在用工业管道焊接缺陷的识别和自身高度的测量

在用工业管道定期检验划分安全状况等级时,须确定焊接缺陷性质和自身高度,当采用射线检测和超声检测时,缺陷具有不同的特征和自身高度的测量方法。通过分析射线检测和超声波检测,夹渣、未焊透、未熔合缺陷的识别方法和自身高度的测量,总结出根据缺陷的产生部位、缺陷的性质、缺陷的方向选择无损检测方法,综合运用射线检测技术和超声检测技术。     

航道治理建设规划环境影响识别及指标体系建立

针对航道治理建设规划环境影响识别及指标体系建立问题,对长江干线"十三五"航道治理建设规划环境影响评价成果进行分析研究,采用系统分析、生态因子识别、生态影响判别等方法,得出规划要素与资源、环境要素之间的关系,并结合环境目标提出评价指标体系,可为航道规划环境影响评价提供参考和借鉴。     

基于多维数据的高速公路服务水平实时判别方法

随着高速公路的不断发展,交通信息逐渐呈现多元化,而将这些信息进行整合并对高速公路服务水平进行实时判别,对于后期的交通控制管理及实时高效提供道路信息至关重要.本文考虑了时间、天气、出行日期等多因素的影响,选用车速、密度作为高速公路服务水平评价指标,结合最小二乘支持向量机与聚类分析相关算法,提出了一种基于多维数据的高速公路服务水平实时判别模型,以实现对高速公路服务水平的参数预测及实时判别.选用河北省237 360组训练样本数据和6 048组预测样本数据验证了该模型的有效性.结果显示,该模型获得了较高的判别精度和较好的预测效果,是一种有效的高速公路服务水平实时判别方法.     

高速公路桥梁施工风险识别及应对措施

运用风险分析理论及方法,结合新疆某公路桥梁主桥施工实例,从经济损失、环境损失、社会损失三方面对洪水作用下桥梁施工的风险进行了分析,提出了工程防治、非工程防治、生物防治方面的措施建议,可为今后高速公路桥梁施工的风险识别及应对措施提供有益的参考.     

机车模糊粘着控制及其仿真研究

简要讨论了目前机车空转识别方法和主要的防空转，粘着控制方法，提出了一种转趋势识别方法；基于此方法，利用模糊控制理论进行了优化着模糊控制的研究，仿真结果表明，上述方法能在发生空转前及时抑制空转发生，并最大限度利用粘着力，实现了优化粘着控制。     

城市轨道交通槽形梁设计参数优化研究

以跨径为30 m的城市轨道交通槽形梁为研究对象,采用精细化有限元方法研究槽形梁设计几何参数梁高、道床板厚度及角隅斜率对其力学性能的影响。分析结果表明:槽形梁主梁截面刚度随梁高的增加而增加,在给定跨径30 m的情况下存在最佳梁高1.8 m;道床板厚度与横向跨度有关,横向跨度为4 m时,适宜的道床板厚度是0.26 m;角隅斜率对槽形梁的影响主要表现在结合处的力学性能,推荐使用1:(2.5~3.0)。     

软土参数反分析方法及其在沉降预测中的应用

沉降预测与控制是当前客运专线设计、施工组织的关键技术,为保证沉降预测的准确程度,必须合理选取计算参数。采用黏弹塑(西原)模型模拟土骨架,并结合软土变形的大位移、大应变及渗透固结的特点,建立模拟施工过程的软土路基双重非线性固结分析有限元模型。以实测信息与计算信息的相对残差平方和最小为目标,引入考虑测点观测精度的加权值,建立根据多种测试信息进行参数反分析的目标函数,并采用Monte-Carlo法和可变容差法相结合的优化技术,对目标函数进行约束优化,较好地解决了可变容差法易于陷入局部最优解的难题。通过参数分组、初步试算、综合调整等步骤,建立了分阶段多层次动态施工反分析方法,从而使反分析所得计算参数具有明确的物理意义。实际工程应用表明,参数反分析方法本构关系清楚、物理意义明确,所得计算参数能较好地反映现场的实际情况,可准确预测沉降。     

梁体结构损伤识别的样条函数方法

针对样条函数方法在梁体结构分析中具有未知量少、求解规模小,精度较高等特点,在梁体结构参数识别过程中引入样条函数方法,避免了传统有限元方法带来的庞大刚度矩阵的负面影响,从而提高了识别过程的计算稳定性及计算效率。算例表明识别结果能够应用于结构损伤部位及程度的判别。     

基于行程时间影响的关键路段识别与查找

从路段实际功能出发,提出基于路段与路径行程时间序列的相关性识别关键路段的方法.借鉴蒙特卡洛思想,以真实数据构造10万条随机路径验证该方法的可行性,并识别出对上海市路网行程时间有关键影响的路段集合.以上述集合为参照,利用模糊聚类及迭代累计平方和算法提取路段行程时间序列特征并构造两个新变量,结合基础属性建立二项Logit模型,从而主动查找关键路段.比较该模型与基础模型、随机分类器查找效果表明：基于最大归一化行程时间曲线聚类,其结果对关键路段识别模型的性能有提升效用;行程时间对数差分序列的结构性变点在路网和路段级别均有明显时间聚集特性,虽然其个数与路段关键性无明显关系,但其与常见波动程度指标相关性小,可保留用于描述行程时间波动常发性和聚集性.     

基于GERT网络的应急救援关键路段识别

为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段,以构建最短应急救援路径,本文提出了一套完整流程.首先,针对路网在应急条件下的贫信息环境特征,设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后,考虑救援人员的应急心理和经验选择行为,构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后,运用Dijkstra算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证,结果表明:基于2种模糊算子估算路段行程速度,其绝对误差为2.722 km/h,精度较高;与传统关键路段识别方法相比,GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%),并将重要度识别技术从路网降低到路径层面,效果良好.