正负压耦合效应下软基堆载临界高度研究

为探究正负压耦合效应对软基堆载临界高度的影响，依托珠海西部城区某软基处理工程，采用数值模拟的方法，首先对天然软基上堆载高度进行了计算与分析，然后采用稳定性控制指标，设计了不同真空预压时长，探讨其对堆载临界高度的影响。研究结果表明：真空预压时长与堆载临界高度成正相关，前期真空作用对堆载临界高度提升明显，但真空预压5 d后，真空预压时长对堆载临界高度提升并不显著。基于该研究成果，有助于设计与施工单位合理选取堆载时机，节省工期。     

矩形顶管关键技术研究现状及发展趋势探讨

首先，对矩形顶管技术的发展历程及其国内外研究现状进行综述，介绍当前矩形顶管技术主要的应用场景，并结合顶推力预测、注浆减阻、背土效应演化机制和控制对策、顶进过程中的地层响应模式和沉降计算、工作面稳定性评估等关键技术问题，对矩形顶管的理论研究进展进行回顾和讨论。其次，根据矩形断面掘进机的结构形式和切削方式，对国内外矩形顶管掘进机的开发现状及其分类进行介绍。最后，归纳当前矩形顶管在装备及工程应用领域面临的技术挑战，探讨矩形顶管技术的发展趋势，对矩形顶管装备智能化，矩形曲线顶进，长距离、大断面及复合地层等复杂场景下的矩形顶管技术进行展望。     

基于改进物元法的智慧港口发展水平评价模型

针对当下智慧港口建设如火如荼,而建设行业标准体系却迟迟未能统一的问题.首先利用智慧港口建设发展路径的研究基础,结合国内外信息化发展评价指标体系研究成果,构建了适合国内智慧港口建设发展的评价指标体系;其次利用主客观综合赋权法降低了传统评价过程中,主观因素对指标权重的影响,引入基于云模型的改进物元理论,解决了传统评价方法中模糊性和随机性带来的误差;最后以天津港智慧港口建设工程为算例,对天津港的智慧港口发展水平进行评估,计算得到期望为3.9956,发展等级为较好,与正态云模型和灰色关联分析法的验证结果一致.研究结果表明:评价体系符合现阶段智慧港口的发展方向,评价方法简洁有效,在降低了双重不确定性对于评价结果影响的同时计算了评价结果的置信度,为今后我国智慧港口发展和评价体系的建立提供了参考.     

新型零航速矢量减摇系统研究

针对海洋科研平台、科考船等减摇系统的快速响应性工作需求,在螺旋桨推进器基础上开发了一种零航速矢量减摇系统。本文介绍系统机构设计及其工作原理,结合耐波性计算分析获取船舶横摇规律,采用滑台搭载重物往复移动方式,模拟船舶规则横摇以获得规则波实验条件,并通过船模实验验证该减摇装置作用下的船舶横摇减摇效果。零航速规则波模拟实验研究表明,该减摇装置具有可控性强、易改装的特点,能够大幅提高船舶的耐波性,为后续工程试验船舶上安装该减摇系统奠定理论与实验基础。     

美国海军核潜艇舱室大气监测主分析仪器发展述评

舱室大气监测系统是核潜艇的重要组成部分之一,其运行效能直接影响舱室设备可靠运行、人员安全和健康。本文对美国核潜艇的大气监测技术的研究和应用情况进行了详细论述,重点介绍了已装艇应用近半个世纪的中央大气监测系统(Central Atmosphere Monitoring System,CAMS),以及近年来的最新技术探索。当前大气监测技术仍然难以完全满足核潜艇舱室大气监测需求,迫切需要结合最新科技成果,不断探索以提升监测仪器性能。     

长江大保护战略下河口滩涂的保护对策研究

针对长江来沙持续减少引起河口滩涂侵蚀日益严峻的现象,提出长江口滩涂保护的重要性;并以九段沙、横沙东滩为研究典型,探讨分析不同定位滩涂宜采取的不同保护对策。结论如下:对于生态保护区滩涂,宜通过改变外围环境实施滩涂保护、促进滩面缓慢淤涨;对于非生态保护区滩涂,可采取积极主动的护滩措施,且可通过工程有目的地培育高-中-低滩有序分布的滩涂基底,在实现滩涂资源稳定的基础上提升滩涂生态品质,增强滩涂区域功能,积极响应长江大保护战略。     

公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。