BP神经网络在工程造价估算中的应用

运用BP神经网络方法,对土木工程造价做有益的探讨。利用神经网络可以节省时间,减小历史状况对价格估算的影响,也有利于应用工程量清单为基础的国际惯例。并以收集到的样本为例,对该模型进行了实证研究,表明了该方法的有效性。     

金沙江溪洛渡水利枢纽河段通航条件研究

通过对溪洛渡水库回水变动区河段和溪洛渡坝址至下游水富河段河道现状调查,在收集、分析现有资料的基础上,介绍河道滩险现状,并按规划的Ⅲ级航道标准,对该河段航道治理与资金投入情况进行了初步研究,为溪洛渡枢纽上下游通航问题的决策提供了有益的参考资料．     

基于WPES与MEEMD的船用主机振动研究

为揭示船用长冲程低速柴油机健康状态下的振动特征,采用小波包能量谱（Wavelet Packet Energy Spectrum, WPES）和改进的总体平均经验模态分解（Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition, MEEMD）结合的特征提取方法,对典型推进工况下低速机的表面振动信号进行3层小波包分解和重构。通过对能量占比较大的节点采用MEEMD方法进行分解,获得IMF1分量频谱。研究结果表明,在40%以下的较低发动机负荷时,各单次燃烧循环的振动波动较小,振动幅值基本一致。提升至50%以上发动机负荷时,燃烧引起振动波动明显增强。50%工况下,中高频能量占总能量的41.51%,为主要振动源。     

粘性土物理状态与力学特性间的灰色关联度分析

鉴于实际工程中,低液相粘性土之一的亚砂土的稠度划分与其力学特征之间普遍存在矛盾的现象,采用灰理论中的关联度分析,对粘性土物理状态指标与力学特征指标之间的相关性进行分析是比较合理贴切的,且对今后的研究与工程应用有重要的参考价值.     

基于Wifi的船舶状态数据采集系统设计

受采集结构和网络配线的局限,传统船舶状态数据采集系统的数据采集延迟性较高。为了解决这一问题,基于WiFi传输技术,设计船舶状态数据分布式采集系统。制备船舶状态数据采集器,作为采集系统终端二阶控制终端,利用内置传感器,实时采集当前船舶状态数据,通过3类不同传输端口,进行数据传导,利用无线网络相关技术,基于802.15无线标准传输协议,制备的一体化无线传输模块,连接采集器和局域网,作为传输通路,设计局域网入网协议,通过对无线数据信号的傅里叶变换,确定并保证数据信号伪随机码和当前局域网的载波同步,将无线网络传输的数据连入局域网,传输到控制区,实现数据采集。实验数据表明,应用设计系统后,船舶状态数据读取和输出延迟分别缩减了31%和27%,可以证明,该系统具有缩减船舶数据采集延迟的效果。     

静载作用下较厚型钢桥面环氧沥青铺装力学行为研究

为提高钢桥面铺装的耐久性,该文基于实桥钢桥面铺装静载试验评价了较厚型钢桥面环氧沥青铺装的力学反应规律,分析横向应变分布、临界荷位、超载影响、轴向与横向应变差异以及环氧沥青铺装结构应变情况,明确环氧沥青铺装的力学行为规律。研究表明：轴载作用下桥面板结构基本处于弹性状态,桥面板下表面应变随着轴载的增加明显增大,轮载对钢桥面板作用影响约在1 m半径范围内;桥面板轴向加劲肋腹板上缘桥面铺装处于最不利的受拉状态,在轮载的重复作用下,易产生疲劳开裂;钢桥面板下表面的横向应变明显高于轴向应变;环氧沥青铺装主要表现为弹性特征。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

基于振动分析的自动扶梯状态监测与预警系统研究

自动扶梯是特种设备,其安全性与乘客的人身安全密切相关.自动扶梯状态监测与预警是为了保证自动扶梯安全性的预测性系统,该系统由传感器、数据采集器和数据分析软件等组成,采用振动分析原理,实现故障预警及维修部件指导,预防故障或事故的发生.该系统已在北京轨道交通项目中使用,通过对项目中的典型案例进行分析,详细阐述该系统应用及运行模式,并结合北京轨道交通6号线和大兴机场线的使用情况,验证了采用振动分析方法的自动扶梯状态监测与预警系统的有效性及在实际工程中的意义.