铁路行车安全保障体系层次结构分析

借助系统分析方法的思路,全面勾画出系统的层次结构以及各层问的相互联系与功能,阐明行车安全保障体系的本质及其运作模式,可供在实际应用结合现场的实际情况,构建形式各异、符合实际的行车安全保障体系,以确保铁路行车安全。     

山区公路事故多发段道路条件分析与防治对策

针对山区公路交通事故的严重性,从山区公路道路条件的角度,对山区公路事故多发段道路环境中存在的主要隐患以及这些隐患如何导致了交通事故的发生进行了分析,并提出了对事故多发段进行改造的原则和防治对策。     

Groundwater Waves in a Coastal Fractured Aquifer of the Third Phase Qinshan Nuclear Power Engineering Field

IntroductionEarlier work on tidal fluctuating groundwaterlevels emphasized the use of the observed water-level fluctuations to calculate aquifer parameters.Many researchers studied the relations betweengroundwater wave and tidal fluctuation[1~4].Michael[5]studied the tidal filtering methods tradi-tionally applied to surface water measurements todetermine mean levels. It also can be applied totidally fluctuating groundwater to determine themean hydraulic gradient. Erskine[6]studied thetidal os…     

中小企业人力资源管理发展的权变模型

首先通过A公司的实例分析了目前中小企业人力资源管理的特点,在此基础上,指出中小企业在企业发展过程中人力资源管理在战略、实践和角色上的变化,对中小企业人力资源管理的权变发展进行了归纳,并提出了中小企业人力资源管理发展的建议．     

三峡库区陡崖形成及长期稳定性初步研究--以万州区太白岩为例

陡崖是山丘地区常见的地貌景观,是危岩灾害孕发的起源地.以三峡库区万州区太白岩陡崖为例,笔者运用危岩发育链式机理探讨了陡崖的形成过程,指出陡崖是危岩链式发育的必然结果.得到了危岩主控结构面连通率与弹性模量及危岩体损伤度之间的相关参数,运用岩石蠕变时效本构关系建立了危岩微观链蠕变稳定时间计算式,初步建立了陡崖长期稳定性预测方法.初步得到了太白岩陡崖微观链稳定时间在891～15904年之间,在8万年内将会有危岩体逐渐发育的结论.     

公路改河工程及相应的防冲刷研究

河流改道是对河道进行裁弯取直使河道变直变短,进而加大河床的坡降,河水流速加大.河水流速加大就会产生河床的冲刷,导致河床降低,沿河路堤墙、护岸墙等墙体基础被淘空,导致墙体倒塌.此外,公路建设中,也还存在拦砂坝的下游冲刷、拦砂坝与岸坡的交接及护岸工程与天然河岸的交接处的冲刷、旱桥下的冲刷等问题.针对这些问题研究了应采取的措施.     

道路地形动态三维可视化及相关属性查询研究

采用CDT理论建立道路与地形整体模型,并转化成格网模型进行三维显示;采用小波算法对格网地形模型进行简化,成功应用在道路三维场景实时浏览中;根据OpenGL技术原理,解决了三维空间数据与地物属性数据库的连接;在三维空间中,通过鼠标点击获取三维空间目标,再从地物属性数据库中返回此目标的属性数据,供设计者参考.     

水泥稳定碎石基层结构的施工工艺

水泥稳定碎石结构是以水泥、碎石、矿粉为原料 ,以适当的级配和配比进行拌和摊铺、碾压形成的道路基层结构。黑龙江省通过多年的施工实践 ,为在公路工程建设中应用水泥稳定碎石结构 ,积累了许多经验 ,几年来 ,通过对这个课题的密切关注、重点跟踪、深入参与 ,总结了一套较为完整的水泥稳定碎石结构的施工工艺 ,在这里和大家共同探讨、研究、以便使其更完整、更严谨。     

地铁暗挖下穿既有建筑的参数反算与分析

以长春地铁车站出入口通道暗挖穿越既有快速路为工程背景,研究了软弱粉质粘土层不均匀降水因素对既有结构的影响情况。采用粘聚力参数折减来近似拟合降水施工对暗挖所在地层的影响,根据实测沉降,建立了折减系数的反算格式。该方法简便易行,避开了现场孔隙压力测定,其沉降结果与实测结果一致,反算出的折减系数可用于同类工程中。根据反算结果,分析了暗挖施工对既有建筑物的安全性影响。     

Soft-Sensing Method with Online Correction Based on Semi-Supervised Learning

Soft sensing has been widely used in chemical industry to build an online monitor of the variables which are unmeasurable online or measurable online but with a high cost. One inherent difficulty is insufficiency of the training samples because the labeled data are limited. Besides, the traditional soft-sensing structure has no online correction mechanism. The forecasting result may be incorrect if the working condition is changed. In this work, a semi-supervised learning(SSL) method is proposed to build the soft-sensing model by use of the unlabeled data. Meanwhile, an online correction mechanism is proposed to establish a soft-sensing approach. The mechanism estimates the input variables at each step by a prediction model and calibrates the output variables by a compensation model. The experimental results show that the proposed method has better prediction accuracy and generalization ability than other approaches.