基于SPH方法双消浪室开孔沉箱数值研究

基于修正光滑粒子法(CSPM)和黎曼解修正后的光滑粒子流体动力学(SPH)方法,建立模拟波浪与开孔沉箱相互作用的数值水槽模型,通过理论解和数值结果对比,验证其准确性。研究消浪室相对宽度B/L、相对波高H/L、相对水深d/L因素对双消浪室开孔沉箱的反射系数K_r以及静水位处所受的波压力p的影响,并对水粒子出入消浪室复杂的过程进行研究。结果表明,在研究工况下,消浪室相对宽度B/L与波压力p呈现非线性关系,反射系数K_r随着消浪室相对宽度B/L增加而减小;相对波高H/L对波压力p和反射系数K_r影响较小;随着相对水深d/L增加,波压力p逐渐减小,反射系数K_r表现为先减小后增大的非线性特征。前消浪室水粒子相对后消浪室运动情况更为剧烈,水平速度较垂直速度变化较大,在开孔位置附近水粒子速度变化明显。     

物流仿真在汽车内饰件生产企业计划改进方面应用

通过探讨汽车内饰件生产企业在生产计划编制过程中遇到的种种问题,应用仿真软件在计算机系统中建立与实际生产过程相对应的模拟环境,将实际编制的生产计划导入系统,在仿真环境中进行模拟运行。从运行结果中找出计划编排中存在的问题,从而对生产计划编排的合理性进行辅助校验并给出改进方向。     

严寒地区900t预制箱梁冬期混凝土养护控制技术

高速铁路箱梁由于体积大,水化热多,在冬期寒冷条件下进行箱梁施工,混凝土养护时准确控制混凝土的芯部、表层及环境温差是保证箱梁质量的重要前提。结合工程实践,对严寒地区900t预制箱梁采用暖棚蓄热养护,较为详细地介绍了保温设施温控系统的系统设置及温度控制过程,对类似工程的冬期混凝土养护具有一定的参考价值。     

大连市风景区节假日旅游交通特征分析

以大连老虎滩景区为基本点展开调查,在大量实地调查的基础上分析了旅游者的行为特征对交通的影响,如:年龄、性别、职业、旅游方式等.同时也对大连老虎滩景区周围的路况和停车设施进行了实地勘测,分析了节假日旅游交通的现状,提出了一些改进措施用来满足旅游交通的需求.     

混凝土外加剂在吉林省的使用现状及对策分析

随着吉林省工程建设市场中桥隧比例的逐年攀升,外加剂种类及用量也日新月异,外加剂在混凝土工程中的作用愈发重要。本文对吉林省外加剂使用现状进行了分析。此外,由于即将实施的混凝土外加剂标准GB8076-2008和交通行业标准JT/T523-2004存在诸多不同,本文对1997年和2008年颁布的两部国标差异,针对2004年的交通行业标准进行了分析,提出了一些建议。     

对采样保持电路中电容失配的误差分析与仿真

对于模数转换器(ADC),电容失配所产生的误差是一种主要的非线性误差源.分析了采样保持电路的工作原理和由电容失配产生的误差,并利用有源误差平均技术对文中采样保持电路进行误差平均.在采样频率为100 MHz情况下,输入偏移量为0.75 V,振幅为0.375 V,频率为2.5 MHz的正弦差分信号,经误差平均电路后电容失配造成的误差由1.1 mV降至0.8μV,证明了有源电容失配校准方法的有效性.     

"5.1 2"汶川地震公路桥梁震害分析及对策研究

介绍了"5.12"汶川地震的震源特性及四川公路网的受损状况,根据地震造成的灾区范围确定公路桥梁震害调查范围.在桥梁震害调查基础上归纳总结汶川地震公路桥梁的宏观震害,主要包括地质次生灾害及近场地震的影响,并对梁式桥及拱桥的几种典型震害进行了归纳和初步分析.根据震害,提出了桥位选择、桥型、桥墩形式及墩柱抗震构造细节等相关的抗震对策.     

“5.12”汶川地震公路桥梁震害分析及对策研究

首先介绍了“5.12“汶川地震的震源特性及四川公路网的受损概况,对重灾区国省干线公路1657座桥梁震害调查检测结果加以归纳,总结出公路桥梁的宏观震害,并对梁式桥及拱桥的几种典型震害进行了归纳和初步分析。根据震害,提出了桥位选择、桥型、桥墩形式及墩柱抗震构造细节等相关的抗震对策。     

基于OPC技术的上位监控机与PLC的通信程序设计

介绍了OPC技术和OPC数据访问方式,分析了OPC对象的分层结构.本文综合四种OPC数据访问方式的特点,分析了此通信程序所采用的OPC数据访问方式.以某配餐公司自动化立体仓库控制系统为例,采用西门子公司提供的OPC接口,用VB编写了客户端通信程序,实现了上位机与西门子S7-300PLC之间的数据交互,通过实际应用,比较分析了OPC技术在监控系统中的优势.     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性.另外,计算结果表明基于主成分分析(PCA)的BP神经网络法优于BP神经网络法.