基于自动建模的BIM正向设计在互通立交桥中的应用研究

为了解决高速公路互通立交桥梁BIM模型创建难、正向设计实现难等问题,开展了基于自动建模的正向设计在互通立交桥梁中的应用研究,总结出一整套互通桥梁BIM正向设计建模方法和流程。首先,根据高速公路路线设计资料自动创建桥梁中心线,并利用BIM软件建立互通桥梁桩基、承台、墩身、盖梁、上部结构模型族文件。其次,利用Dynamo可视化编程自动完成互通桥梁模型创建。最后,以2个高速互通桥梁项目为依托,对比分析了该方法与常规BIM建模方式,发现基于自动建模的BIM正向设计在互通立交桥中的应用具有模型精度高、模型属性完整、建模效率高等优势,从而验证了互通桥梁自动化建模的可行性及优越性,该方法可为互通桥梁等高难度桥梁工程快速创建高精度BIM模型提供借鉴。     

基于射线跟踪与离开角空间聚类的5G-R网络优化技术研究

当前反复“路测-调整”的传统无线网络优化方式难以满足铁路5G专用移动通信系统（5G-R）的网络优化需求。面向京沈铁路干线场景，在确定了射线跟踪传播机理模型后，进行了5G-R无线信道建模仿真，提出一种基于射线跟踪与离开角空间聚类的网络优化算法。该算法以全向天线仿真结果为基础，使用K-means++算法对射线跟踪仿真的角度-能量域数据进行聚类，将水平离开角的空间聚类中心作为扇区方位角；结合水平离开角的聚类中心与高铁行车路径的空间位置关系，计算相应扇区的下倾角；以上述基于射线跟踪与离开角空间聚类的结果为初值，基于粒子群算法进行优化迭代，高效地完成铁路干线场景下的5G-R网络优化。结果表明，在相同的计算资源和仿真条件下，基于射线跟踪与离开角空间聚类的5G-R网络优化算法对比直接使用粒子群算法，在收敛速度方面提升了约10%，在优化效果方面提升了约30%。该方法针对铁路干线场景能够实现在迭代计算次数更少的情况下，给出更好的网络优化方案，为未来建设高质量5G-R通信系统提供技术积累和参考。     

北京汽车维修企业现场工程师人才培养方法研究与实践

<正>本文旨在通过评估现有人才培养方法的有效性和存在的问题,探索适合北京汽车维修企业的现场工程师人才培养方法。通过明确培养目标和要求,设计相关的培养内容和方法,以及定期评估和反馈,力求提供一套科学、系统和实用的人才培养方案,以满足企业的需求并提高现场工程师的综合素质和工作能力。