港口起重机起升机构调速方式的探讨

一、港口起重机的工作特点 港口起重机是用来完成船舶及车辆的装卸作业的，它与其它用途的起重机如船厂安装用的起重机及电站起闭闸门用的起重机等有所不同。港口起重机主要以工作效率为主，特别对其主要的工作机构起升机构而言，其工作效率更加重要。因此，对起升机构的每一个工作循环中，应尽量减少辅助时间，即空载下降的时间，这样就要求起升机构的上升速度和下降速度不一样，也就是要求起升机构能实现调速，     

日本高速铁路噪声预测方法

日本在设计、建设北陆新干线时采用的高速铁路噪声预测方法,是根据高速铁路噪声的特点,按车辆下部噪声、构筑物噪声、集电系噪声、车辆上部空气动力噪声分别计算后合成,预测受声点处的噪声级。该方法对我国高速铁路和客运专线铁路的噪声预测有一定参考价值。     

广州城市轨道交通4号线新造至黄阁段（25km）将于2006年12月30日开通试运营

广州城市轨道交通4号线新造至黄阁段（25km）将于2006年12月30日开通试运营。 该线是广州城市东翼沿珠江主河道发展带的南北快速轨道交通干线，客流预测高峰断面3.2万人次/h。     

支持向量机在地铁车站深基坑围护结构变形预测的应用

利用支持向量机理论对深基坑支护结构的变形量进行分析和预测,建立了预测支护结构最大变形量的支持向量机预测模型。预测结果表明,该预测模型有很高的预测精度,并应用于南京市某地铁站实际工程。     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径.     

浅析间歇训练法在田径运动中的运用

间歇训练法是在训练中安排适当的间歇,使运动员在短时间内达到更高的强度和更大的量,而田径作为周期性运动项目,由于其技术动作特点,在训练中负荷量与强度的科学安排就显得十分重要了,本文从间歇训练的的五个组成要素进行阐述,探讨了如何更好的运用间歇训练来提高运动员的成绩。     

关联规则挖掘算法

本文提出了数据挖掘中的时间余度、空间余度、时空复杂度和用户期望满意度等概念,并对它们进行了量化定义;给出了基于上述概念的关联规则挖掘算法AACE;针对算法进行了实验,证明了算法的有用性和应用价值。     

摩旅天下 人车共融

有一群这样的人：他们把世界当成一本书，想慢慢品味每一章节所带来的乐趣，他们把世界当成一幅画，想仔细体会每一幅风景所带来的感动，他们把世界当成一个舞台，想尽情流露出自己的风采。这群人通过旅行去读懂世界，通过旅行去欣赏世界，通过旅行去体现自己。他们是一群很平凡而普通的人，不是达官，不是商贾，不是名流，但在千山万水、荒漠戈壁、高原峡谷中畅游的时候却拥有兄弟般的情意，坚韧不拔的意志和旅途所带来的丰富多彩的阅历。为了更深刻地亲近自然，接触原始，在旅行中他们选择了摩托车。我们摩旅天下车队就是这样的一群人，每当抽出空儿来便抛弃喧嚣的闹市，跨上爱骑去尽情用自己的方式把人生书写到所能接触的世界中去，让车轮承载我们共同的理想来描绘人、车与自然共融的一道道风景线。