基于填充沟性质的填充沟隔振措施正交试验研究

为了研究填充沟隔振的隔振效果,本文以模型试验为基础用正交试验的方法探究了填充沟宽度、深度、填充物种类对近场填充沟隔振效果的影响,并对试验结果进行方差分析。在本文试验条件下,成果表明:填充沟对沟后一定距离土体的隔振效果显著,填充沟沟后土体振幅衰减率的范围在55. 07%-78. 57%之间;对填充沟隔振效果从大到小依次为填充沟深度、填充物材料、填充沟宽度;填充沟宽度变化对填充沟的隔振效果影响不显著,填充沟深度越深对沟后土体隔振作用越显著,空沟隔振效果要优于橡胶颗粒填充沟和砂土填充沟;本试验选出的最优方案为填充沟宽度50mm、深度400mm,无填充物。     

水泥稳定碎石排水基层路用性能研究

本文以空隙率和强度为设计指标,设计了水泥稳定碎石排水基层材料的粗骨架级配、水泥胶浆配合比和用量及合理稠度。通过抗压强度、劈裂强度、回弹模量、收缩试验、疲劳试验和抗冻试验分析了水泥稳定碎石排水基层材料的路用性能,并通过修筑试验路和后期渗水试验、注水试验验证了水泥稳定碎石排水基层具有良好的渗水性能和排水能力。     

波罗的海干散货运价指数预测模型分析

2007年国。际干散货运输市场呈现出一片火爆的景象，波罗的海干散货运价指数比去年上升了1倍还多。海运市场如此火爆的原因是什么呢？本文首先从传统海运经济学角度，找出影响运价指数的可能因素，用计量经济学方法对影响因素进行分析。在发现上述影响因素无法通过检验之后，通过结合FFA市场，找出影响近年来海运运价的真正原因，并用EVIEWS软件进行拟合分析。参数估计具备较好回归拟合度和预测精度，能够很好地解释近年来海运市场异常的原因。     

基于果蝇优化灰色神经网络的年电力负荷预测

年电力负荷预测的准确性对电力系统的经济效益和社会效益具有重要作用。灰色神经网络(GNN)是一种创新的智能计算方法,在实际中广泛应用。尤其在预测问题方面具有极大的潜力。作为一种新型的启发式和进化算法,果蝇优化算法(FOA)具有易理解和快速收敛到全局最优解的优点。为提高预测性能,提出一种以GNN为基础的年电力负荷预测模型,使用FOA自动确定GNN模型的相应参数值,提高模型的稳定性和预测精度。通过利用中国的年用电量为实例,计算结果表明,GNN结合FOA(GNN-FOA)优于GNN,广义回归神经网络(GRNN),最小二乘支持向量机(LSSVM)和回归模型等其他替代方法。     

低压配电网三相不平衡节能算法研究

配电网三相负荷不平衡对供电电网以及变压器等电器都会造成不利的影响,致使低压电网的可靠性和稳定性差,线损增高。结合工程实例,利用遗传算法在Matlab环境下求解出一个最优的负荷分配方案,从而使三相不平衡电路尽量接近三相平衡状态,减小零序电流,减少配网损耗,使系统能够在更加经济的状态下运行,达到节能效果。