基于网络环境的计算机开放实验室全自动化管理系统

介绍了大型联网公用机房的特点、功能，并着重介绍了全自动化管理系统的设计、各子系统的功能以及系统实现的关键技术。     

化学教学中的创新教育

江泽民同志曾指出:“要迎接科学技术突飞猛进和知识经济迅猛兴起的挑战,最重要的是坚持创新。创新是一个民族的灵魂,是一个国家兴旺发达的不竭的动力。创新的关键是人才,人才的成长靠教育。”     

车过隧道五当心

在日常生活中,我们不难发现有些驾驶员朋友在行车过程中不遵守交通规则,只凭自己主观意识开车,特别是驾车通过隧道时,如果不及时掌握各种动态,就会给自身安全和交通事故埋下隐患。在此,根据以往的驾驶经验,提醒司机朋友过隧道时要五当心:     

有机降粘剂掺量对橡胶沥青混合料性能影响研究

为了降低橡胶沥青混合料过高的成型压实温度,同时使其具备良好的路用性能,提出了掺入Sasobit 有机温拌剂降低其压实温度的方法,研究了不同温拌剂掺量下的橡胶沥青混合料路用性能.该方法在拌和温度150℃、压实温度140℃下分别进行了1％、3％和5％这3个温拌剂掺量下的浸水马歇尔试验和冻融劈裂试验.与此同时,对3％温拌剂掺量分别进行了140℃、150℃和160℃这3个压实温度下的车辙试验.试验结果显示,掺入Sasobit温拌剂后的橡胶沥青混合料可降低压实成型温度20～30℃,且各种试验条件下的马歇尔体积参数及其路用性能评价指标均满足密级配沥青混合料技术要求,压实温度140℃、3％温拌剂掺量下的综合路用性能最优.     

固定式测斜仪在地铁车站基坑监测中的应用

针对人工监测频率较低、外部环境影响大等问题，依托某地铁车站基坑施工，采用固定式测斜仪来获取地铁车站基坑墙体深层水平位移，辅以人工监测定期校核的方式，获取不同施工阶段位移变形情况。结果表明：在考虑监测成本及现场实施的条件下，基坑施工监测中采用间距不等相结合的固定式测斜仪，能够更贴切地反映地铁车站墙体变形情况，且具有较滑动式测斜仪效率高、数据贴合度高等优势。     

寒区沥青路面智慧化施工混合料温度预估机器学习模型

寒区沥青路面施工面临骤然降温、大温差、大风等不利天气，造成沥青路面摊铺、碾压温度起伏大，影响沥青路面压实质量，进而诱发诸多病害。以沥青路面施工温度为核心，通过物联网系统和智能元件采集沥青路面施工工艺参数并进行分析，采用机器学习算法构建沥青路面施工温度预估模型，准确掌控沥青路面摊铺和碾压施工温度，确保沥青路面施工质量。结果表明：沥青混合料拌和参数控制精度高，运输、摊铺和碾压阶段的施工工艺参数变异性大，需对参数进行异常值剔除处理，表明当前施工工艺控制技术仍有提升空间；采用随机森林算法对施工工艺参数进行重要性评估，出料温度和施工速度对施工温度影响最显著；基于4种机器学习算法建立了沥青路面施工温度预测模型，其中多层感知机模型最优，对多层感知机模型的隐藏层、神经元个数和学习率进行优化，优化后模型的周期数、均方误差和平均绝对误差降低，整体性能显著提升；考虑气象参数后，施工温度预测模型的训练效率降低，但预测精度提高。工程应用表明：提出的基于多层感知机沥青路面施工温度预测模型与实际工况相符，通过调节出料温度、摊铺速度、碾压速度可以有效减少混合料温度损失。