查白音塔拉大桥塌孔处理中膨润土造浆尝试

膨润土加火碱合理配置出的泥浆，解决了特殊地层较大直径钻孔灌注桩的塌孔问题，以及塌孔的处理，保证了钻孔质量，提高了工程效率。     

关于提高硬件电路设计质量和可靠性的一点思考

从实践中总结几点提高硬件电路可靠性的设计经验。首先必须保证元器件的质量和可靠性。给出元器件选用的基本原则、元器件可靠性的定量估算方法以及整个硬件系统的失效率估算方法。其次给出提高硬件电路可靠性的几点建议,包括降额设计、热设计、抗干扰、防护设计和冗余设计。最后从设计流程上给出建议,包括建立通用的公共基础模块库、小组专家评审等。实践证明遵从上述建议可有效提高硬件电路设计的质量和可靠性。     

汽车座椅"四位一体"智能化生产模式研发

汽车座椅生产包含金属骨架、面套、泡沫和装配4个主要生产单元,主要论述实现4个生产单元的智能化生产模式。通过采用多区域立体化布局方案,实现4个生产单元的高效组合,同时利用先进的自动化装备与制造执行管理系统(Manufacturing Execution System,MES)实现工艺流、物流与信息流间的交互与贯通,提高了设备和人员的效率,减少非直产人员,为智能制造的实现和推广做出有益探索。     

基于全寿命周期养护成本理念的沥青混凝土路面就地热再生技术经济分析

近年来,我省高速公路建设取得了突飞猛进的长足发展,截至2012年底通车里程已达5000km,全省高速公路路网体系已基本形成。与此同时,养护管理任务日趋繁重,不断增长的养护需求与养护资金供给不足的矛盾也将日益加剧,推行基于全寿命周期养护成本理念的科学化预防性养护势在必行。     

BIM技术在重庆曾家岩嘉陵江大桥设计中的应用

重庆曾家岩嘉陵江大桥为(135+270+135)m刚性加劲悬索连续钢桁架公轨双用桥,上层为城市主干道路,下层为城市交通轨道,大桥路线走廊狭窄,桥址古今建筑密集、地下管网轨道交错繁杂、地形起伏显著。该桥设计中应用Bentley和Autodesk平台软件进行BIM技术协同设计,基于BIM平台软件,创建了三维地形模型和工程周边实景模型,在此基础上确定了最佳路线,通过桥型方案比选确定了连续钢桁架桥方案;建立钢桁架、桥墩等主要结构参数化模型,进行结构参数化设计;通过构件碰撞检测校核、桥墩防撞模拟、交通流模拟和工程量校核等,实现大桥优化设计。与传统二维设计相比,基于BIM技术优化该桥设计方案,大量节省了设计成本,有效地提高了桥梁设计质量,提升了整个工程管理水平。     

胶州湾海底隧道穿越破碎带渗流有限元模拟

水下隧道最小覆盖层分析是设计过程中关系安全和经济的重要因素。以青岛胶州湾海底隧道工程为背景,建立不同覆盖层厚度的海底隧道渗流有限元计算模型,分别就隧道穿越f3-1破碎带时的涌水量、渗流速度、孔隙水压力以及注浆圈参数选取开展研究和讨论。研究表明： Park公式与有限元涌水量计算结果较为吻合;覆盖层厚度较大时,渗流最快区域出现在拱脚;覆盖层厚度较小时,拱脚和拱顶中心均渗流较快;边墙和底板的孔隙水压力变化梯度随覆盖层厚度的增加而增大,拱顶规律相反,并且覆盖层厚度超过22 m后孔隙水压力变化梯度基本保持不变;从可靠性和经济性两方面综合考虑注浆圈厚度和渗透系数参数选取,本文给出了注浆圈参数建议取值范围为： 注浆圈厚度为4～6 m,渗透系数为1×10-7～2×10-7 m/s。     

引汉济渭工程岭北隧洞TBM利用率分析

为了分析TBM利用率的主要影响因素,统计分析引汉济渭工程岭北隧洞连续掘进2 100 m的围岩特征和掘进记录,确定了导致TBM非正常停机的底事件,建立了TBM非正常停机故障树模型,结果表明出渣系统故障、支护设备故障、刀盘刀具故障和电气故障是导致TBM利用率不高的主要因素。通过TBM利用率及主要故障与场切深指数（Field Penetration Index,FPI）相关性分析,表明节理破碎岩体中TBM利用率与FPI之间不存在明显相关性,出渣系统故障、支护设备故障、刀盘刀具故障与FPI有较强的相关性。分析主要故障发生原因,从设备管理和现场施工管理2个方面提出TBM利用率提高措施。     

黄河公路某特大桥病害成因分析

根据运营期间的4次桥梁定期检测报告以及现场调查,详细阐述了该桥主要存在桥跨结构永久性变形、上部结构混凝土开裂、梁体刚度、强度持续下降以及桥面铺装破损严重等病害,并从设计因素、施工因素以及综合因素进行了病害成因分析,提出了从缩短边中跨比和提高梁体的整体刚度两方面进行加固设计的建议。     

人工神经网络在桥梁结构等级评估中的应用

介绍了径向基函数神经网络和BP神经网络模型的特点 ,提出了基于神经网络的桥梁结构等级评估方法 ,讨论了这两种神经网络模型的误差及其收敛速度     

Web-based biomedical literature mining

With an upsurge in biomedical literature, using data-mining method to search new knowledge from literature has drawing more attention of scholars. In this study, taking the mining of non-coding gene literature from the network database of PubMed as an example, we first preprocessed the abstract data, next applied the term occurrence frequency (TF) and inverse document frequency (IDF) (TF-IDF) method to select features, and then established a biomedical literature data-mining model based on Bayesian algorithm. Finally, we assessed the model through area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, specificity, sensitivity, precision rate and recall rate. When 1 000 features are selected, AUC, specificity, sensitivity, accuracy rate, precision rate and recall rate are 0.868 3, 84.63%, 89.02%, 86.83%, 89.02% and 98.14%, respectively. These results indicate that our method can identify the targeted literature related to a particular topic effectively.