粗糙床面水流运动特性试验与建模研究

山区河流的大尺度粗糙床面对水流运动特性的影响是航道整治工程中的重要问题。文章基于模型试验研究,并结合CFD计算分析的方法,研究了不同摆放密度的混凝土立方块体对有限水深流动的自由液面波动、纵向流速分布以及纵向水头损失的影响。在此基础上,文章根据水流阻力的影响因素,对传统经验公式开展了相关修正,并采用非线性多元回归法对经验修正系数进行了回归分析。研究结论表明:文章所提出的经验公式具有更加普遍的适用性,且经验公式的预测结果与试验和CFD计算结果相一致,对于航道整治工程具有重要参考价值。     

档案信息资源共享理念提出的背景及必要性

当今信息社会，全球性计算机互联网热潮冲击着整个世界，作为信息高速公路的雏形，它对整个人类社会生活方式、工作形态都带来了极大的影响。人类社会正步入一个利用计算机和网络技术的信息化全新时代。在21世纪，信息化、数字化、网络化将成为科技发展的主流，档案信息资源的共享作为高层次的信息资源模式，被人们期待着。     

水库淤积的一种不利形态

水库效益发挥程度与水库淤积形态密切相关。三角洲淤积在实际水库中比较普遍,研究相对较多。文章利用数学模型计算,发现水库在前期三角洲淤积基础上还可能出现一种新的淤积现象,称为二级三角洲形态。通过大量分析,论证了这种不利形态产生的可能性、影响因素以及危害性。二级三角洲虽只是数学模型意义上的淤积形态,但由于其主要侵占兴利库容,对水库防洪和调节性能影响极大。同时,二级三角洲可能会大量抬升变动回水区的水位,大大增加库尾的淹没损失,危害极为严重。实际水库调度运行中应高度重视并严加避免。     

知识经济与物流服务

我们行将跨人一个以知识为基础的全新时代，即知识经济时代。在这个时代，知识的产生、学习、创新将成为人类最重要的活动，依靠知识、信息和科技推动社会经济的发展，社会的一切财富都将以知识为基础。传统的以大量消耗原材料和能源为特征的工业经济形态将逐渐丧失其主导地位，而代之以高科技为主体，特别是以信息技术为支柱的新的经济形态，并且它将对社会的生产方式、生活方式、思维方式     

挖泥船泥泵壳和泥泵衬板抗磨修复的研究与实践

黑龙江航道局佳木斯航道分局有"龙浚10"号和"龙浚17"号两艘大型绞吸式挖泥船,每年这两艘挖泥船都承担着繁重的挖泥疏浚任务.绞吸式挖泥船的泥泵壳和泥泵衬板是磨蚀最严重的过流部件,因此泥泵壳和衬板的磨蚀修复任务是十分艰巨的.如何提高泥泵壳和衬板的抗磨蚀性能,延长使用寿命,一直是我们工作的重点.我们采用高铬铸铁衬块组合镶衬的办法来修复磨损的泥泵壳和衬板,取得了比较理想的效果.     

未来空间营造：以公共交通为导向的发展与空间句法

TOD 本身作为高强度开发的地区,具有空间组织方式相对复杂、功能多元丰富、空间服务半径人性化等 特点,这将在理论上建构起未来城市空间形态的新图景。回顾 TOD 的相关理念及典型图示,试图从空间句法的 角度剖析 TOD 的空间模式与内涵,以此分析 TOD 作为单纯的交通节点与活跃的场所中心的区别。探讨 TOD 适 用于跨越空间的超链接隧道与强化多层折叠空间的精细化转换的区别,以及 TOD 推动随机个体吸引点的体验与 促进复杂空间结构的集体呈现的区别,这些都能刻画真实 TOD 的某些景象。而空间句法则提供一种思考和验证 的定量工具,从物质空间构成、交通出行模式、社会功能组合、人类行为感知等角度,描述这些复杂而有趣的 TOD 建构过程,寻求 TOD 所带来的空间价值溢出,优化 TOD 本身的空间体验行为。研究表明,空间句法将为 TOD 的空间动态营造提供良好的工具。     

大断面小净距隧道断面优化及其设计参数研究

对于大跨度小净距隧道而言,合理扁平率及双洞间距的设计对于节约成本,提高隧道线形规划具有至关重要的作用,因此,优化大跨度小净距隧道的扁平率及其间距是隧道设计施工面临的关键问题。以某双洞8车道隧道施工为研究背景,通过数值模拟及理论分析,对断面优化及其设计参数进行了深入研究。研究结果表明:随着高宽比的增加,拱顶位移逐渐减少,水平收敛逐渐增大,在高宽比为2.0时达到理想状态,这个时候的拱顶位移和水平收敛基本相同,此时断面有利于开挖。当高宽比取理想高宽比2.0时,这时应力较均匀,是开挖的理想断面,同时考虑行车通行的建筑界限,取高宽比为0.6333是合理的。隧洞埋深对塑性半径和周边位移的影响极大;弹性范围内的支护阻力与隧洞变形成正比;塑性半径随着围岩强度的增加而减小。     

关于城市轨道交通线网规划的探讨

阐明城市轨道交通线网规划的目的就是要实行规划控制。规划研究的方法有经验分析法、客流预测法、公交增长法和多模块网络层次分析法等。规划主要解决的问题包括轨道交通在城市交通中的地位、作用及其网络层次、规模等。辩证理解“线网形态”、“轨道交通制式与敷设方式”、“客流预测”和“换乘形式”等概念？     

基于Faster R-CNN与形态法的路面病害识别

为提高基于图像处理的路面表观病害检测识别效率及精度,引入目标检测中的快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Network,Faster R-CNN）算法以快速识别病害种类、位置与面积;针对已提取的带边框裂缝病害区域,采用基于VGG16迁移学习与模型微调的CNN与50%重叠率的滑动窗口定位裂缝骨架,进而利用形态法操作提取裂缝形态,计算其长度与宽度;针对Faster R-CNN算法在病害种类识别时漏检率低但误检率偏高的问题,引入精确率、召回率和F₁分数指标对算法进行评估,并根据F₁分数最大值确定相应的病害框像素面积及置信度阈值来降低误检率,以适应路面表观病害多样化的应用场景。运用开发的病害识别算法对广东一高速公路路面进行表观检测。结果表明：所提方法对典型裂缝图片的识别效率及精度均高于单独应用CNN滑动窗口和传统形态法的全局图像处理方法;对分段的裂缝边界框进行合并,且病害框像素面积及置信度阈值取优化值后,横向裂缝精确率由合并前的0.861提升至合并后的0.918,横向及纵向裂缝误检率则分别由调整前的20.4%和23.8%下降至调整后的8.2%和6.9%,漏检率则稍有提高。基于Faster R-CNN、CNN及形态法的路面病害识别方法具有工作高效、漏检率低的优点,在引入评估指标、最优病害框像素面积与置信度阈值后,病害误检率也大幅降低,具有潜在工程应用价值。