结合地铁建设进行地下商业空间开发

结合地铁建设对地铁站点进行地下商业开发,不仅有利于节约城市用地,改善城市交通,改善购物环境,更能保障站点周边地上地下综合开发的整体性,保证地铁车站功能更加完善.由于地铁和商业经营性地下空间的客流互补,在地下穿越道的单侧或双侧发展地下商业设施,既节约开挖成本,又使地铁施工形成的关联空间得到充分利用.针对深圳地铁、广州地铁1号线的几个开发实例,通过经济分析,提出开发保障措施:重视站点与综合开发地块的连接、各建筑的建设时序,合理确定地下空间开发的商业面积,做好市政管线及地质等方面的工程处理.     

关于大型船舶试航测速的浅水修正方法

在分析了有关船舶在浅水水域试航速修正方法的基础上，推荐了Ａ．Ｍｉｌｌｗａｒｄ的三因次修正方法用于大型船舶在有限水深水域试航速的修正，文中给出的算例，表明在航速预报结果同相关方法相比，具有同一量级的精度，本方法可作为大型船舶试航航速修正或预报有一种估算方法。     

破损潜艇成功挽回的相对吹除量规律性的研究

在建立潜艇舱室进水情况下应急操纵的数学模型的基础上,利用计算机模拟仿真计算的方法讨论在多种工况下相对吹除量的规律性,为进一步计算最低吹除时间奠定基础.     

鸡爪沟地形高填路基变形监控分析

针对高速公路鸡爪沟地形高填路基工程地质条件、工程概况,结合软土物理力学性质,提出了鸡爪沟地形高填路基变形监测方案;在路基施工与沉降监控分析的基础上,确定了路面铺筑的最佳时间,并通过了实践检验.     

粉煤灰在道路工程中的应用

粉煤灰是煤粉经过高温(1000～1500℃)生成的火山灰质疏松轻质的混合材料,主要由细分散的SiO_2玻璃球体组成,它本身没有或略有水硬胶凝性能,在有水份存在的条件下,能与Ca(OH)_2或其他碱性氢氧化物发生化学反应,生成具有水硬胶凝性能的水化合物——水化硅酸钙(Cao·SiO_2·nH_2O)和水化铝酸钙(Cao·Al_2O_3·mH_2O),其化学成份与普通水泥相似,主要含有较多的活性SiO_2和Al_2O_3,还有少量的Fe_2O_3、CaO、MgO和SO_3等。粉煤灰根据收集方式不同有两     

深圳地铁一期工程环控系统存在的问题及其整改方案

利用可靠性的工作过程分析深圳地铁一期工程环控系统在可靠性上存在的问题和采取的整改方案。提出新线建设对此类问题的处理办法,提高了环控系统的可靠性。     

减速器壳双头镗专机加工技术的探讨

减速器壳是汽车后桥重要零部件,其加工质量直接影响后桥的装配和异响。在大批量生产中,不仅要稳定地保持高精度、高生产效率,还得最大限度降低零件加工成本和设备采购费用。近年来专机在生产中不断边缘化,被通用设备所取代,本文结合实际生产,以双头镗专机为例,通过质量和成本等方面的表现,对减速器壳双头镗专机进行比较研究。     

装配式圆形桥墩海啸冲击力试验

为研究海啸涌波下装配式圆形桥墩冲击力的特点以得到海啸冲击力的简化计算方法,在水槽中利用溃坝波模拟海啸涌波,开展不同来流波高和初始水深的模型试验。分析溃坝波的波前形态、波前坡度以及波前上游波动状况随来流波高和初始水深的变化规律,对比不同来流波高、初始水深下圆形桥墩的剪力和弯矩时程曲线,讨论来流波高和初始水深对似平稳段剪力均值和弯矩均值,以及冲击全过程剪力和弯矩最大值的影响,得到圆形桥墩似平稳段的剪力系数和弯矩系数,以及剪力和弯矩冲击系数随来流波高和初始水深的变化规律。研究结果表明：除临界破碎波外,溃坝波的波前坡度随着来流波高与初始水深之比的增大而减小;来流波高与初始水深之比不小于1时,波前上游液面无上下波动,力和弯矩的时程曲线无振荡段,且剪力和弯矩的最大值位于似平稳段,对应的量纲一的系数C_r和M_r较小,分别为0.75~1.40和1.12~2.50;来流波高与初始水深之比小于1时,波前上游液面有上下波动,力和弯矩的时程曲线有振荡段,且剪力和弯矩的最大值位于冲击段,对应的C_r和M_r较大,分别为1.46~5.87和1.88~9.86;对相同来流波高而言,随初始水深的增加,似平稳段自由液面效应逐渐减小,力臂量纲一的系数K_r逐渐减小,初始水深由2 cm增加到8 cm和14 cm时,K_r降幅均值分别为21.8%和29.7%;基于试验结果提出了装配式圆形桥墩海啸波作用下剪力和弯矩最大值的计算方法,并给出了各项参数的取值,可为其快速计算提供参考。     

现代学徒制背景下汽车专业师生和谐关系构建研究

当今时代随着我国全面深化改革的前进步伐,社会经济的迅猛发展,科技创新的不断进步,智能技术发展日新月异,培养、教育学生的方式、方法也在发生着重大变革,高校学生的人才培养方式也发生了深刻变革,现代学徒制人才培养方式是实现培养德技双高符合社会需求人才的必然之路,因而高校教师的思政教育工作重要性更加凸显.本文笔者研究发现当...     

大数据背景下的路径选择行为建模

路径选择建模的主要任务是基于合理假设,定量分析交通参与者的路径选择行为,并估计和预测交通参与者对交通网络的使用情况。基于此,全面总结路径选择建模的研究现状,介绍各种出行数据的特点,阐释常见的选择集生成方法,对文献中提出的众多离散选择模型进行归类和讨论,对比模型估计的2类主要方法,并展望机器学习在路径选择建模中的广阔前景。研究结果表明：随着交通感知技术的全息化发展,在海量车辆轨迹数据的支撑下,路径选择研究取得了全方位的进步;路径选择模型可分为基于路径和基于路段的模型,前者以路径为基本选项,从通过确定性或随机性方法生成的选择集中选择路径,包括多项Logit （MNL）模型以及更先进的MNL修正模型、广义极值（GEV）模型、混合Logit模型和非GEV分布模型,后者以路段为基本选项,动态地求解路径选择问题,无需生成选择集,包括各种递归Logit模型;路径选择模型的参数估计可使用有标签数据或无标签数据,前者通过地图匹配在交通网络中重构出真实路径,后者则依概率考虑一系列可能的路径。近年来,基于机器学习的路径选择模型因具有更优的预测性能而受到广泛关注。在未来的路径选择研究中,应进一步结合离散选择模型和机器学习模型,使两者优势互补。