箱涵回填偏移分析及纠偏实施技术

位于敞开段或基坑内的箱涵如果没有限位措施在覆盖或回填时极易产生偏移。深圳地铁桥隧相接处明挖箱涵回填过程中由于箱体外侧土体的土压力不够,在中间土体的挤压下造成两线箱体分别外移。加固的措施主要是通过用钢筋混凝土梁把两线箱体的底板连接,在箱体顶部加设素混凝土梁进行支撑以防止箱体向内倾覆,通过把两线箱体连为一个整体,以平衡中间回填土的挤压力,同时增加两线箱体外侧填土宽度,以增加外侧土压力。建议在施工过程中注意监控量测,以及时掌握箱体偏移情况调整回填方案。     

贺尔海枢纽立交方案比选

对贺尔海枢纽立交的方案比选设计进行了详细的介绍,希望能够为同类立交设计时提供技术借鉴。     

决策树法在施工合同管理中的应用

决策树法是投标决策阶段常用的一种定量分析方法，但在施工阶段应用较少，此文介绍它的操作原理，并举例阐述在项目实施阶段合同管理方面的应用。     

砂卵石层桥梁基础注浆堵水施工技术

介绍浙赣铁路浣江大桥水中墩承台位于砂卵石强透水地层中,采用先筑岛施打钢板桩围堰,再在钢板桩围堰四周进行帷幕式围护堵水注浆和围堰内承台底部封堵注浆的方法,成功解决透水问题,保证基坑开挖的顺利进行。详细介绍注浆计算公式,注浆孔位布设、孔深确定原则,注浆顺序,注浆工艺流程和注浆中应注意的问题。     

用PCR-SSCP方法研究子宫颈癌组织中人乳头瘤病毒E_7基因的变异

运用核酸杂交和聚合酶链式反应（ＰＣＲ）对临床确诊的６１份子宫颈癌Ⅱ～Ⅲ期标本进行了人乳头瘤病毒（ＨＰＶ）１６型Ｅ７基因的检测。非同位素地高辛标记探针斑点杂交阳性检出率为４５．９％，ＰＣＲ检测阳性率为５４．１％，两种检测结果证实ＨＰＶ－１６型感染与子宫颈癌的发生密切相关。进一步用灵敏的单链构象多态性分析法（ＳＳＣＰ）对３３例阳性标本进行分析，发现有２７例单链ＤＮＡ迁移率与正常对照有不同，推测均发生了ＤＮＡ序列的改变，提示ＨＰＶ－１６Ｅ７基因的变异在子宫颈癌组织中是较常见的现象，其与子宫颈癌的发生有一定的关系。     

祁家黄河大桥拱座节点局部应力分析

祁家黄河大桥为主跨180 m的钢管混凝土拱桥。该桥采用重力式拱座,单个拱座体积达547 m3,受力复杂。采用空间计算软件,按实体单元对拱座进行分析,从而获得应力分布规律,为设计提供了依据。     

基于BP神经网络的发动机转矩估计

针对并联式混合动力总成在状态切换和换挡时动力协调控制的需要,完成了富康TU5JP/K汽油发动机的稳态和动态性能试验,建立了基于BP神经网络的发动机转矩估计模型:通过对试验数据的训练,完成了全工况范围内的发动机稳态和动态转矩的估计,并实际应用到在基于dSPACE的混合动力总成控制原型中,达到了预期的控制精度,为实现并联式混合动力系统在状态切换和换挡过程中发动机和电动机的协调控制奠定了基础.     

汽车电子稳定控制系统（ESC）评价方法分析

文中介绍了汽车电子稳定控制系统ESC的原理和作用，从试验条件、试验场地、车辆准备和试验仪器方面对比了美标和欧标有关ESC标准的异同，详细阐述了标准中有关ESC评价的正弦停滞测试方法和ESC性能评价指标。     

浙赣线提速路基基床承载力评估及加固措施

首先根据路基不同深度处的动应力衰减规律和浙赣线既有路基状况,提出了路床土强度控制条件为:基床表层0~0.3m和0.3~0.6m应分别满足160kPa和110kPa的承载力要求,并采用轻型动力触探(N10)对基床土承载力进行了检测和评估,结果表明,不满足基床土强度控制条件地段约占非改线全段的20%。其次,根据基床土承载力检测结果和基床土填料情况,提出了土工布封闭结合土工格室、换填的加固方法,而换填厚度取决于承载力大小和选取用的格室高度,为浙赣线200km/h提速改造提供了依据。     

Forecasting container throughput based on wavelet transforms within a decomposition-ensemble methodology: a case study of China

To improve predictive accuracy, new hybrid models are proposed for container throughput forecasting based on wavelet transforms and data characteristic analysis (DCA) within a decomposition-ensemble methodology. Because of the complexity and nonlinearity of the time series of container throughputs at ports, the methodology decomposes the original time series into several components, which are rather simpler sub-sequences. Consequently, difficult forecasting tasks are simplified into a number of relatively easier subtasks. In this way, the proposed hybrid models can improve the accuracy of forecasting significantly. In the methodology, four main steps are involved: data decomposition, component reconstruction based on the DCA, individual prediction for each reconstructed component, and ensemble prediction as the final output. An empirical analysis was conducted for illustration and verification purposes by using time series of container throughputs at three main ports in Bohai Rim, China. The results suggest that the proposed hybrid models are able to forecast better than do other benchmark models. Forecasting may facilitate effective real-time decision making for strategic management and policy drafting. Predictions of container throughput can help port managers make tactical and operational decisions, such as operations planning in ports, the scheduling of port equipment, and route optimization.