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971.
在使用SolidWorks软件完成船舶柴油机装配体设计的基础上,再利用其动画制作功能,可实现船舶柴油机的虚拟装配及运动仿真.仿真结果直观、生动、形象,可验证装配序列和装配路径的可行性、分析最佳装配次序、确定最优装配路径,从而缩短柴油机的装配周期和提高柴油机的装配质量. 相似文献
972.
973.
郑惠强 《城市轨道交通研究》2012,15(5):6+148
我国是当今世界城市轨道交通发展势头最为迅猛的国家.截至2011年底,已有14个城市共54条线路投入运营,总里程达1688km.据预测,2015年我国轨道交通里程将突破3000km,2020年则高达6100km.2011年,北京、上海的日均客流分别达到了598万人次、576万人次.同时,我国也是轨道交通事故频发、高发的国家.仅2011年,京、沪、穗等城市的轨道交通相继发生供电故障、方向驶错、车门失灵、两车追尾、雨水倒灌、扶梯夺命等一系列恶性事故,造成人员与财产的重大损失,并引发社会和舆论的高度关注. 相似文献
974.
结合舟山某船闸工程,研究了适用于水上施工条件的新型闸首结构形式,提出了相应的施工方法和止水措施,介绍了地基处理方式和防渗措施.与干法施工条件下闸首整体对接结构不同,闸首采用预制钢筋混凝土沉箱与现浇混凝土相结合的结构形式,利用沉箱作围堰,安放到位后,通过布置临时止水和永久止水,使闸首沉箱和闸室沉箱结合成整体,形成干地施工条件.对岩基,采用爆破炸礁与水下升浆混凝土相结合的地基处理方式,保证了高潮位时沉箱的稳定性.对于水上施工船闸,该闸首结构形式及施工方法节约了工程造价,缩短了施工周期,为类似船闸工程的设计与施工提供借鉴. 相似文献
975.
976.
为解决成都地铁设计和修建过程中碳排放计量问题,以成都地铁18号线6车站7区间为研究对象,采用机器学习算法对成都地铁建设阶段碳排放进行预测研究。基于生命周期评价(life cycle assessment, LCA)框架对地铁车站和盾构区间建筑材料生产阶段、建筑材料运输阶段和现场施工阶段温室气体排放量进行计算,建立基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)的深度极限学习机(deepextreme learning machine, DELM)地铁碳排放预测模型,并与基于风驱动优化(winddriven optimizer, WDO)、灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)、粒子群优化(particle swarm optimizer, PSO)、人工蜂群优化(artificialbee colony, ABC)、多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)、原子搜索优化(atom search optimizer,ASO)的深度极限学习机(DELM)和未优化的BP(backpropagation neural network)、KELM(kernel extremelearning machine)、DELM算法预测结果进行对比分析。研究得到: 1)WOA-DELM算法预测结果相关一致性为0.757,略高于其他算法; 2)根据WOA-DELM算法对地铁碳排放主要输入指标进行敏感性分析,得到地铁车站碳排放预测的关键影响因素为车站长度和轨面埋深,对应指标碳排放相对变化率分别为30.1%和23.1%。 相似文献
977.
978.
979.
980.