盾构法隧道施工时高承台被动群桩的土拱效应

通过建立有限元模型模拟天津市地铁一号线盾构施工,有限元模型得到的土体沉降曲线与现场实测吻合,在此模型基础上进一步研究隧道开挖过程中被动群桩的土拱效应.隧道开挖时,3×3被动群桩中远离隧道的边排桩的桩间土一般形成了“反向土拱”;靠近隧道的边排桩的桩间土拱的形式主要取决于同一位置处桩与土体的相对位移.当桩的水平位移小于土体时,桩间土体形成了类似于边坡工程及堆载情况下的土拱;反之,桩间土体形成“反向土拱”.桩长增加,当桩、土水平位移接近时桩间土拱效应肖失;与地面堆载等典型的被动群桩不同,隧道开挖时当被动群桩的桩间距由4m减小至2m时土拱效应消失.     

针对车载24V系统抛负载瞬态现象的过压保护电路设计

针对体现车载24V系统抛负载瞬态现象的测试波形,从能量吸收角度,根据测试波形的不同参数配置设计了电子设备电源输入端口过压保护电路中的关键器件,以确保电子设备的可靠运行。试验结果表明,该方法能有效指导过压保护电路的设计。     

大型机场进场航空器联合调度模型

为减少进场航空器总延误与总滑行时间,研究了大型机场进场航空器联合调度问题;分别以跑道排序时间跨度和总延误加权和最小、被分配至远机位航班数量最少、进场航空器总滑行时间最短为目标函数,构建了跑道、停机位、滑行道三大系统的正向联合调度模型;在此基础上引入停机位再调整模型,通过调整额外滑行时间较大的航空器的停机位指派方案对滑行...     

某填海工程地基处理效果分析

原位监测是信息化施工的组成部分,在施工组织中起重要作用.通过对某填海软基处理工程的原位监测,利用3种方法预测工后沉降,并计算地基平均固结度.基于实测沉降数据和"曾国熙等速加荷法"反向分析地基的固结度,并根据孔隙水压力监测数据,综合评定软基处理的效果.     

U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模...     

基于优化PSO-BP算法的耦合时空特征下地铁客流预测

为提高地铁客流预测的准确性,以西安地铁1号线为例,分析了地铁客流的耦合时空特征,提取了影响地铁客流变化的5个主要因素,包括节日、非节日、时间段、站点和天气,构建了反向传播(BP)神经网络,预测了地铁客流;利用引入自适应变异与均衡惯性权重的粒子群优化(PSO)算法,优化了BP神经网络,形成了考虑复杂因素影响的地铁客流预测...     

Research on roll stabilization for ships at anchor

With the increasing importance of ocean exploitation, providing anti-rolling stability for ships at anchor has become more and more important. The lift-generation theory of traditional fin stabilizers is based on incoming flow velocity, which is not suitable for explaining lift generated at anchor. We analyzed non-steady flows, with forces on fin stabilizers generated by non-incoming flow velocity conditions, and gave a new lift-generation model. The correctness of the model was proven by comparing experimental results of fin stabilizer motion under non-incoming velocity conditions from the fluid computation software with that from the emulator of the lift-generation model. Finally, the model was used in an anti-rolling system on a ship and the reduction of roll was much better than what could be achieved by passive anti-rolling tanks.     

四洞公路隧道火灾模式下烟气控制标准研究

为了确定四洞公路隧道火灾模式下的烟气控制标准,通过理论公式计算得到火灾隧道内防止烟气逆流的纵向临界通风风速,并采用火灾动力学软件FDS进行对比验证,同时研究阻塞场景下在相邻安全隧道内进行反向通风的控烟模式,得到阻止烟气经火源下游的横通道蔓延到安全隧道的临界风速。结果表明:Kennedy理论公式计算的结果与FDS模拟结果吻合较好,确定三车道隧道火灾模式下临界风速为2.2m/s,双车道为2.3m/s;阻塞场景下,三车道隧道发生火灾时,相邻三车道安全隧道反向通风临界风速不小于3.5m/s,双车道隧道发生火灾时,相邻三车道安全隧道反向通风临界风速不小于5.5m/s。     

上海地铁2号线基于自动扣车的反向插车作业实现方案

提供一种基于自动扣车的冲突管理方法,满足上海地铁2号线特殊的“反向插车作业”,让晚于计划出库的列车提前自动扣在前一个正线载客站台,待出库列车完成插车作业后,再自动取消前一站台的扣车。该方法能够有效避免列车长时间停在区间,保证了列车的运营顺序,保留后续自动调整早晚点功能,同时整个过程自动完成,无需调度参与,有效减少了人工误操作,为项目现场稳定运营提供了良好的保障。     

基于多阶段特征优选的高速铁路列车晚点预测模型

为克服大规模高维数据集不相关和冗余信息对列车晚点预测模型性能的影响，提出一种融合多阶段（MS）特征优选方法和改进深度神经网络（IDNN）模型的高速铁路列车晚点预测模型（简称MS-IDNN模型）。首先，利用MS特征优选方法，基于列车运行实绩提取影响列车晚点的相关特征，构建初始特征集，并对其进行数据清洗和特征优选，生成最优特征子集；其次，将列车晚点特征映射为IDNN模型的神经元，采取全连接方式提取特征间的交互关系，并叠加多个浅层神经网络以克服深度神经网络反向传播过程中梯度消失的缺陷，实现列车到达晚点的精准预测；最后，以武广高速铁路列车运行实绩为例，验证MS-IDNN模型的有效性。结果表明：相比初始特征集，构建得到的最优特征子集特征维度降低了54.29%；相比6种基线模型，MS-IDNN模型的平均绝对误差和均方根误差分别至少降低4.85%和8.97%，在沿线至少66.66%的车站中表现出更高的预测性能；MS-IDNN模型能够有效剔除数据集中的不相关和冗余信息，提升列车晚点预测精度。