关于海事人为因素的层次分析法

航海是一项有风险性的行业,船只在航行中遭遇自然灾害和意外事故导致人身和财产损失的情况是比较常见的。一直以来航运界都在企图找到发生海上事故的原因以减少损失、降低风险,在气候、环境、船舶结构、设备诸方面都做了研究,却收效甚微。其实再先进的船舶也得由人来操纵,人的素质高低对船舶航行的安全有着主要的影响。本文将探讨用层次分析法对导致海事发生的人为因素进行分析。     

港口企业组建物流联盟的途径

对物流联盟理论进行研究，提出通过组建物流联盟解决国内港口企业现存的问题；同时探讨了我国港口企业组建物流联盟的途径和具体步骤，对发展物流联盟提出几点建议。     

跨江河口海湾建桥的主要地质环境问题及对策

本文概要介绍了我国沿海江河口海湾的地质、地貌等环境情况,桥位选址中的主要地质环境问题及采取的相关的措施、方法及建议.     

变宽曲线连续箱梁悬灌施工

结合天水路黄河大桥的施工,主要介绍用于变宽曲线连续箱梁施工的宽幅整体三角挂篮的设计参数、工艺原理以及在缓和曲线段的施工放样和曲线箱梁的悬灌施工技术。     

旅游路网规划评价指标体系研究

在对旅游路网进行分析的基础上,从技术性能、社会效益、经济效益、环境效益4个方面进行研究,建立了旅游路网规划的评价指标体系,并对各项指标的含义进行探讨,分析了各指标值的确定方法,进而能方便地运用这些指标进行旅游路网规划的评价。     

关于规定曲率弯矩方程弯矩正负号的问题

阐明了曲率弯矩方程的物理概念及用此方程建立梁(柱)弯曲微分方程的思路,论述了在建立梁(柱)弯曲微分方程中规定弯矩正负号(简称这种规定)引起的问题:1)这种规定破坏了曲率弯矩方程所反映的物理概念及用曲率弯矩方程建立梁(柱)弯曲微分方程的思路;2)这种规定导致了梁(柱)截面内力矩与梁(柱)曲率正负号无关的错误概念;3)按这种规定建立梁(柱)弯曲微分方程须记住弯矩正负号的规定,与此种规定对应的坐标系,不考虑梁(柱)曲率的正负号等3条内容,否则得出错误结果。建议材料力学在阐述梁(柱)弯曲微分方程中删去这种规定,以避免上述问题。     

我国集装箱车辆锁闭装置的发展与新一代锁闭装置的设计

对我国各种车型所采用的锁闭装置进行研究,分析其优缺点,并在此基础上,设计了推拉翻转式锁闭装置,阐述其工作原理,主要零部件的结构,并对关键承载件进行了强度分析.     

小间距叠交盾构隧道施工技术

小间距叠交盾构隧道施工主要面临后建隧道对先建隧道结构的影响和因地表沉降叠加引发沉降过大两大问题。文章结合工程特点,采用了同步注浆和二次注浆相结合,从新增管片注浆孔内注浆加固,先建隧道内增加纵向连接槽钢或米字型钢支撑和信息化监测等施工控制技术措施。从施工效果来看,这些技术措施有效地控制了管片的变形和地表沉降,达到预期效果。     

城轨车站不同折返形式对折返能力影响分析

城轨交通车站列车折返形式不同,将直接影响车站的折返能力和车站渡线的设置方式。文章对城轨车站不同折返形式进行了分析,并以南京地铁为背景,探讨了车站不同列车折返形式对折返能力的影响,勾城轨车站渡线的设置提供依据。     

基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控

为解决城市快速路正面临的日益严重的交通拥堵问题,提出了一种针对城市快速路的基于有向图卷积神经网络的交通预测与拥堵管控方法,该方法能够有效利用海量交通数据进行交通预测,实现拥堵的主动管控。首先,基于交通路网的空间有向性和交通流的时空特性,定义了有向的距离影响矩阵、修正欧式距离矩阵和自由流可达矩阵,构建出有向的图卷积算子,并将其应用于长短时记忆神经网络模型中,提出了能学习交通路网时空双重特性的有向图卷积-长短时记忆神经网络（Directed Graph Convolution-LSTM,DGC-LSTM）模型;其次,基于DGC-LSTM的交通预测结果识别出拥堵产生点并将其作为拥堵管控的对象;再次,采用控制进口匝道车辆输入快速路主线的手段,针对管控对象的时空特征,设计了全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略;最后,基于上海市快速路网上布设的2 712个检测器在122个工作日每间隔5 min记录的速度、流量和占有率信息,开展实例分析,测试了DGC-LSTM模型的预测精度以及全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略的有效性。结果表明：与传统的循环神经网络、长短时记忆神经网络相比,DGC-LSTM模型具有更高的预测精度,能将速度预测的平均绝对误差和误差标准差分别降低38%和20%以上;基于预测结果采用的全圈层分时段阶梯式拥堵管控策略能令拥堵产生点的速度提升14 km·h^-1以上,并能使拥堵的持续时长缩短40%,可阻止拥堵从产生点开始发生大范围的蔓延,降低整个路网的拥塞程度。