铁路货车心盘材料的耐磨性研究

对比研究了货车心盘用ZG25MnNb钢、AAR-C级钢及经过表面强化处理的锻钢20Mn、锻钢Q345和铸钢ZG25的耐磨性能；采用金相显微镜分析了材料金相结构对其耐磨性能的影响。结果表明，对货车心盘用钢材进行表面强化能够显著改善其耐磨性能ZG25MnNb钢和经表面强化处理的锻钢20Mn的耐磨性较优；表面硬度高而组织细小的材料组成的摩擦副的耐磨性较好。     

基于GC-MSV模型的沿海干散货运费衍生品套期保值研究

面对干散货航运运价波动,货主或者航运企业需要通过适当的方法进行风险管理,通过航运运费衍生品进行套期保值是一种主要的风险控制方法。本文采用GC-MSV、在最小方差准则下,研究了中国沿海煤炭运费衍生品的套期保值效果,估计了最优静态套期保值率和动态套期保值率,并与其他不同模型进行对比分析。从套期保值效果看,动态调整的GC-MSV模型优于其他模型,通过套期保值能降低20%~40%的波动率。尽管对资产方差降低的作用有限,沿海煤炭运费衍生品依然能够起到一定的对冲风险作用。     

基于不确定理论的铁路货运需求预测

合理预测铁路货运需求是铁路管理部门建设、运营等决策基础。为应对铁路货运需求的复杂变化,基于Pearson相关性分析方法筛选出铁路货运需求的七个具有关键影响的因素,并结合不确定理论建立不确定多元线性回归模型,相应的铁路货运预测结果由传统单一值变成可能的需求区间范围,更加符合处于不确定环境下的铁路货运需求实际情况。选取国家统计局2004~2016年相关数据进实证研究,并与回归模型以及BP模型的预测结果对比分析,实验表明不确定多元线性回归的预测结果更加精确。     

货运动车组装载门凹陷对隧道内会车压力波的影响

随着我国技术经济水平的提高,电子商务产业快速发展,货运动车组应运而生。采用有限体积方法和重叠网格方法,以及SST k-ω高雷诺数湍流模型,数值模拟研究时速350 km的货运动车组在隧道内交会的压力波,探究货运动车组车体结构即装载门凹陷对隧道内交会压力波的影响。实车试验结果验证了本文数值模拟方法的准确性。研究结果表明,凹陷的装载门使平直车身处的最大正压值增大约20%~30%,且有无凹陷的装载门中心最大正压值的差异百分比维持在35%~80%,最大负压值差异百分比在20%~25%。     

货运列车的编组调度问题的研究

对于货运列车的编组调度问题,建立了以压缩中时和增加运量为双目标、多约束的0-1规划模型,采用逐步紧缩中时约束的方法得到了问题一的调度方案.在此基础上对装载特别物资的车辆施加更强的中时约束得到了问题二的调度方案.提出了列车匹配系数的概念并建立了列车最优配对原则,根据该原则对列车进行优化编组得到了问题三的调度方案.基于问题二的数据转换处理得到了问题四的调度方案.     

基于机场货运预测的GM(1,1)建模过程问题分析

运用灰色系统GM(1,1)模型进行预测时,模拟精度和预测精度是关注的焦点.对原始数据构造缓冲算子和进行完整的前期检验,运用等维灰数递补的动态建模方法,针对误差建立残差修正模型,都可以提高预测的可信度.通过归纳建模各阶段可能出现的典型问题以及解决方法,以期对建立优化模型有所帮助.最后建立GM(1,1)模型预测天津滨海机场货邮吞吐量.     

铁路货车纵向载荷的试验测量和统计推断研究

通过线路测试得到我国通用线路C70货车车钩纵向载荷时间历程,利用雨流计数法得到车钩纵向载荷均值-频次谱。分别对我国通用线路C70货车车钩纵向载荷谱、大秦线C80B货车车钩纵向载荷谱、AAR90.7t漏斗车车钩纵向载荷谱及FMG矿石车车钩纵向载荷谱的分布特征进行分析,并对最大纵向载荷进行统计推断研究。研究结果表明:铁路货车最大纵向载荷随着轴重、牵引吨位的增大而增大。经纵向动力学仿真分析发现,单车轴重、牵引吨位、编组方式的不同是导致上述变化的原因。     

基于灰色预测模型的广州港货运发展研究

新冠肺炎疫情对广州港的货运发展产生了一定程度的影响,但目前仍然缺少相关的定量研究.基于灰色预测模型,利用港口货物吞吐量、外贸货物吞吐量、集装箱吞吐量三个货运指标,在新冠肺炎疫情没发生的这一假设下,推测2020年1-8月广州港的各货运发展指标值.基于预测值与实际值的比较,定量研究广州港的货运发展受新冠肺炎的影响值,反映新...     

基于差分方程的货运市场占有率模型

合理估计产品的市场占有率是企业做出营销决策时需要考虑的最重要的因素之一。总结国内外部分有关市场占有率的研究献；建立关于铁路、公路货运量在全社会货运中市场占有率的差分方程组模型，运算后得出铁路、公路货运在整个货运市场中的占有率将趋向相对稳定的结论；通过利用历史统计数据计算，验证了该模型的可行性。     

我国水路货运量短期预测模型

本文对我国逐月水路货运量进行了趋势、季节分析，并利用时间序列分析方法建立了简单、实用的短期预测模型。