日本高速铁路噪声预测方法

日本在设计、建设北陆新干线时采用的高速铁路噪声预测方法,是根据高速铁路噪声的特点,按车辆下部噪声、构筑物噪声、集电系噪声、车辆上部空气动力噪声分别计算后合成,预测受声点处的噪声级。该方法对我国高速铁路和客运专线铁路的噪声预测有一定参考价值。     

加快企业孵化器建设步伐,推进高新技术产业发展

从孵化器的涵义、孵化器的现状及存在问题入手,探讨了如何加快企业孵化器建设步伐,推进高新技术产业发展。     

辽阳地区地基土的工程地质特点分析

利用取样分析的方法,对辽阳地区地基土的工程地质特点进行了统计分析。分析结果对辽阳地区的工程勘察、设计、施工具有一定的指导意义。     

先进制造技术在现代化企业的优化组合

该文首先阐述了先进制造技术的含义、功能目标和其主要内容,然后介绍其在现代企业中的优化组合和应用,以及对企业的作用与价值。     

基于自回归模型的船舶姿态运动预报

介绍了自回归时间序列分析法的建模预报原理,并给出了船舶纵摇运动预报应用实例。为检验船舶纵摇运动预报效果,还用船舶纵摇观测数据进行了仿真研究,将真实曲线与预测曲线比较,观察其拟合程度的好坏。实例分析表明,自回归预报算法简单且容易实现,预报精度约为4.6%左右。自回归时间序列分析法亦可用于船舶横摇、首摇等姿态的时间序列预报,该方法在工程中具有很大的实用价值。     

船舶运动的极短期预报试验

利用自回归模型对船舶运动进行了预报试验研究。试验结果表明,对于直升机稳定平台补偿控制系统来说,由于只需要对船舶未来极短时间内的运动进行预报,所以基于自回归模型的预报方法能满足系统的实际要求,是一种简单、可行的方法。     

基于同方差的递增时间序列自回归预测的改善方法

提出了"利用反双曲正弦函数变换提高数据列光滑程度"的新结论,获得了递增时间序列改善的自回归预测新方法。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

长梁山隧道F26断层施工超前地质预报

研究目的：在隧道施工中,准确预报施工前方地质条件,尤其是区域断层的规模、性质和影响范围,将影响施工质量、工期与安全。研究方法：在采用针对性地质调绘、掌子面素描、综合物探、水文长期观测等综合方法基础上,进行相关性分析。研究结果：采用节理相关性预报断层在洞内的出现里程位置,并推导出相关公式。研究结论：经施工验证F26断层采用的综合超前预报技术是合理的、有效的;运用节理相关性分析方法,预报了断层在洞内的出现里程位置;地质超前预报应针对地质特点,选取相应的预测预报技术。     

公轨双层高架中道路桥梁形式 对轨道噪声分布影响研究

高架独立轨道交通具有建设、运营成本低的优势,但其对周边居民产生的环境噪声污染问题突出,道路 与轨道双层合建高架的上层道路桥梁可起到屏蔽作用,减小由轨道交通引起的道路上部区域噪声。为分析不同道 路桥梁形式对轨道噪声传播规律的影响,根据实测钢轨振动加速度,建立二维声学模型进行轨道噪声传播规律预 测研究。首先采用现场噪声实测结果验证方法的准确性,然后对比分析独立双 U 梁轨道、空心板梁道路桥+双 U 梁轨道、小箱梁道路桥+双 U 梁轨道的噪声传播与分布规律,揭示双层高架桥梁的降噪机理。结果表明,上层道 路桥改变了噪声的传播途径,在增大桥下噪声的同时可以使得一部分区域(道路桥侧上方)的噪声减小;进而,在 道路以上区域,小箱梁道路桥+双 U 梁轨道形式相比空心板梁道路桥+双 U 梁轨道显著降低了噪声级,大部分 降幅在 6～11 dB(A)之间,最大降幅约 21 dB(A);与空心板梁结构形式相比,底面凹凸不平的小箱梁结构能将 声能量更好地限制在道路桥梁以下范围内,从而对道路上方区域取得更大的降噪效果。提出的噪声预测方法可 为公轨合建双层高架的轨道噪声快速预测与评估提供参考,计算结果可为双层高架的道路桥梁选型提供声学性 能依据。