有 | C | = r ， | D | = r ，则称混合超图H为r-一致混合超图。特别地，若又有 C = ∅ ( )，则称H为r-一致D-超图(r-一致C-超图)。 极值问题在超图与混合超图中是有趣的而又极具挑战性的。在参考文献 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 中已有一些关于混合超图的最小点数，最小边数等问题的结果。Vitaly Voloshin 在文献 [ 3 ] 中提出一个公开问题：当 χ ¯ ( H ) ≥ k 时，r-一致C-超图H的最大边数是多少？该问题已经在文献 [ 5 ] 中得到解决。在本文中，我们解决当 χ ( H ) = k 时，r-一致D-超图H的最大边数这一问题。