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1.
广州轨道交通三号线高速行驶条件下对安全限界的影响研究 总被引:3,自引:2,他引:1
给出了轨道交通车辆横向偏移量的计算方法 ,并应用列车 -线路动力耦合模型 ,分析了广州地铁三号线的安全限界变化问题。确定了当前按 80km/h行车速度设计的建筑限界能满足 13 0km/h行车速度的要求 ,限界尺寸不需改动可保证列车运行安全平稳 相似文献
2.
3.
上海市机动车排污状况与污染控制战略 总被引:22,自引:7,他引:22
通过对上海市中心城区机动车行驶工史现状的主要特点及发展趋势的分析,计算出中心城区1995年机动车尾气排放的CO、NMHC和NOx负荷,分别占区域内机动车和固定源产排放总量的76%、93%和44%,据预测,到2010年,中心城区内机动车排出的CO、NMHC和NOx负荷,将分别占区域中机动车和固定源排放总量的94%、98%和75%,因此,针对机动车排污所面临的严峻挑战,需要采取加强机动车检查与维修(I 相似文献
4.
机动车排出物对人体健康危害的研究 总被引:9,自引:1,他引:9
运用基因、DNA、染色体,细胞和整个动物为终点的远期危害测试系统,对各类机动车排出尾气的有机提取物的致突变性及潜在致癌性进行了评估,同时运用流行病学方法对接触人群进行调查,结果表明:(1)柴油车,助动车的颗粒有机提取物包含100多种化学物,(2)Ames、UDS微核及SHE细胞恶性转化试验为阳性结果,具有突变性及致癌性。(3)它们能使人胚细胞形成转化灶并发现其中的c-myc,p21及bcl-2表达 相似文献
5.
含铅,无铅汽油车尾气排出物遗传毒性比较 总被引:3,自引:0,他引:3
利用台架试验模拟汽车行驶工况,收集了发动机使用无铅汽油,含铅汽油燃烧后的尾气颗粒物,对其中吸附的有机物进行了提取,并以Ames试验,中国仓鼠肺细胞体外微核实验等方法,从基因,染色体水平检测了两种颗粒提取的遗传毒性。 相似文献
6.
上海市大气中非甲烷烃与机动车尾气排放研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用特征性化合物法和统计法相结合的方法,对上海市大气中非甲烷烃(NMHC)与作为机动车尾气特征性化合物的CO与Pb进行了相关性分析。结果发现,NMHC与Pb在显著性水平0.01下显著性相关,相关系数达到0.593(n=18);NMHC与CO小时均值相关系数达到0.495(n=2329),日均值相关系数达到0.581(n=114)。从而判断机动车尾气排放已经逐渐成为上海市大气中NMHC的主要贡献者。 相似文献
7.
海南特区农村剩余劳动力资源的开发与利用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文论述了海南特区农村剩余劳动力资源的现状及其影响劳动力资源开发利用的主要因素,提出了海南特区农村剩余劳动力资源开发与利用的途径。 相似文献
8.
运用地图学的理论和方法,阐述了灾害地图的性质、内容、功能和作用,介绍了灾害地图的主要类型,探讨了灾害信息图形显示的过程、方法和手段,并提出了开展灾害地图研究的几点建议。 相似文献
9.
通过对特种胶塑复合管的抗张强度计算和生产实践,证明了矿用充填管路采用胶塑复合管是可行的。为矿用充填管以胶塑复合管替代铁管提供了依据。 相似文献
10.
The status of energy consumption and air pollution in China is serious. It is important to analyze and predict the different fuel consumption of various types of vehicles under different influence factors. In order to fully describe the relationship between fuel consumption and the impact factors, massive amounts of floating vehicle data were used. The fuel consumption pattern and congestion pattern based on large samples of historical floating vehicle data were explored, drivers'' information and vehicles'' parameters from different group classification were probed, and the average velocity and average fuel consumption in the temporal dimension and spatial dimension were analyzed respectively. The fuel consumption forecasting model was established by using a Back Propagation Neural Network. Part of the sample set was used to train the forecasting model and the remaining part of the sample set was used as input to the forecasting model. 相似文献