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为解决当前铁路无人值守牵引变电所运营维护(简称:运维)过程中面临的诸多问题,基于云网边端协同概念架构,研究制定铁路无人值守牵引变电所运维方案,提升无人值守牵引变电所的智能化运维水平。文章介绍了云网边端协同概念,阐述了运维方案的架构设计和数据流向,与前端智能、边缘计算、云计算、人工智能、大数据等技术紧密结合,通过对场景实现的适应性、可用性、畅通性、价值性进行分析,证明该方案的可行性,能够满足铁路无人值守牵引变电所的运维需求。 相似文献
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采用多种监测技术融合手段, 对正交异性钢桥面板开展了疲劳损伤监测与评估, 包括足尺正交异性钢桥面板节段模型疲劳试验与某公路斜拉桥正交异性钢桥面板运营阶段的疲劳损伤监测; 在正交异性钢桥面板疲劳试验中, 综合采用了美国物理声学(PAC)声发射(AE)传感器、智能锆钛酸铅压电漆(PZT)传感器和应变片进行了粘贴钢板冷加固前后的疲劳裂纹监测; 对处于运营阶段的斜拉桥钢桥面板疲劳开裂区域, 采用了粘贴角钢的冷加固方法进行加固, 并对加固前后的桥梁结构开展了AE监测和应变监测以研究疲劳裂纹状态与检验冷加固方法的效果。疲劳试验与监测结果表明: PAC的AE传感器和智能PZT传感器能有效捕捉具有突发峰值与快速衰减特征的疲劳扩展信号, 二者的协同应用实现了疲劳裂纹智能感知, PAC的AE传感器组能实时捕捉纵肋上的疲劳裂纹扩展长度和方向; 粘贴钢板冷加固后, 应力水平稳定在64.8 MPa, 直到继续循环加载至512万次仍无疲劳裂纹扩展, 验证了正交异性钢桥面板粘贴钢板疲劳冷加固措施的良好加固效果; 在疲劳试验过程中, PAC的AE传感器和智能PZT传感器监测疲劳裂纹扩展结果一致性良好, 与应变片相比可实时捕捉更丰富的疲劳裂纹动态信息。对运营阶段正交异性钢桥面板疲劳监测与评估结果表明: 加固前AE监测结果峰值能量是加固后峰值能量的5倍, AE累积信号由加固前的密集分布改变为加固后的稀散分布, 表明加固后的钢桥面板疲劳裂纹处于稳定状态; 随着加载车辆行驶通过, 冷加固后的疲劳裂纹尖端应力峰值降低40%至50%;对比加固前后的24 h疲劳应力连续监测结果, 疲劳细节附近应变片的应变水平从加固前的78 MPa下降至加固后的48 MPa; AE信号峰值能量、AE累积信号和应力水平的监测结果均证明了冷加固技术对正交异性钢桥面板疲劳开裂加固的有效性。 相似文献
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为做好投资决策,以浙江省海港集团布局长江沿线港口为例,研判市场环境,构建评价指标体系,采用聚类分析模型寻找投资价值洼地,最终确定集团投资战略。研究结果不仅可为浙江省海港集团投资长江沿线港口提供决策支撑,也可为同类项目投资提供参考。 相似文献
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