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51.
铁路轨枕现状及发展 总被引:2,自引:0,他引:2
研究目的:本文对轨枕的主要功能和分类方法加以论述,同时简述我国铁路轨枕的发展过程及存在的问题。研究方法:通过搜集资料了解我国铁路轨枕及城市轨道交通轨枕的发展历程;总结轨枕分类方法;介绍木枕、混凝土枕及城轨交通用特殊轨枕的主要特点,并调查研究了各类轨枕在设计、制造、使用、养护维修中存在的问题。研究结果:提供了先进国家适用于高速铁路轨枕的发展动态,以及我国已运营4年的秦沈客运专线用轨道板和正处于设计招标阶段的京津城际轨道交通用轨道板等信息。研究结论:我国铁路轨枕及城市轨道交通轨枕的发展应遵循:增加混凝土枕类型以满足不同铺设条件的需要;提高混凝土枕的使用寿命,并开发研制轨枕新品种,适应我国铁路高速、重载以及城市轨道交通迅猛发展的需求。 相似文献
52.
为研究建立公路路线设计标准车型,通过对西部山区双车道公路的实地交通调查,并结合我国在用车型统计,建立了各类营运车辆车型参数数据库;在详细统计分析现有车型的尺寸、载质量和功率质量比分布规律的基础上,以满足85%的车型外廓尺寸和载质量为标准,采用双因素聚类分析方法对各种车型的功率质量比进行聚类分层计算,根据外廓尺寸相近的原则进行归并后,提出了山区公路路线设计车型的小型车、大型车外廓尺寸分类标准。在此分类基础上,研究了用于公路纵断面设计的载重汽车动力性能标准,通过大量实地观测资料和统计分析,提出了载重汽车上坡动力性能曲线,建立了速度折减量与坡度、坡长之间的关系曲线,以速度折减量作为公路纵坡和坡长的设计关键指标。 相似文献
53.
综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。 相似文献
54.
为建立施工阶段大断面隧道掌子面稳定性评价方法,结合郑万高铁大型机械化特点,对郑万高铁湖北段隧道掌子面地质信息进行统计分析,将掌子面稳定性分为A整体稳定、B局部掉块、C上半断面不稳定和D全断面不稳定4个级别,并建立以岩石坚硬程度、岩体完整程度和地下水状态3个指标的掌子面稳定性定性分级方法,得出围岩级别与掌子面稳定性的对应关系。研究结果表明: 1)岩石坚硬程度、岩体完整程度和地下水状态是围岩分级指标中使用率最高的3个指标; 2)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级围岩的掌子面稳定性为A级。 相似文献
55.
为实现大断面隧道机械化施工,针对郑万高速铁路湖北段隧道机械化施工所面临的掌子面稳定性控制、支护结构参数优化、机械化施工工法及施工工艺参数选取等主要问题,采取现场试验、资料调研、理论分析等手段,提出掌子面稳定性综合分级方法及稳定性控制措施,并对超前支护、洞身支护参数进行优化。郑万高速铁路采用全断面法和微台阶法2种工法进行施工,同时,对高压劈裂注浆、低预应力锚杆、超挖控制、高标号初喷混凝土等施工工艺进行探索和应用; 在信息化项目管理平台的基础上,建立基于施工动态管理的隧道作业面分类管理方法。研究成果在郑万高速铁路的成功应用将极大提高隧道建设的机械化水平,为隧道机械化施工提供参考。 相似文献
56.
软件缺陷分类及其度量技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了软件缺陷管理的理论和方法,并在对各种软件缺陷分类方法进行深入分析和研究的基础上,针对目前软件工程管理中强调的软件过程改进方法,提出一种针对软件过程的软件分类方法;接着针对缺陷定量分析的需要,提出了一组缺陷度量公式;建立了基于过程的缺陷管理模型。 相似文献
57.
58.
针对现有基于频繁模式的分类算法未考虑完全频繁模式所产生的大量无效序列,提出了一种基于最大频繁序列的蛋白质分类算法,此算法每一类都以独有的最大频繁模式作为代表,执行模式裁减和测试数据分类。实验表明该算法在继承传统算法优点的同时提高了结果的精确度,降低了模式的冗余度,此应用增加了分类的生物信息学意义。 相似文献
59.
通过Piper Alpha案例分析和国内外海上在役气田平台实际工程设计情况,针对气田项目中天然气易燃易爆和生产系统高压的特点,对海上气田平台安全设计中临时避难所、防火墙、防爆墙以及危险区划分等重点关注的一些问题进行了探讨,给出设计方案和设计方法,以期最大限度地降低海上气田平台作业风险。 相似文献
60.
基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统的研究与实现 总被引:5,自引:0,他引:5
随着Internet的发展及广泛应用,越来越多的文本信息以待阅读和处理。文本分类成为众所关注但仍未很好解决的热门课题。本文提出一种基于粗糙集和模糊聚类(RS&FC)理论的文本分类新模型,详细讨论和分析了该模型的总体设计思想、主要实现技术和有关的算法及实现方案。该模型在分类规则产生之前,以训练样本直接聚类的结果构造信息表,并对表中的连续属性离散化,再对信息表中的特征词属性进行二次聚类,压缩文本特征子集的向量维数,提取关键字特征属性,建立决策信息表,然后利用粗糙集理论,采用启发式约简算法,对信息表进行约简,产生优化的分类规则,指导文本分类。最后通过实验和性能评价,本文提出的分类方法的分类准确率高于传统的K-最近邻分类(K-NN)法,提高了系统的适应性能和分类能力。 相似文献