FS复合保温外模板的温度场分析

建立考虑不同保温层厚度的FS复合保温外模板在火灾工况下的有限元模型,并对有限元模型的温度场分布进行研究。研究结果表明,FS复合保温外模板在加强肋处温度应力集中,形成薄弱区。保温过渡层有效的提高了保温隔热作用。在相同火灾工况下,保温层厚度越小,FS外模板温度上升趋势越快。     

基于时空特性和RBF神经网络的短时交通流预测

针对实际交通流变化具有较明显的动态性、周相似性和相关性,提出一种基于交通流的时空变化特性和RBF神经网络的短时交通流预测方法。该方法充分挖掘和利用了交通流时间序列的周相似性和相关性,以及相邻路段上交通流的相互影响因素,结合RBF神经网络自学习、自组织、自适应功能和大范围的数据融合特性对交通流进行短时预测。用实例进行了仿真计算和分析,结果表明该方法能够提高交通流的预测精度。     

波导系统自动空气干燥机常见故障维修

自动空气干燥机是船舶雷达和通信设备馈线系统的重要组成部分,是确保馈线的波导系统正常工作的关键设备.自动空气干燥机通常结构原理复杂、故障率偏高、维修难度较大.文章系统介绍了自动空气干燥机的基本工作原理,分析了自动空气干燥机的常见故障及原因,提出了相应的检查、测试和维修方法,为自动空气干燥机的维修和维护提供了借鉴.     

和谐春运:充满春天的气息

2007年春运,是党中央全面部署构建社会主义和谐社会战略任务后的第一个春运,关系着和谐社会建设的大局和广大人民群众的切身利益。铁道部提出以和谐春运为主题,以春运安全为核心,就是要让人民群众在旅途中有一个和谐、温馨的环境,坚持“安全、     

TBM下穿施工对邻近建筑物影响分析

以青岛地铁2号线TBM隧道下穿建筑物为背景，通过数值模拟，对TBM隧道施工影响下建筑物及地表变形规律进行了深入研究。结果表明，下穿两栋相邻砖混结构建筑物时，引起的地表及建筑物的最大沉降并未出现在两隧道中心线处；地表沉降最大值会向较高大建筑物所在处偏移；建筑物的最大沉降值出现在两栋建筑物相邻位置处，对于存在凹凸不规则的建筑物，最大沉降值会向凸出部分所在处和相邻建筑物所在处这两方向的叠加方向偏移。下穿框架结构建筑物时，地表中独立基础所在处会出现沉降峰值，距离隧道越近，峰值越大，砖混结构所采用的条形基础并未对地表沉降产生此种影响；在远离隧道一侧会出现隆起现象，距隧道超过一定距离，建筑物隆起量会趋于一个定值。     

基于BP神经网络的船闸基坑变形预测方法

船闸基坑开挖改变了地层中的原始应力状态，造成临近地面及临近建筑物产生变形。对基坑临近地面及建筑物变形进行预测，以选择经济合理的支护措施尤为重要。依托实际船闸基坑工程，考虑粘聚力、内摩擦角、弹性模量、基坑深度、放坡坡率以及地下水因素共同作用，采用有限元软件Midas GTS/NX对各因素通过正交设计后的基坑施工工艺组合开展了数值模拟，得到了不同组合下基坑临近地面不同位置处的变形特征。基于BP神经网络理论，建立了滨海地区船闸基坑无支护情况下开挖时临近地面变形的三层结构(7-7-1)神经网络预测模型。利用得到的179组基坑沉降数据对模型进行训练，21组数据对模型进行验证。结果表明，模型能够很好地对滨海地区基坑临近地面沉降进行预测。该方法可为类似工程支护措施设计提供参考。     

汽车与电动两轮车碰撞典型场景下的AEB纵横向触发策略研究EI北大核心CSCD

在汽车与电动两轮车碰撞事故中,自动紧急制动(autonomous emergency breaking,AEB)系统的横向触发固定宽度是避撞失效的重要因素之一。为了提高汽车AEB系统的避撞可靠性,本文在分析了汽车与电动两轮车碰撞临界工况的纵横向TTC(time to collision)差值范围的基础上,建立了AEB纵横向触发TTC差值模型。基于PreScan、Matlab/Simulink和CarSim仿真平台建立2种典型的汽车碰撞电动两轮车事故场景,并与横向触发宽度固定为1.75和3.75 m的AEB策略对比。结果表明:提出的AEB纵横向触发TTC差值模型在避撞率中表现更优,在汽车速度低于54 km/h时均能实现避撞。在典型场景1中避撞率为88.9%(45例),未避撞事故碰撞平均速度从70.6下降到29.7 km/h;在典型场景2中避撞率为80%(30例),未避撞事故汽车平均碰撞速度从66降低为18.2 km/h。AEB纵横向触发TTC差值模型具有良好的可靠性和鲁棒性,提高了汽车与电动两轮车道路安全性,为汽车主动安全系统开发提供重要理论参考。     

一种基于物联网技术的港口物流产业园智慧化改造方案

以中交二航局阳逻产业园智慧化改造为对象，以感知层、网络传输层和应用层等物联网分层架构应用为驱动，总结对感知层物联网传感设备的应用，探索适合港口物流产业园发展规划和实际生产需要的数据信息采集硬件标准化和智慧化方案，旨在为其他港口物流产业园规划建设提供参考。     

寒区沥青路面智慧化施工混合料温度预估机器学习模型

寒区沥青路面施工面临骤然降温、大温差、大风等不利天气，造成沥青路面摊铺、碾压温度起伏大，影响沥青路面压实质量，进而诱发诸多病害。以沥青路面施工温度为核心，通过物联网系统和智能元件采集沥青路面施工工艺参数并进行分析，采用机器学习算法构建沥青路面施工温度预估模型，准确掌控沥青路面摊铺和碾压施工温度，确保沥青路面施工质量。结果表明：沥青混合料拌和参数控制精度高，运输、摊铺和碾压阶段的施工工艺参数变异性大，需对参数进行异常值剔除处理，表明当前施工工艺控制技术仍有提升空间；采用随机森林算法对施工工艺参数进行重要性评估，出料温度和施工速度对施工温度影响最显著；基于4种机器学习算法建立了沥青路面施工温度预测模型，其中多层感知机模型最优，对多层感知机模型的隐藏层、神经元个数和学习率进行优化，优化后模型的周期数、均方误差和平均绝对误差降低，整体性能显著提升；考虑气象参数后，施工温度预测模型的训练效率降低，但预测精度提高。工程应用表明：提出的基于多层感知机沥青路面施工温度预测模型与实际工况相符，通过调节出料温度、摊铺速度、碾压速度可以有效减少混合料温度损失。     

雷达去天线架设及维修检测系统的设计

在特殊情况下，对船舶维修保障部门配备的雷达样机进行架设和辅助维修检测时，常面临着威胁工作人员安全、无架设条件、无法隐蔽发射以及维修检测困难等诸多问题。文章设计了一种雷达去天线架设及维修检测系统，该系统采用微波馈线技术、高Q值谐振腔技术、微控制器技术和直接数字式频率合成器技术，实现了雷达信号的吸收、提取和检测，产生了雷达去天线架设和维修检测所需的各种信号，满足了实际使用要求。