ODS

摘要： 以某车型出现2 000 Hz制动尖叫问题的盘式制动器为研究对象,建立制动器的有限元模型.通过试验模态对有限元模型进行修正,应用复特征值分析技术,获取系统的复特征值和振型,并通过ODS测试确认与制动尖叫频率对应的不稳定模态.然后针对此不稳定模态,通过相关性分析量化制动器零件对系统不稳定模态的贡献,采用优化具有最大贡献量的零件几何结构来改善制动尖叫.最后通过SAE J2521台架试验验证此方法可行.

摘要： 目前针对氟化工行业生产过程中产生的消耗臭氧层物质(简称ODS),国内普遍采用焚烧法处置,处置过程中会产生二噁英排放,造成大气环境的二次污染.以某氟化工园区为例,对园区二噁英的污染影响进行了分析和预测,预测结果表明:现状模拟的二噁英最大日均浓度与环境空气质量监测结果有较好的一致性,区内规划新增的2家企业焚烧炉排口,对园区及周边地区的二噁英浓度影响较小,整体可控.此外,还提出了二噁英污染防治与节能减排的对策措施,以促进经济社会与环境协调发展.

摘要： 日本在含制冷剂产品的管理方面具有较为完善的政策体系、管理机制及管控流程,尤其是充注有ODS类物质的电器及相关产品.本文主要梳理了日本对含有制冷剂电器及相关产品的管理政策、流程、处理技术等相关内容.

摘要： 在某大型炼化生产企业中,数据可以看作是一种新的石油,从原料进厂、调度排产、生产运行、储运销售各个环节、各个专业都会产生大量的数据信息,我们被这些数据资源包围,对数据的重视程度与日俱增,对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切.这里数据可视化不仅仅是统计图表的堆砌,还是借助于图形的方式展示事物原理、规律、逻辑的一种方法.目前数据可视化主要通过编程和非编程两类工具实现,本文着重讲述利用数据分析软件实现数据可视化,并在炼化生产企业中应用,通过ODS技术集成多个业务系统的数据,对炼化生产过程进行管控分析,提升企业生产决策水平.

摘要： 按照"源-路径-响应"的NVH控制分析方法,分析了怠速车内轰鸣音的产生原因及影响因素,逐步对"源"、"路径"、"响应"进行了测试与分析.问题车"源"的振动噪声与商品车一致,"路径"传递比商品车差,但其不是主因,客户对"响应"本体做了结构更改,导致前围顶盖怠速共振且与改变的车内声腔模态发生声固耦合,加剧了轰鸣音.结合客户车辆现状,只能通过增加前顶盖横梁、增加补强材来提高前顶盖局部模态,避免共振,改进后期验证效果较好,满足客户诉求.

摘要： 为保护平流层臭氧层,国际社会于1987年达成了逐步淘汰消耗臭氧层物质(ODS)的《关于消耗臭氧层物质的蒙特利尔议定书》.为更好地履行承诺,各缔约国根据各自国情出台了多项ODS管控措施,在实现淘汰ODS的同时规范必要用途的生产、使用以及进出口.本文概述了主要发达国家的ODS管控政策.

摘要： 通过调查河南省在制冷行业ODS(消耗臭氧层物质)的生产、销售、使用、回收和销毁情况,分析了其原因,提出了几点建议,为制定和落实河南省ODS使用的申报登记制度和监督管理制度积累基础资料,为开发和利用ODS替代技术和替代品奠定良好基础.

摘要： 文章主要阐述了某车型SUV在整车开发的前期阶段,针对加速工况噪声响应曲线中风险较高的峰值进行控制与优化的方法.首先应用HyperWorks的NVHD模块建立样车整车模型,通过对比样车仿真分析结果及测试结果,验证了模型的准确性.然后根据3G-WOT加速工况仿真得到噪声响应曲线,对存在的风险峰值频率进行分析.运用节点贡献量和ODS分析方法,定位出问题频率的主要响应敏感区域,并对车身板件结构提出优化方案.最后通过对优化方案的验证,证明了方案的有效性.

