钢管混凝土K形节点脱空后的承载力与防脱空措施研究

为研究钢管混凝土K形节点脱空后的承载力以及防脱空措施，通过有限元方法，模拟计算了钢管混凝土K形节点脱空后的力学性能，提出了防脱空建议，并进行了验证。结果表明，当支管壁厚较小时，不同脱空率下节点破坏模式均为受压支管局部屈曲破坏，极限承载力大致相同，脱空只影响节点弹性刚度，且节点弹性刚度随着脱空率的增大而逐渐减小；支管管壁较厚时，破坏模式为主管表面塑性破坏或冲剪破坏；随着脱空率的增大，节点的刚度及承载力均逐渐下降；主管内增设PBL后，主管表面刚度得到提高，不同脱空率下节点破坏模式均变为受压节点的局部屈曲破坏，各模型承载力大致相同；相比于原脱空钢管混凝土节点，节点刚度及承载力均有提高；PBL可显著降低核心混凝土脱空产生的不利影响，当脱空率较大时，PBL作用更加明显。     

轨道交通齿轮箱例行试验传动方式的分析和改进

分析了轨道交通齿轮箱例行试验中常用传动方法存在的问题,设计了一种万向节传动装置,有效降低试验方式对产品性能的影响,解决了带传动中由于径向载荷导致试验温度偏高的问题。     

智能座舱交互式功能测试技术研究

随着汽车电子技术的高速发展，汽车智能化成为发展趋势，而智能座舱作为现阶段汽车智能化程度的重要体现，也是汽车消费者重点关注的配置之一，软件定义汽车的时代，敏捷开发、快速迭代成为智能座舱开发的技术主流，面对日趋复杂、庞大的智能座舱软件系统，如何设计有效的测试方法、应用高效的智能座舱交互式功能测试手段适应快速迭代的软件开发策略、保证座舱开发质量将成为智能座舱发展的重要挑战。     

基于随机森林结合前向序列选择算法的铁路隧道防水板检测数据关键影响因素识别北大核心

针对参数特征复杂度高的铁路产品,提出了一种基于随机森林(RF)结合前向序列选择(SFS)算法的铁路产品检验检测数据关键影响因素识别方法,以辅助基于经验的识别方法。创新使用RF-SFS算法,将其应用于铁路隧道防水板检验检测数据关键影响因素的识别研究。根据多年铁路隧道防水板检测数据,建立RF模型,获得了影响铁路隧道防水板检测结果的特征关键性评分序列。随后,结合SFS方法得出关键性评分序列的阈值,将排名前6位的影响因素识别为关键特征,模型的预测能力达到99.98%。为验证关键特征识别方法的有效性,对比分析3种模型在使用不同特征子集时的预测能力。当仅选用关键特征时,3种模型的预测能力均达到最佳,加入冗余特征后模型的预测能力逐渐降低。     

深圳城市轨道交通工程盾构区间造价指标分析

城市轨道交通工程具有投资规模大,建设时间紧,专业涉及面广,工程技术复杂等特点。总结深圳市已建城市轨道交通工程的技术经济指标,针对盾构区间隧道工程,研究轨道交通工程建设标准和造价指标体系,为合理确定本地区城市轨道交通工程建设和造价标准提供科学依据。通过确定盾构区间各项主要指标,为政府投资决策提供技术支撑,以期对轨道交通高质、高效发展起到一定推动作用。     

河钢塞钢对中国港口开拓海外市场的启示

面对机遇与风险并存的局面,中国港口企业如何学习河钢塞钢管理团队的成功经验,在"走出去"的过程中,用最短时间实现最大化发展近几年,随着"一带一路"倡议转入实体层面的推动,中国港口企业纷纷走出国门,积极开拓海外市场,投资项目的数量和规模不断扩大,取得了不错的成绩。     

基于分段单孔反演的隧址区多断层地应力分布特征

目前，针对具有多个原位地应力测试钻孔的隧址区初始地应力场反演，往往一次性将全部实测值用以计算值的回归反分析，没有考虑到隧道纵向长度远超其他方向且钻孔分布较远的特点，单个钻孔表征的临近区域地应力分布特征或反演精度被其余钻孔实测值“拉低”，导致整体反演结果容易陷入局部优解。依托拉林铁路桑珠岭隧道、叙毕铁路斑竹林隧道、沿江高速火山隧道、木寨岭公路隧道等工程，采用多元线性回归法结合最小二乘法寻优准则，分析了隧址区仅有单个钻孔反演精度较高的原因，提出了对具有多个钻孔的隧址区分段并分别进行单钻孔回归反演的新方法。在此基础上，重点讨论了木寨岭公路隧道断层破碎带区域地应力分布特征。结果表明：分段单孔反演较多孔反演进一步提高了反演精度；地应力的分布在断层前后呈现出先急剧增大后急剧减小的特征；除自重应力与埋深存在一定关联外，两项水平主应力随断层间距或厚度的增大突变性加剧；断层之间间距、断层倾角、断层厚度均是影响地应力方向偏转大小的重要因素，断层之间间距或断层倾角越小、断层越厚，地应力方向偏转越显著。     

船舶动力设备退化基线计算及预测方法

船舶动力设备在自身性能退化过程中的相当长一段时间内仍能完成规定功能,对具有重要特征参数或性能指标的船舶动力设备而言,若使用定基线进行健康状态评估会导致评估值连续较低甚至误报警问题。为了解决这一问题,以目标设备按性能退化时间序列采集的特征参数为研究对象,首先建立退化基线计算方法,利用滑动概率神经网络和性能可靠度与基线值间的转换函数获得目标设备的动态退化基线;然后建立ARMA预测模型获得预测参数,并与退化基线计算方法结合对退化基线发生动态变化的时间节点进行预测;最后利用海水泵对建立的方法可行性进行验证。结果表明,本文建立的退化基线计算方法能够获得动态基线,退化基线预测方法能够对动态基线的变化时间节点进行准确预测。     

基于聚类站点客流公共特征的轨道交通车站精细分类

已有城市轨道交通车站分类多基于定性分析，不能满足精细化设计和运营的需要。本文提出一种基于聚类站点公共特征的站点精细分类方法。首先，将来源于AFC(Automatic Fare Collection)的进站客流量数据处理为时间序列数据，并基于K-Means++算法对各个站点的客流量进行聚类；其次，建立客流量聚类结果与土地利用特征多维参数的拟合方程，计算获得居住密集型、工作就业型以及区域中心型等5种大类站点的客流量公共特征。在此基础上，充分考虑属于同一大类站点不同站点的细分特性，使用5类客流量公共特征比重组合精细描述具体站点类型。 实例结果表明，使用本文提出的精细分类方法计算得到的每个站的客流量拟合值与真实客流值间的平均绝对百分比误差控制在14%以内，说明该分类方法具有可行性。