顺岸式自动化集装箱码头堆场布局设计

综合考虑码头在规划、建设及运维等多方面的要求,开展自动化集装箱码头堆场布局设计.以天津港北疆港区C段智能化集装箱码头工程建设为例,在码头整体设计要求相同的情况下,提出堆场垂直布置和平行布置2种方案,从堆场通过能力、设备配置数量、装卸作业人员数量、智能化程度、可靠性、碳排放量、创新性等7个方面对比研究2种布置方案与自动化...     

基于物联网平台的道岔缺口监测系统研究与应用

针对传统道岔缺口监测系统存在着数据分散、设备接入能力弱和系统扩展性差等问题,提出采用物联网平台微服务架构技术和标准物联网MQTT协议,基于spring boot/spring cloud框架,对道岔缺口监测系统的设备接入技术和扩展性进行研究,构建设备服务、告警服务、安全服务、数据服务、流服务和缺口服务等,实现道岔缺口监测设备平台化管理。     

超声波辅助淬火对舵杆海洋用钢腐蚀性能的影响

钢材作为船舶及其设备的主要构件材料,因长期工作在高盐度海水环境中,极易发生腐蚀现象,进而影响其服役寿命,我国每年因海水腐蚀所造成的损失甚至超过总损失量的50％,已严重阻碍了海洋产业的发展进程.该文以舵杆用35CrMo钢为例,通过金相组织分析、晶粒尺寸统计和电化学腐蚀试验,研究超声波辅助淬火热处理工艺对试样显微组织和耐腐蚀性能的影响.结果表明:超声波辅助淬火试样的微观组织中,残余奥氏体消失,晶粒的尺寸和均匀性得到改善,耐腐蚀性能得到显著提高.     

基顶支撑不均匀度对道面板厚度影响分析

为研究土基基顶反应模量不均匀性对机场跑道结构力学性能的影响规律,针对基顶反应模量分布不均匀度及交通荷载耦合作用对混凝土道面板的受力进行有限元分析,分析相同轮载下为保证刚性道面板受力安全时基顶支撑不均匀度对混凝土道面板厚度的影响,探讨不同机型轮载对应不同道面板厚度情况下的基顶支撑不均匀度控制的临界参数。分析结果表明:混凝土板弯拉应力随着基顶支撑不均匀度的增加而增大,其影响随飞机轮载不同而存在差异,为避免道面产生严重损伤,需要增大道面板厚度。对于需要运行A320飞机的跑道,当道面铺设厚度为0.36、0.38和0.40 m时,基顶支撑不均匀度最大值分别不宜超过38%、57.5%和70%。对于拟运行B737-800飞机的跑道,当板厚为0.36 m时板的弯拉应力超过限值而发生弯拉破坏;道面铺设厚度分别为0.38、0.40 m时,为保证道面板受力安全的基顶支撑不均匀度最大值分别不宜超过33%和62%。     

灌注桩水上作业平台施工工艺优化

由于防波堤护坡和护脚的抛填均采用规格较大的块石，常规灌注桩水上作业平台的螺旋管打设困难，导致平台基础体系难以形成。根据钢平台原设计方案出现的系列问题进行优化设计，最终采用岸侧回填块石+搭设2排贝雷架、外侧1排螺旋管桩的基础支撑体系。结果表明：平台基础体系结构受力和承载力验算合格，灌注桩施工时钢平台未产生较大的滑移突变，沉降较均匀。该水上作业平台安全可靠、便于施工。     

地铁车辆转向架柔性产品平台设计方法研究

为有效解决地铁车辆转向架研发面临的需求适应性差、零部件重用率低等问题,基于多属性决策、关联设计等技术,提出一种地铁转向架柔性产品平台设计方法.该设计方法定义了地铁转向架柔性产品平台的内涵,分析了基于多属性决策方法的通用模块构建方法,以及基于关联设计技术的柔性模块构建方法.以A型地铁转向架产品为例,验证了该方法的有效性、可行性与实用性.     

路基压实效果评价方法研究

阐述了目前评价路基压实效果的几种方法,介绍了实时评价压实效果的新型装置及其工作原理,试验结果表明,采用新型装置评价压实效果,可实现更好的路基施工压实效果控制.     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.     

FXD3-J型动力集中动车组动力车网络控制系统

文章详细介绍了FXD3-J型动力集中动车组动力车网络控制系统的结构与组成,对网络设备、系统控制功能、显示界面、冗余特性等进行了阐述。运用考核试验表明,该网络控制系统性能稳定、可靠。