悬臂施工连续梁管道摩阻测试实践与探讨

利用电子传感器作为测量工具,利用最小二乘法作为计算手段,通过细致合理的操作方法并结合宜万铁路火光村大桥的实例,说明了悬臂法施工连续梁管道摩阻的测试方法,并对其中一些问题进行探讨.     

南通港全面打响“清剿火患”战役

为确保南通港水域火灾形势持续稳定。“清剿火患”战役打响后,长江航运公安局南通分局迅速响应,全力以赴,局长亲自临阵指挥、调度“清剿火患”战役。消防支队、派出所分工协作,全警动员,主动争取南通市港口管理局、南通市安全生产监督管理局的支持和配合．充分发动辖区涉水企业职工、船员开展消防安全隐患大排查,把排查整治任务落到实处．进一步推进“清剿火患”战役向纵深发展,     

MARPOL附则VI2008修正案实施及应对措施探讨

如何有效实施和执行MARPOL附则VI2008修正案的规定是主管机关、船级社及相关产业面临的问题,本文针对实施和执行2008修正案进行了阐述、分析和探讨。     

船舶压载水藻类溶液抽真空法快速浓缩检测设备设计

本文阐述某些特种船舶由于停靠时间的限制需要快速检测(例如集装箱船),压载水的藻类溶液需要做快速浓缩的问题,基于Utermhl方法以及结合前人研究的设备上进行改进和创新,设计了利用抽真空方法浓缩藻类溶液并基于设想的接合计数框进行试验,减少由于液体转移带来的数据准确度下降.最终达到快速准确的得到需要的数据.     

基于LVQ 神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用 LVQ (学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对 TQI (轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练 LVQ 神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。     

新城区轨道交通线路规划关键问题研究

对国内外主城与新城衔接的新城区(郊区)轨道线特征及交通功能等因素进行总结分析,并结合武汉市及国内外典型城市新城区轨道交通规划建设经验,对新城区轨道交通线路规划关键问题做深入研究。提出对新城区轨道交通线路规划中与其他不同层次轨道线网功能及技术标准的衔接关系;与新城区发展应注重以轨道交通引领新城区协同发展,与城市空间结构高度契合关系;新城区轨道线路走向应沿预测主要客流走廊,串联新城区商业、交通枢纽等大型客流集散点,以缓解开通初期普遍面临客流量增长缓慢,客运强度偏低的问题。     

考虑行波效应的大跨度结合梁斜拉桥地震响应分析

为研究行波效应非一致激励对大跨度结合梁斜拉桥地震响应的影响,以西部高烈度地区某高速公路上一座跨径为(67+110+360+110+67)m的结合梁斜拉桥为研究对象,利用ANSYS建立其空间动力模型,采用非线性时程分析法对比分析了非一致激励与一致激励作用下斜拉桥的地震响应。研究结果表明:行波效应总体上使主梁与塔顶纵向位移响应减小,随着波速的增大,位移逐渐趋于一致激励;在波速较小时,考虑行波效应的塔底截面弯矩及剪力比一致激励要小,但墩底截面的弯矩和剪力略微增大;当波速较大时行波输入与一致激励的地震响应基本相同。考虑行波效应后墩梁和塔梁间相对位移均有所增大,墩梁和塔梁间相对位移变化不规律,震荡次数减少。     

大西高铁聚氨酯固化道床施工中轨道变形控制措施研究

聚氨酯固化道床在施工中,材料聚合反应产生体积膨胀,导致轨道变形。由于固化道床施工是在轨道精调完成后进行,控制浇注施工中轨道变形,对于高速铁路轨道的平顺性尤为重要。采用热—力耦合模型对聚氨酯固化材料的膨胀行为进行模拟,并用膨胀力测试试验结果对热—力耦合模型中的关键参数进行标定。基于验证后的热—力耦合模型,针对大西高铁的实际线路情况,建立大西高铁路基基础聚氨酯固化道床膨胀力时变仿真模型,分析浇注方式、保压荷载幅值及作用点对轨道几何尺寸变化的影响。结果表明,聚氨酯固化道床单点浇注工艺必须采取保压措施,且建议作用点间距为1.2m、4点加载、荷载总量为30kN。现场施工时轨道变形测试结果表明,优化保压设备后,钢轨10m弦高低可控制在2mm以内,满足高速铁路轨道平顺性要求。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

鲁棒实时钢轨表面擦伤检测算法研究

应用图像处理和模式识别技术,分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像,提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线,提取准确钢轨图像;之后,借鉴人类视觉对比度感知机理,将钢轨灰度图转换为灰度对比图,并基于最大熵原理进行二值化处理,分割出可疑擦伤区域;然后根据经验知识判定钢轨表面的可疑擦伤。实验验证表明:新算法的检测性能高,平均准确率为90.7%,平均漏检率为3.95%;检测速度快,平均检测时间不超过40 ms。