摘要： 通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助电力企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据中心.另外还结合江苏电力营销数据分析的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。

摘要： 通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助电力企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据中心.另外还结合江苏电力营销数据分析的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。

摘要： 通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助电力企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据中心.另外还结合江苏电力营销数据分析的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。

摘要： 通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助电力企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据中心.另外还结合江苏电力营销数据分析的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。

摘要： 通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助电力企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据中心.另外还结合江苏电力营销数据分析的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。

摘要： 通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助电力企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据中心.另外还结合江苏电力营销数据分析的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。

摘要： 文章首先介绍了按照国际环境公约的要求,从2010年开始中国将停止主要消耗臭氧层物质的生产和使用,接着叙述淘汰DOS面临的问题,结尾提出解决问题的主要措施与建议.

摘要： 文章首先介绍了按照国际环境公约的要求,从2010年开始中国将停止主要消耗臭氧层物质的生产和使用,接着叙述淘汰DOS面临的问题,结尾提出解决问题的主要措施与建议.

摘要： 文章首先介绍了按照国际环境公约的要求,从2010年开始中国将停止主要消耗臭氧层物质的生产和使用,接着叙述淘汰DOS面临的问题,结尾提出解决问题的主要措施与建议.

摘要： 文章首先介绍了按照国际环境公约的要求,从2010年开始中国将停止主要消耗臭氧层物质的生产和使用,接着叙述淘汰DOS面临的问题,结尾提出解决问题的主要措施与建议.

摘要： 本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括：根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流，分别表示为OD吸引度矩阵和第一OD矩阵，其中吸引度值反映OD对间吸引客流的程度；基于所述OD对间的吸引度值划分为多个吸引度等级并选取参考等级；根据所述OD吸引度矩阵，从所述第一OD矩阵中提取吸引度值超过所述参考等级的OD对，构成第二OD矩阵；将所述第二OD矩阵输入至深度学习模型，经训练获得OD对间的预测客流。本发明的方法能够提高客流预测的准确性、有效性和实时性。

摘要： 本发明公开了一种车辆OD流预测模型构建方法及车辆OD流预测方法。本发明的方法采用网格和路段嵌套的多粒度空间划分方法，用于表示区域和道路节点级别的车辆OD数据，同时提取OD间的出行次数和出行时间，采用CNN和LSTM混合的深度预测模型LSTM_traf_deepCNN，并联合OD出行时间对OD流进行预测。与传统的OD流预测方法相比，本发明的方法充分考虑了行程时间与OD流的隐关系，联合OD间的行程时间和出行次数对深度网络进行训练，所得模型具有更准确的预测能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于城市规模出租车OD流的预测。

摘要： 本发明提出了一种交通流推测OD位置及OD矩阵的方法，包括如下步骤：获取历史交通流量：选定一组由N个十字路口组成的公路网，获取24小时内该公路网的历史交通流量数据S；聚类分析：以24小时内该公路网的历史交通流量数据S为基础，每个路段的交通流量数据构成一个特征数据组，对特征数据组进行聚类分析；设置OD点；推定OD矩阵。本发明避免了工作流程上的繁琐，具有便捷性，灵活性和准确性，实时模拟不同时段下的道路情况，可用于交通仿真、出行分析等系统，能有效避免交通拥堵等问题。

摘要： 本发明提供一种基于OD吸引度的城市轨道交通OD客流预测方法。该方法包括：根据历史数据统计轨道交通网中不同时段OD对间的吸引度值和对应的OD对间的客流，分别表示为OD吸引度矩阵和第一OD矩阵，其中吸引度值反映OD对间吸引客流的程度；基于所述OD对间的吸引度值划分为多个吸引度等级并选取参考等级；根据所述OD吸引度矩阵，从所述第一OD矩阵中提取吸引度值超过所述参考等级的OD对，构成第二OD矩阵；将所述第二OD矩阵输入至深度学习模型，经训练获得OD对间的预测客流。本发明的方法能够提高客流预测的准确性、有效性和实时性。

