混凝土梁桥整孔现浇施工方案优选研究

本文基于某混凝土连续箱梁,根据项目特点拟定了满堂支架以及梁式支架两种施工方案,并从支架结构设计出发,在验证方案技术可行的基础上,从经济性角度对其进行对比,最后优选出梁式支架方案.     

城市快速路沥青路面结构改造方案优选研究

以某城市快速路路面改造工程为研究背景,运用ABAQUS有限元软件建立路面结构三维模型,针对原路面结构和4种路面改造结构进行了力学性能对比分析,并在此基础上对路面结构改造方案进行优选。研究结果表明:①不同沥青路面结构的各项力学指标均随着轴载的移动呈先增大后减小变化,当轴载移动至路面中心时,各项力学指标均达到最大值;②RCC混合式基层结构的力学性能较于沥青稳定碎石组合式基层结构、半刚性基层结构更优,建议沥青路面结构改造方案选用RCC混合式基层结构;③适当增加基层厚度和基层模量能有效提高沥青路面结构的承载能力和使用寿命。     

输气管道置换优化研究

置换是输气管道投产试运过程中的重要工艺环节,是复杂的扩散、对流过程。文中介绍了输气管道投产前用氮气置换空气的几种方法,阐述了它们的工作原理与实施步骤,对比分析了它们的优缺点,优选了置换方式,并采用Fluent流体模拟软件建立了输气管道氮气置换数学模型,进行了三维稳态和非稳态数值计算,研究了置换过程中混气段长度随管径、管长、流速变化规律,将理论推导、数值计算和现场数据进行了对比,验证了理论结果的正确性,为现场施工提供了科学依据。     

基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选

铁路主要技术标准是铁路全生命周期最重要的先决技术决策之一.传统的基于经验驱动的决策方法工作量大、周期长、严重依赖设计者的经验水平、可能遗漏有价值的方案.而主要技术标准优选的关键在于揭示多维环境因素与主要技术标准值之间的潜在映射关系.受深度学习在规律特征识别方面成功应用的启发,提出基于并行多任务深度学习的铁路主要技术标准优选方法:将影响技术标准决策的多维环境因素为输入,主要技术标准值为输出,构建深度学习模型发掘规律;提出将地形转换为图像,再卷积提取特征,并与运量、路网中的作用等数据融合的方法,解决多模态混合输入学习样本的生成难题;针对各标准之间相互关联问题,建立了适于主要技术标准优选的多任务神经网络结构,并通过大量实验,确定了卷积层、卷积核、全连接层等主要结构参数.经5736 km既有线路实例验证,主要技术标准决策的平均准确率可达88％以上.     

多目标多层次船型方案模糊优选法

船型方案优选是一个多目标、多层次并含有模糊信息的决策问题,需要考虑的因素往往很多.本文通过划分相互关联的有序层次结构使问题条理化,然后利用文献[1]与文献[2]提出的模糊模式识别理论模型与模糊关系优选理论模型,以低层次的输出作为高层次的输入,对每一层次的单元系统进行优选计算,最后利用级别向量的特征值进行排序,对船型方案进行优选.算例说明,模型建立正确,计算结果可信,各方案的综合评判值离散性大.这一方法为合理选择船型方案提供了参考.     

深挖路堑边坡设计方案的灰色优选

目前对山区高等级公路深挖路堑边坡设计时，设计方案的比选全凭经验而定，片面性在所难免。笔应用灰色理论中灰关联分析法，对设计方案进行优选，以获得最佳的综合效果。这在确定方案、避免或减少设计的失误上有较大的现实意义。     

用建筑垃圾加固软土地基方案选择的模糊优选模型

为了寻求在一定岩性，费用和满足设计要求条件下，利用重夯夯击软土地基，在夯击南京市避填充建筑垃圾，再进行夯实这一加固过程的相对最佳方案，本文提出用模糊优选理论与模型进行方案的选择，不仅提供了在某一岩性下加固软土地基的最佳方案，而且利用建筑垃圾加固软土地基也取良好的经济效益和社会效益，同时为指导工程实践具有一定的意义。     

动力总成驾驶性客观评价的工况优选方法与试验验证

针对动力总成驾驶性评价工况选择缺乏合理性的问题,提出一种基于组合权重和改进TOPSIS法的动力总成驾驶性客观评价工况优选方法。首先,根据动力总成工作原理分析驾驶性客观评价指标并搭建测试与分析软硬件平台。然后,基于组合赋权思想,采用层次分析法(AHP)和变异系数法(CV)确定主客观权重,运用最小相对信息熵原理获得AHP-CV模型的最优权重。接着用加权马氏距离替代欧氏距离的改进逼近理想排序(TOPSIS)搭建车辆驾驶性评价工况优选模型。最后,以静态换挡工况为例进行研究,得出10个细分工况的加权指标值,并对细分工况进行综合排序。试验结果表明,提出的改进AHP-CV-TOPSIS模型对于车辆驾驶性评价的工况选择具有较好的适用性,可揭示各细分工况对驾驶性评价的重要程度,为车辆驾驶性主客观评价工况选取提供科学指导。