第一节 铁路运量 一、客货运量的意义 二、运量的调查和预测 1、铁路运量的构成 2、吸引范围 3、货运量的调查和预测 4、客运量的调查和预测 三、运量参数 1、铁路运量 2、运输周转量 3、货运密度 4、货流比 5、货运波动系数 7、零担、摘挂、快运货物和旅客列车 四、设计年度 第二节 列车受力与运行 第三节 列车运行能力 一、列车运行速度、时分与距离 (一)近似积分法 (二)单位合力曲线图法 1.单位合力图 1 单位合力的计算 2 下坡道限制速度计算 2、单位合力曲线的绘制 3、单位合力曲线特性及应用 (三)数值解法 (四)均衡速度法 二、牵引质量G (一)客货共线铁路牵引质量计算 (二)快速铁路牵引质量计算 (三)牵引质量检算 1、起动条件检算 2、到发线有效长检算 3、车钩强度检算 (四) 牵引定数 三、牵引车辆数、牵引净载、列车长度计算 第四节 铁路能力 铁路输送能力 铁路通过能力 一、列车运行图 二、列车运行速度 三、通过能力 四、列车对数折算 五、输送能力计算 六、高速铁路运输能力 七、城市轨道交通运输能力 第五节 铁路等级与主要技术标准

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

轧钢机轴系的扭振是现代轧机运行及设计中的重要问题。由于扭振造成的扭矩放大系数有时高达4～6以上,以致造成传动件的破坏。对此进行了现场实测及计算分析。为在设计中予测及降低扭矩放大系数,本文采用电算方法求多质量系统在任意激振力矩作用下的瞬态响应。对三机架横列式型钢轧机的计算结果,与实测曲线取得较大程度的一致。还用此方法对大型带钢热连轧机组中的一架粗轧机及两架精轧机进行了计算。提出将扭矩放大系数分解为四个基本因素,说明了每个因素的物理意义及其计算公式。采用多维优化设计方法,对降低轧钢机扭矩放大系数的可能途径作了分析

一、单项选择题（本大题共 25 小题，每小题 1 分，共 25 分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选 均无分。 1．Web 浏览器的作用是（ A ） A．负责下载并显示网页，能将 Web 文档的 HTML 编码解释，并显示为在浏览器上所见的 Web 页面 B．运行在服务器仅供服务器维护员使用的专用浏览器 C．浏览 Web 页面部分内容比整个页面内容要快 D．下载网页时不是根据页面中的 HTML 编码分别下载