台阶型沉井水动力特性及局部冲刷影响研究

为了解台阶型沉井附近水动力特性及沉井台阶位置对局部冲刷的影响,以优化沉井结构,以某桥大型台阶型沉井为背景,通过流体计算软件C FD建立三维定床水动力模型,分析该沉井台阶设置对水流流速和流速矢量、湍流动能、床面切应力等沉井附近水动力特性的影响规律;通过物理模型动床试验,分析台阶位置对最大局部冲刷深度的影响.结果表明:通过...     

高墩箱梁悬臂浇筑0号块托架施工技术

通过工程实践,介绍了高墩箱梁悬臂浇筑0号块施工采用的一种较新颖的三角托架,从结构形式、与传统托架比较、结构计算、构造要点等方面作了较详细的介绍,可供类似工程借鉴。     

高速公路标志牌偏转角优化设计研究

针对长湘高速双向六车道标志牌的遮挡问题,根据光的逆反射性能及驾驶员对标志的视认性,通过计算不同偏转角度下入射角的大小对反射角的影响关系,得出了标志牌的最佳偏转角度。     

既有复线区段快速列车越行站的布局研究

在分析列车运行图结构的基础上，深入研究了列车越行方式的产生条件，详细分析了既有复线区段开行快速列车而中间站配线数量不变时，对线路通过能力和列车旅行速度的影响，建立了快速列车越行站布局的概率模型。并以京广线和京沪线为背景进行了仿真分析，给出了我国既有复线快速列车越行站分布和站线配置的一般原则和结论。     

国家物流枢纽体系下多式联运物流园区开发模式研究

近年来,国家积极部署推进运输结构调整,大力发展多式联运,统筹推进国家物流枢纽布局建设,多式联运物流园区正迎来前所未有的建设发展机遇。但我国多式联运尚处于发展初级阶段,多式联运物流园区尚未形成一整套完整的全链条开发模式。通过梳理该类园区的主要类型、投资建设主体及建设模式,结合当前国家物流枢纽建设要求,提出国家物流枢纽体系下多式联运物流园区的开发趋势,为社会主体参与园区开发提供方向指引。     

插电混动汽车在限行政策下的困境与出路

本文通过走访调研的形式,针对限行政策下插电混动汽车因无法及时辨别运行模式而被导致不公平罚款的这一艰难处境,通过对比分析、分组分析等方法分析出插电混动汽车企业当前所面临的困境和受到的限制,并结合调查情况总结出当下插电混动汽车面临如此问题的相应背景状况和具体原因;随后提出创新型的设计理念,改进插电混动汽车在不同条件下行驶状态及时间的指示指标,预期通过设计亮灯装置、时间装置等设备,来显示插电混动汽车行驶中所处的动力模式及相应行驶时间,以期为生产管理部门和相关执法部门提出建议,为今后新能源汽车的生产改进及限行政策的顺利实施提供相应的借鉴与参考.     

压力管道膨胀节稳定性试验的不确定度评定

文中主要按照GB/T 12777—2019,使用膨胀节综合性能试验装置对压力管道膨胀节进行了稳定性试验。通过对施加试验压力前后的波距测试结果的不确定度评定,进一步计算出稳定性试验测试结果的不确定度,计算得到稳定性测试结果的相对扩展不确定度为1.21%。     

基于语音特征迁移学习的驾驶疲劳检测

针对现有方法在实际应用时的标记样本稀缺与测试样本数据分布偏移等问题,提出一种基于语音特征迁移学习的驾驶疲劳检测方法。通过基于迁移学习的特征空间变换,对源领域有标记样本与目标域无标记样本数据间的边缘分布、条件分布、流形结构进行联合适配及降维处理,以解决样本数据分布偏移和特征维度过高的问题。以半监督学习的方式来迭代优化目标域样本的伪标记,并据此不断更新特征变换方式和迁移分类器,进而提高疲劳检测模型的精度和泛化能力。通过实验将本文方法与现有常用的监督学习、半监督学习和迁移学习等方法进行对比。结果表明,在测试时间、应用场景和被试个体均发生变化的情况下,本文所提方法的驾驶疲劳检测效果显著优于现有方法,正确率最高达到86.7%,具有实际应用价值。     

土耳其伊兹密尔轻轨车辆转向架轴箱组装的设计

文章介绍了土耳其伊兹密尔轻轨车辆转向架轴箱组装的设计,分析了轴箱轴承的选型、轴箱体的设计、密封结构的设计,并进行了轴箱体强度校核和轴箱温升试验。     

Thread labeling for news event

Automatic thread labeling for news events can help people know different aspects of a news event. In this paper, we present a method to label threads of a news event. We use latent Dirichlet allocation (LDA) topic model to extract news threads from news corpus. Our method first selects the thread words subset then extracts phrases based on co-occurrence calculation. The extracted phrase is then used as a label of a news thread. Experimental results show that about 60% of generated labels visualize the meaningful aspects of a news event. These labels can help people fast to capture many different aspects of a news event.