探地雷达在隧道检测中里程偏差修正方法探讨

文章针对探地雷达在隧道质量检测中由于天线行走速度不一或检测人员打标记不及时产生的里程偏差,建立了检测里程与实际里程之间关系的数学模型,利用该模型对检测里程进行修正,可使检测结果回归到真实的里程.     

SS4G型机车TSA230A型螺杆空压机油路故障的原因分析

针对多起螺杆式空压机出现油路故障情况,对TSA230A型空压机工作原理和故障原因进行分析,提出了在机车运用与检修过程中处理螺杆式空压机油路循环故障的预防措施及建议。     

基于模糊神经网络的新奥法隧道施工风险评价

为解决新奥法公路隧道施工风险控制评价的问题,以新奥法施工过程为依据,构建了新奥法公路隧道施工风险评价指标体系;通过模糊评价法与神经网络相结合的方法,将模糊综合评价向量作为神经网络训练数据,构建了基于模糊神经网络的公路隧道施工风险评价模型,并运用该模型在具体施工案例上进行风险评价。结果表明,该模型对于新奥法公路隧道施工风险评价具有较高的准确性。     

BJ3364矿车的一项改进措施

BJ3364自卸矿车在运行中车辆摆头的故障出现较频繁,而引起前轮摆头的原因一般普遍认为有以下几方面因素:汽车前束调整不当或不稳定;旋转零件的动不平衡;转向操纵机构间隙调整不当、直拉杆球头松矿、方向机固定螺丝松旷;钢板与前桥、车架联接松旷.     

辅助功率单元(APU)技术系统

作者分析了串联混合电动车辆的开/关式和负载跟随式能量管理控制策略,阐述了辅助功率单元(APU)的应用背景、技术构成、发展现状及趋势,着重说明辅助功率单元控制系统的各个工况控制及设计要点.高效率超低排放的发动机发电机一体化技术将是APU技术系统的发展方向.     

巧查电路短路故障点

汽车发动机综合性能分析仪是大家比较熟悉的汽修必备设备之一,如元征EA2000,它有两个电流钳,一个是用于测量起动电流的大电流钳（1280404,起动电流拾取器）,它的口径较大,但灵敏度较低,一般要大于10A的电流才能被检测到,并且其对波动电流较敏感;另一个是用于测量充电电流的小电流钳（1280405,充电电流拾取器）,它的口径较小,但灵敏度较高,能测到零点几安培的小电流,且纯直流电流就可以测到。     

穿浪双体船横向强度与扭转强度的有限元计算

穿浪双体船的连接桥在横浪和斜浪中遭受比较大的横向弯矩和扭转力矩的作用,其自身的强度对穿浪双体船的安全性来说至关重要。本文在有限元理论的基础上,采用直接计算方法对一艘穿浪双体船进行了横向强度和扭转强度的整船有限元分析,对其总强度进行了校核,并初步分析了该船上层建筑对总横强度的影响。通过对计算结果的分析,掌握了该船的应力分布,为结构优化设计提供依据。     

双体船连接桥结构强度的简化计算

双体船的连接桥结构强度是设计时需要重点考虑的问题,采用全船有限元法来分析计算要耗费大量的时间。将连接桥结构简化为一种梁模型,采用简化解析计算方法来分析其扭转强度和横向强度,并与实船的全船有限元法的对比分析结果表明：简化模型和计算方法是可行的,可应用于双体船初步设计阶段,估算连接桥的结构强度,指导结构设计。     

基于深度学习的短期交通流预测方法综述

针对基于深度学习的短期交通流预测问题,揭示了时空相关性建模本质,分析了建模过程中涉及的多尺度时空特性、异质性、动态性、非线性等特点,明确了基于深度学习进行短期交通流预测的核心挑战,阐述了短期交通流预测涉及的外部信息整合、多步预测与单步预测以及单体预测与集成预测等相关问题;按照网格化和拓扑化2种交通流数据组织方式,分别综述了当前最新的基于深度学习的短期交通流预测研究方向。研究结果表明：针对网格化交通流数据,当前研究主要包含了基于2D图像卷积神经网络、基于2D图像卷积神经网络与循环神经网络相结合、基于3D图像卷积神经网络3种预测建模方法;针对拓扑化交通流数据,当前研究主要包含了基于1D因果图像卷积与卷积图神经网络相结合、基于循环神经网络与卷积图神经网络相结合、基于自注意力与卷积图神经网络相结合、基于卷积图神经网络的时空同步学习4种预测建模方法;总体上,基于深度学习方法进行短期交通流预测相较于采用时间序列和经典机器学习方法获得了预测准确性上的极大提升;未来,针对物理理论、知识图谱与深度学习相结合,构建多时空数据挖掘大模型以及轻量化、可解释性、模型结构自动化搜索等维度的相关探索将成为重要研究方...     

模糊综合评价法在船舶直供油码头安全评价中的应用

随着海洋经济和海上大众物流业的迅猛发展,海上运输业蓬勃发展,作为船舶停靠、装卸的港口码头,包括临港储运码头或集装箱码头,在完成装卸大宗物资的同时,直接为其船舶供油,减少池港时间,越来越体现其重要作用,而在这样的大环境下,如何保障码头安全有效运行,为船舶装卸的同时为其直接供油,已成为一个重要的、急需解决的问题。