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491.
492.
由于铁路建设施工过程复杂且管理难度大,为提升企业对铁路工程项目的管控能力和项目施工过程的信息化水平,依托京雄城际铁路JXSG-7标段雄安站特大桥工程项目,基于BIM技术对企业级铁路施工管理平台进行研究。以雄安站特大桥BIM模型和倾斜摄影模型为基础,基于信息化集成管理理念,采用私有云+公用端模式的多层架构体系(MVC技术架构)、BIM模型轻量化、分布式存储等技术以及安全传输协议,构建施工管理平台,并介绍平台的项目管理、综合驾驶舱、项目施工管理功能模块(电子沙盘、进度管理、质安管理、费用管理、过程资料管理)等内容。该平台在施工过程中成功示范应用,将雄安站特大桥的施工进度加快了10%,降低了安全风险20%。同时,平台满足了企业对项目高度集中信息可视化管理和日常管理机制,实现了企业到项目一体化闭环管理,推动铁路工程施工智慧化的发展。 相似文献
493.
为解决硫铝酸盐水泥制备超早强道路修补砂浆后期强度倒缩问题,采用硅酸盐水泥-硫铝酸盐水泥复合水泥制备的超早强道路修补砂浆,探究碳酸锂对超早强道路修补砂浆流动度、凝结时间、小时强度和收缩性能的影响。结果表明,碳酸锂对砂浆流动度无明显影响;显著缩短砂浆凝结时间,掺量为0.05%时,超早强道路修补砂浆初凝时间缩短至空白样的23.64%;为满足施工,掺入一水柠檬酸做缓凝剂对砂浆初凝时间进行调节,初凝时间大于15 min;碳酸锂显著提高砂浆抗折和抗压小时强度,2 h抗折和抗压强度分别为5.5 MPa和31.33 MPa,且28 d强度发展稳定无倒缩,砂浆超早期收缩性能为微膨胀,水泥石体积稳定,满足道路修补材料技术要求,实现2 h恢复道路交通的目标。 相似文献
494.
研究目的:混凝土构件的芯表最大温差是确定最大温度梯度的关键参数,混凝土构件芯表最大温差受太阳辐射以及气温的影响。太阳辐射强度等数据难以直接测得,但太阳辐射以及气温影响导致的构件周边环境温度可以方便地监测。本文对位于北京的某一混凝土空心柱各壁板温度进行长期监测并统计分析监测数据,提出以构件周边环境温度最大值、环境温度变化幅值及环境温度升温速率计算混凝土空心柱芯表最大温差的预测模型,并对预测模型的准确性进行F检验和T检验。研究结论:(1)混凝土空心柱各测点温度呈现以24 h为周期的周期性变化规律,靠近外表面的测点温度变化受构件周边环境温度影响明显;(2)不同季节条件下,混凝土空心柱南壁板芯表最大温差及表面开裂风险均大于其余壁板,东侧、西侧及南侧壁板芯表最大温差起伏明显,北侧壁板芯表最大温差起伏较小;(3)一天内,南壁板芯表温差变化与构件周边环境温度变化规律相似且达到峰值的时间相近,芯表温差变化速率与构件周边环境温度升温速率相近;(4)一天内,混凝土空心柱芯表最大温差与构件周边环境温度最大值、环境温度变化幅值、环境温度升温速率的相关性均较大;(5)构建的芯表最大温差预测模型能够较为准确地计算... 相似文献
495.
采用欧标应答器系统获得的列车绝对位置存在不确定性,不确定性的增加会降低列车的停车精度。通过分析欧标应答器位置修正系统的构成及内部信息流,发现欧标应答器系统有效电磁作用时间误差和速度测量误差对其获得的绝对位置不确定性有较大影响。针对有效电磁作用时间问题,采用四边形模拟应答器发送天线、八边形模拟应答器传输模块接收天线建立应答器系统的磁通量分布模型,并引入磁通量随列车运动的变化,得到磁场感应电动势的动态速度模型(电磁感应动态模型)。基于该模型分析动生电动势、感生电动势与电磁作用距离的关系及干扰、旁瓣对电磁作用距离的影响;通过分析现场实测列车定位数据的电磁感应有效区域数值分布,验证电磁感应动态模型计算数据与实测数据的相符性。结果表明:支持向量机SVM从基于电磁感应动态模型标记的现场实测训练数据中学习得到的应答器位置修正异常分类模型可以实时对列车应答器位置修正做出评估,对于偶然性干扰或旁瓣等导致的异常修正可以给出报警;基于电磁感应动态模型对实测电磁作用时间数据进行修正后,可降低时间数据带来的相对平均误差达47.7%,从而获得更为精确的列车绝对位置,提高列车停车精度。 相似文献
496.
运用Newman近似法和全QTF法对半潜式平台在极端波浪中的垂向运动响应进行数值计算,结合基于势流理论获得的波面升高,获得平台典型位置处的气隙与波浪爬升响应。通过与模型试验获得的平台垂向位移、波面升高以及气隙响应进行对比和标定,对其结果进行频谱分析和概率统计分析。研究发现:全QTF法相较于Newman近似法更加准确,在平台垂向运动的预报方面更具优势;波面非线性效应对平台气隙响应和波浪爬升具有明显影响,导致1阶理论显著低估波面升高响应,尤其是立柱附近尤为显著。 相似文献
497.
提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下,能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略,将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集,设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器,根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证,结果表明,基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命,相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%,并能保持动力电池SOC处于适宜水平。 相似文献