多孔水泥混凝土强度影响因素分析

孔隙率与水灰比既是多孔水泥混凝土强度的影响因素,又是其配合比的主要目标设计参数。通过室内试验,分析孔隙率与水灰比对多孔水泥混凝土强度的影响规律,对实践具有一定的指导作用。     

南京内河航道建设资金筹措研究

通过研究发达国家内河航道建设资金来源及特点,在分析我国现行内河航道建设资金主要筹措模式的基础上,结合南京航道发展需求,提出了南京内河航道建设资金筹措建议。     

交通信息对驾驶员逐日路径选择行为影响研究

在无信息、发布历史信息和发布预测信息3种信息条件下,分别建立了驾驶员的路径理解行程时间期望值的更新模型.通过建立一个含有2条平行路径的简单路网,对3种交通信息条件下驾驶员逐日路径选择进行了仿真,结果表明:交通信息对驾驶员的作用与驾驶员路径选择的随机程度和对信息依赖程度有关;在3种交通信息条件下,路网均不能达到用户均衡平衡状态;交通信息的预测方法不同,预测信息对驾驶员路径选择的影响有差异.     

考虑路段失效的军事物流配送中心选址模型

针对战场保障网络常常遭受敌人打击的现象,建立了考虑路段失效的军事配送中心可靠选址模型.模型为双层规划形式,上层规划的目标是优化系统在无路段失效和出现路段失效时所覆盖的总的需求量,下层规划的目标是最小化某一路段失效时系统覆盖的需求量.采用启发式算法求解下层规划,运用遗传算法求解整个模型.通过一个算例验证模型的优越性和算法的有效性.算例结果表明,尽管模型所得选址方案在无路段失效时覆盖的需求量,小于不考虑路段失效的最大覆盖模型选址方案覆盖的需求量,但在最佳路段失效时模型选址方案的覆盖效果优于后者.     

BP神经网络应用于散货船空船质量估算

以搜集的200余条散货船为样本,建立了空船质量统计回归模型和三种情况下的BP神经网络模型,并选取10条散货船对各模型进行了测试和比较。三种BP神经网络模型测试结果与实际值很接近,精度优于传统的统计回归模型,表明用BP神经网络进行空船质量估算是可行和实用的。     

基于小波包频带包络分析的船用锚机电动机转子断条在线检测方法

船用三速锚机工作条件恶劣,电动机转子故障是电动锚机系统的常见故障之一.转子故障在线分析中必须考虑电动机实际运行和检测条件.文章在理论分析、仿真的基础上,提出了基于小波包分解和希尔伯特包络频谱分析的电动机转子断条在线检测方法.仿真和诊断实例表明该方法不仅可以抑制干扰因素的影响,有效提取故障特征量并实现故障准确诊断,而且能够反映负载波动的时刻和频率波动的范围,是一种切实可行的在线诊断方法.     

三维激光扫描技术在大型舱容测量中的应用研究

大型舱容标定对于不同货物密度、船体强度和倾斜度等配载情况下的容积修正和及时的容积表更新都具有重要意义。为实现大型复杂船舱的精确、快速容积标定,利用三维激光扫描技术获取船舱内外完整的点云数据,经过点云配准、点云滤波、点云空洞修补等预处理后,对点云进行自动、半自动分割,再利用NURBS曲面重建方法构造出完整的船舱整体结构三维模型。设计出一套船舱构件模型库和基于NURBS曲面的曲面求交、曲面三角剖分和容积计算方法,并利用ObjectARX开发出一套基于AutoCAD平台的船舱模型重建和容积计算系统。提出的方法和系统在实船实验中的结果表明,数据处理效率高,相对误差小于0．2％。     

粗细集料磨光值对沥青路面长期抗滑的影响

良好的路面抗滑性能是车辆安全行驶的重要保障,而集料品质是影响沥青路面抗滑性能的重要因素之一。集料的耐磨光性能直接决定路面抗滑性能的衰变规律和抗滑终值。因此,集料磨光值的表征和评价对沥青路面全寿命周期抗滑性能的研究具有重要意义。为充分明确粗、细集料对沥青路面长期抗滑性能的影响,引入了3种新的试验方法：①使用Wehner/Schulze (W/S)加速磨光试验对不同种类粗、细集料的磨光值进行评价;②使用自主研发的轮式加速磨光机对9组试样进行加速磨光试验;③使用W/S试验仪抗滑测试机体在速度为60 km·h^-1和水膜覆盖条件下测量试件磨光后的动摩擦因数。结果表明：①集料矿物成分是决定磨光值的重要因素,且磨光值越高沥青路面的长期抗滑性能越好;②密级配沥青路面细集料对路面长期抗滑性能的影响比粗集料更大;③W/S加速磨光试验不仅较Polished Stone Value (PSV)试验结果精度更高,还能评价细集料的抗磨光值;④不同抗滑检测设备与试验方法间具有较大的差异性,轮式加速磨光试验能对试件的全磨耗周期行为进行表征,W/S抗滑检测则可在高速动态旋转和水膜覆盖条件下进行检测(且不受人为操作影响和可重复性高),二者的工况模拟和工作原理具有较强的科学性与可靠性。未来工程应用中,应尽量提高细集料的磨光值,以进一步提高路面抗滑性能;同时,如需精确地表征集料磨光值差异性与路面抗滑性能之间的关系,建议使用W/S试验进行研究。     

基于灰色理论的砂卵石地层盾构施工参数控制对地表沉降影响分析

为了揭示地面沉降对不同盾构施工参数的敏感性,以成都地铁17号线来凤路站—凤溪站盾构区间隧道为例,采用灰色理论对总推力、刀盘扭矩、同步注浆压力等9项控制参数的实测数据进行分析.研究结果表明:地面沉降对盾构施工参数敏感性最主要的3个因素依次为推进速度、注浆压力(注浆量)和螺旋机转速;在成都地区富水砂卵石地层中进行盾构施工时,盾构总推力控制范围为19000～41000 kN,刀盘扭矩控制范围为8000～23000 kN·m,同步注浆压力为1～3 bar;灰色理论模型能客观、准确地反映富水砂卵石地层盾构施工参数控制与地面沉降之间的关系.     

基于动态时间调整的时空图卷积路网交通流量预测

为深入挖掘交通流数据的复杂时空特征并建立其依赖关系,提高交通流参数的预测精度, 本文提出一种新的交通流量预测模型——基于注意力机制和残差网络的时空关系图卷积网络 (TSARGCN)。TSARGCN对输入数据进行切片,实现多分支建模,挖掘数据的时间周期性特征; 引入残差网络保证网络中信息传递的完整性;利用DTW (Dynamic Time Warping)算法计算路网 中节点之间交通流量序列在时间维度的相似程度大小,提出时间图的概念,结合路网结构中各节 点的邻近关系,提出时空关系图的概念;基于时空关系图,在每个分支结合注意力机制分别进行图卷积和时间维度卷积,捕获交通流的时空特征及其依赖关系,实现对路网交通流量数据时空关系的建模。经过在公开数据集PEMSD4上进行实验,结果表明：TSARGCN在交通流量预测中的平均绝对误差 (MAE) 达 到 19.24,均方根误差 (RMSE) 达到 27.09,比 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model),Conv-LSTM(Convolution Long short-term memory)及 ASTGCN (Attention based Spatial-temporal Graph Convolutional Network)等知名交通流量预测算法具有更高的预测精度。