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针对列控系统在运营过程中风险态势与趋势难以预测的问题,将集对分析(Set Pair Analysis, SPA)引入列控系统运营风险评估中。基于人、机、环、管的系统理论构建评价指标体系,通过SPA的三元联系数与不确定层次分析法(AHP)计算列控运营指标权重,以五元联系数建立同异反风险评估模型,利用SPA的联系态势与偏联系数评判列控运营风险态势以及风险发展趋势。实例分析表明,该系统运营处于同势7级,属于低风险状态,且总体风险呈现"同"、"异"、"反"相互交错的发展趋势,并对其呈现多次下降趋势的指标提出对应防护措施。验证了该模型能够较好的评判该列控系统运营安全的风险等级,进一步完善列控运营安全风险趋势评估的不足,为列控运营风险管控提供理论依据。 相似文献
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重载车辆在不同行驶条件下对路面的破坏程度有所不同,为定量分析何种行驶条件对路面影响最大,从实际路面结构出发,采用有限元仿真模拟对比分析重载车辆在匀速、制动和加速3种行驶状态下对路面不同结构层的动态响应影响规律,以制动为车辆行驶条件,进一步分析不同水平力系数Φ(0.3、0.5、0.7、0.9)对路面结构动态行为的影响。结果表明,3种行驶状态下路面结构层的横向应力和竖向应力差距均在10%左右;而路面结构层在减速和加速行驶状态下的纵向应力和纵向剪应力较匀速增涨幅度可达100%~150%;在分析的Φ范围内,横向应力和竖向应力极值在相邻水平力系数下变化幅度为1%~5%,而纵向应力和纵向剪应力极值随水平力系数的增加而变大,最大差值分别为0.596、0.618 MPa。 相似文献
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深部隧道岩爆是地下工程建设中的安全隐患,准确预警岩爆能够保障工程人员的生命财产安全。机器学习等智能技术的出现为岩爆预警带来了新的思路和方法,提高了预警的准确性、及时性和智能化水平。对机器学习在深部隧道岩爆微震监测预警中的应用现状开展了系统研究。首先,对岩爆微震监测评估预警中的机器学习算法进行总结,分析了现有各类机器学习算法的特征优势,然后,对微震监测岩爆预警指标体系进行了归纳,进一步,分析了基于不同机器学习的岩爆微震监测预警应用效果。结果表明神经网络(NN)是岩爆预警算法中的热门方法,微震事件数(N)、微震能量(E)、视体积(V)及其变体是使用频次最高的岩爆预警指标,大部分岩爆预警指标个数主要在3~7个之间。岩爆等级是岩爆预警的研究热点,大部分机器学习方法的预警准确率基本能达到80%及以上,表明机器学习方法具有较好的应用效果与发展前景。最后,对发展方向进行了展望,更先进的机器学习算法、预警指标体系的有效性与全面性、样本的丰富性、岩爆发生时间预警、数据处理能力等需要进一步深入研究。 相似文献
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旋挖钻机作为一种高效、先进的成孔设备,近年来已得到了一日千里的推广.尤其是在高铁、桥梁建设中,施工大口径钻孔时的优势较为突出.而随着工程施工要求的提高,在工民建、厂房、水利等领域,大量的小口径(如桩径在500~800 mm)钻孔的施工也要求使用旋挖钻机.@@在这类小孔工程的施工中,如果沿用传统结构的钻具,施工效率往往非常低.特别是在粘性地层施工时,由于钻具直径较小和钻进时的加压作用,钻进速度很快,但是在提钻以后,钻具内的粘土却难以卸掉,卸土时间甚至是钻进时间的几倍. 相似文献
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采用ABAQUS软件建立沥青路面三维模型,根据某工程所在地区7月份1天代表性温度,考虑沥青路面的材料性质随温度变化的特征,进行变温重载下路面结构温度场及变形分析。改变行车速度、接地压力等,量化不同深度结构层永久变形、剪切蠕变特征。结果表明,永久变形、剪切蠕变值在整个行车道路横向范围内呈正负交替变化;慢速(20~60 km/h)时,车速增大对永久变形、剪切蠕变的减小程度均明显高于快速(80~120 km/h),永久变形、剪切蠕变主要出现在上中面层;行车速度低于60 km/h、接地压力大于0.9 MPa,路面永久变形发展快速增加。在夏季高温季节应限制慢速交通和超载重载车辆,适时错峰出行和洒水降温能有效减少车辙破坏。 相似文献
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