摘要： 本发明公开了一种车辆OD流预测模型构建方法及车辆OD流预测方法。本发明的方法采用网格和路段嵌套的多粒度空间划分方法，用于表示区域和道路节点级别的车辆OD数据，同时提取OD间的出行次数和出行时间，采用CNN和LSTM混合的深度预测模型LSTM_traf_deepCNN，并联合OD出行时间对OD流进行预测。与传统的OD流预测方法相比，本发明的方法充分考虑了行程时间与OD流的隐关系，联合OD间的行程时间和出行次数对深度网络进行训练，所得模型具有更准确的预测能力。本发明属于交通运输信息工程技术领域，可用于城市规模出租车OD流的预测。

摘要： 本发明提出了一种交通流推测OD位置及OD矩阵的方法，包括如下步骤：获取历史交通流量：选定一组由N个十字路口组成的公路网，获取24小时内该公路网的历史交通流量数据S；聚类分析：以24小时内该公路网的历史交通流量数据S为基础，每个路段的交通流量数据构成一个特征数据组，对特征数据组进行聚类分析；设置OD点；推定OD矩阵。本发明避免了工作流程上的繁琐，具有便捷性，灵活性和准确性，实时模拟不同时段下的道路情况，可用于交通仿真、出行分析等系统，能有效避免交通拥堵等问题。

摘要： 本发明公开了一种双层深度学习模型反推OD矩阵的方法、装置以及存储介质，其中该方法包括：自动划分OD节点，初始化OD参数矩阵，采用模拟器并行提取模拟OD节点间路段总流量，模拟OD节点历史属性序列的方法；利用下层分配概率预测模型抽取图结构历史融合表征，对初始OD参数矩阵进行自相关提取的特征；并融合以上特征预测流量分配概率矩阵的方法；采用并行模拟和经验池存储模拟数据训练下层分配概率预测模型，待收敛后将其固定，利用真实OD节点历史属性序列，真实OD节点间路段总流量，修正上层OD参数矩阵的方法；迭代上下层训练至OD矩阵参数收敛即为反推OD矩阵。该方法构建深度学习模型，融合交通时空信息，有效提升了反推OD矩阵的准确性。

摘要： 本发明提供了一种从轨迹数据中提取城市内货车出行OD的方法。该方法包括：确定城市内货车的速度阈值，根据所述速度阈值从货车轨迹中识别停车点；按照停车时间升序对货车的停车点进行排序，通过绘制停车时间的洛伦兹曲线确定多级时间阈值；根据所述多级时间阈值度量货车单次出行路径的迂回程度，从货车停车点中提取出潜在的出行OD点；剔除潜在出行OD点中的临时停车点，提取出货车真实的出行OD点。本发明提出了一种货车出行OD点动态识别方法，可适用于全国范围内的所有城市。方法可迁移性强，复杂度低且易于实现。

摘要： 本申请涉及基于手机信令数据的轨道客流全程OD提取方法及系统，包括：对手机信令数据进行预处理；根据预处理后的手机信令数据，结合移动基站网络分布的空间地理位置数据，得到用户的移动、停留的时间空间特征数据；利用所述用户的移动、停留的时间空间特征数据，分析用户的出行情况；以及，根据所述出行情况确定用户轨道出行的起点、进站点、换乘点、出站点、目的地的全程OD出行链数据；本申请具有通过信令数据与运营商基站位置信息的关联与匹配，将用户发生信令事件时刻的位置空间化、定量化，从而获取其具有时序特征的空间轨迹信息，从而使得交通客流统计更加准确的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于公交车刷卡与客流OD数据的算法，将初始刷卡数据扩样至完整客流数据，并基于该扩样逻辑完成对于客流OD数据的扩样；该扩样逻辑由两个扩样系数组成，分别由匹配到上车站点的刷卡数据、所有刷卡数据与固定客流比例、刷卡支付占比获得，针对不同线路，考虑不同时间段、不同站点的刷卡客流与OD客流，并由此获得扩样后的结果，即完整客流数据与扩样后的OD数据。本发明能够提高完整客流数据与实际客流数据的匹配度，降低基于完整客流数据操作的误差。