旋转压实仪性能检测评估

提出了国产化旋转压实仪工作性能检测评估方法及评定标准,以不同压实次数时试件的毛体积相对密度为关键指标,试验验证了假定标准设备的可行性,通过待评估设备与标准设备所成型不同类型混合料试件的毛体积相对密度的偏差情况进行国产化旋转压实仪工作性能检测评估,为其它不同型号国产旋转压实仪性能检测评估提供借鉴。     

SZT-8型探伤仪伤损图形判伤标准的研究与运用

通过对SZT-8型数字探伤仪B超伤损图形显示规律的研究,提出了建立B超伤损图形判伤标准的理念。运用现场伤损解剖与图像对比等方法进行分析比对,整理出一套实用判伤标准。经过一年多的数据回放分析实践证明,新标准的运用有效地提高数据回放伤损检出率,减少探伤责任断轨。     

基于oracle的统一瓦片分块栅格数据库模型

以Oracle数据库为基础,在分析了当前常用栅格数据库建立方式的基础上,提出了基于统一瓦片分块的栅格数据库模型。并描述了本模型在Oracle中的建立方法,比较了本模型与GeoRaster模型之间的区别及优势。实验证明,统一瓦片分块模型适用于涉及面积广泛、数据源尺度一致的栅格数据存储,具有简单高效、查询快速等特点,并能为各种应用提供易于实现的数据访问。     

现有高等级公路改成飞机跑道的承载力分析

战时当军、民用机场遭到破坏,恢复和新建机场困难很大,将现有高等级公路直线段应急改成飞机跑道成为恢复空运保障能力最有效的途径之一。为了研究现有高等级公路起降飞机时的承载能力,首先分析了飞机荷载的作用模式;其次在考虑道面材料特性及飞机荷载特性对道面应力影响的基础上,提出合理的三维有限元结构分析模型,并利用ANSYS有限元分析软件对兼有垂直力和水平力的飞机荷载作用下的道面结构层进行了应力分析,据此得到了高等级公路的承载力,可作为今后高等级公路直线段应急改成飞机跑道的设计计算参考。     

高等级公路改成飞机跑道加铺层材料性能试验研究

鉴于目前高等级公路结构承载能力不足以满足飞机直接起降的要求,一般需在原路面上加铺一层结构层以提高路面的整体承载力。通过对设计的四种不同加铺层材料进行马歇尔试验、单轴压缩试验、劈裂试验和冻融劈裂试验、车辙试验和构造深度试验等,以确定加铺层材料的基本性能参数,并从性能、经济和便于维护角度出发,找到了满足飞机起降要求的加铺层材料,可供今后的实际应用参考。     

基于KMV模型的地方政府债券风险实证研究——以广西壮族自治区为例

以2007—2021年广西壮族自治区区域生产总值和财政收入为基础数据,通过运用ARIMA模型和建立一元线性回归方程预测2022—2024年财政收入.由于地方政府需要为地方社会提供公共产品和公共服务,因此财政收入不能全部用于偿还债务.根据广西壮族自治区政府2015—2020年刚性支出占财政收入的比例,确定可担保财政收入....     

输油管网系统中水击的研究

分析了管道中水击产生的原因及危害,通过对管网水击的一维数值进行分析,采用特征线法对管道水击压力分布进行分析计算,通过对模拟管道的计算,提出了水击的抑制措施和长距离输送管道的具体措施,确保正常供油压力下各水击的叠加不会影响和危害系统设备,确保输油管网安全平稳运行。     

非线性兴波数值方法在高速三体船侧体布局方案比较中的应用

为使三体船侧体布局方案阻力性能比较更加可靠,对单体船非线性自由面边界条件的兴波阻力预报程序进行改进,成功开发了考虑升沉和纵倾影响的三体船非线性兴波阻力预报程序,对15种侧体布局方案的Wigley三体船兴波阻力进行计算,并将其与线性薄船理论计算结果、线性自由面条件的Dawson型方法计算结果、模型试验结果进行比较,表明非线性兴波阻力数值方法能够更好地反映三体船兴波阻力特性,用于三体船侧体布局优化设计时较其他2种数值方法更加可靠.     

浙江海上“高速公路”实施成效明显

<正>从今年8月1日起实行的浙江宁波—舟山港核心港区深水航路船舶"定线制",被业内和专家称之为"我国沿海和史上最复杂"的定线措施。该定线制现已实施一个季度有余,执行的情况如何?记者就此进行了探寻     

考虑峰值数据重平衡的地铁客流预测研究

地铁客流预测是城市轨道交通系统日常运营管理的基础,尤其是对突发大客流影响时的准确客流预测,能够有助于缓解城市地铁运营压力并降低安全风险。虽然目前的地铁客流预测方法在对日常客流预测准确性上有较好的表现,然而由于忽视了客流波动造成的客流峰值和谷值数据量不平衡,其对客流的峰值预测效果并不佳。为了进一步提高客流预测精度,考虑从峰值数据自身特征出发,通过聚类模型判断客流类别并验证不同客流类别间显著的不平衡问题,参照分类任务中类别不平衡问题的处理方式,通过欠采样、随机过采样和合成少数类过采样3种数据平衡方式,实现客流平衡处理。同时,采用支持向量回归、人工神经网络和长短时记忆神经网络3种预测模型,进行客流预测并对比不同数据平衡方式对模型性能的影响。研究结果表明：相比于未对训练集进行数据平衡处理,类别平衡在一定程度上提升了模型的预测精度;基于合成少数类过采样技术平衡数据的支持向量回归模型可以提供最佳的进站客流预测精度;基于随机过采样技术平衡数据的长短时记忆神经网络模型可以提供最佳的出站客流预测精度。研究结果可为客流波动较大情况下的城市轨道客流精准预测提供理论依据。